人工智能在电气自动化中的应用

　　在电气自动化控制中充分利用人工智能技术，不仅能够提高自动化控制的水平，还能够有效减少电气自动化的生产成本。将人工智能技术应用在电气自动化控制中，是人工智能技术和电气自动化技术的有效融合，可以推动电子自动化的飞跃发展，同时也是科学技术上的创新和飞跃。

　　人工智能技术属于计算机技术范畴，主要目的是掌握人类智能固有的本质，同时对人类智能进行模拟，从而产生了智能机。人工智能技术将机器人与专家系统等各领域作为了主要研究对象，同时涉及心理学、逻辑学、语言学等多个学科，但计算机学科一直是其核心内容。一般来讲，对于人工智能技术的有效研究都具备一定的复杂性，因此就需要采用智能机器来对这些复杂的工作任务进行解决。人脑是最精密的机器，并且对于人脑的思考过程能够实现模拟，实质上智能机器就是在对人脑进行模拟的基础上所实现的，并且通过对实际所获取的信息进行有效研究并在此基础上实现反馈。所以，在当前的各个行业当中加强对于自动化目标实现的主要途径就是对人脑的模拟。

　　由于复杂性与系统性是电气设备设计的主要特点，因此设计电气设备的相关设计人员必须具备完备的知识理论，其设计工作的实际有效性必须要强。在电气工程自动化中应用人工智能技术以后，具有很多优势，下列四个方面为其主要体现：

　　（1）数据的采集与处理都可由人工智能技术来完成，由于具备了这一功能，这样便可对电气设备的各种数据进行采集，并且可及时处理与保存相关数据，这样可使电气自动化的实际控制效率得到大幅提升。

　　（2）人工智能技术可完成系统的监视并进行必要的报警。人工智能技术可实时监视电气系统中主要设备的模拟数据值。

　　（3）人工智能控制的操作控制功能较好。可使用鼠标、键盘来对电气设备进行自动化控制，由于利用控制程序便可完成同期并网带负荷操作，这样不但可以大幅减轻操作人员的工作强度，而且可使控制效率得到极大提高，这与当前工业发展的实际需求很相符。

　　（4）人工智能控制具备故障录波功能，也正是由于这一功能人工智能技术，可智能化捕捉故障录波，这使电气设备的实际运行效率与运行安全性都得到了大幅提升。

　　3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用

　　由于电气自动化系统当中往往存在很大的复杂性，其往往涉及到很多专业的知识，因此相对于电气自动化设备操作人员来讲，其需要具备良好的个人素质，同时还需要对相关的专业知识进行透彻了解。由于电气自动化系统比较复杂，所以其实际操作的有效性要强，这样才能最大限度地减少由于不当操作，导致出现非正常停机，甚至引发安全事故等。这对产生的相关问题通常都可以采用人工智能技术的应用来实现，相对于人工智能技术来讲，其主要核心就是计算机理论，在实际的应用中进行相关程序的编制，能够在计算机控制下实现电气自动化的智能控制。在一定意义上来讲，对于电气设备的智能化主要就是将人的实际劳动操作利用智能化设备进行替代，这样除了能够提高实际的生产效率，还能够在一定程度上加强成本的降低。在电气工程自动化当中对于人工智能的应用，能够使得电气自动化设备在实际运行当中的科学性得到提升，并且对设备的运行环境也能后得到优化。

　　3.2在电气控制工作中的应用

　　在电气领域内，对电气设备进行控制是一个十分重要的部分，自动化设备是当前电气行业的主要发展方向，在设备的控制上，也要逐渐实现智能化，可以极大程度增强工作效率，缩减资金成本，并且降低从业者的劳动强度。比如人工智能技术中的模糊控制、神经网络控制、专家系统等，都是比较先进的控制技术，可以实现对各种设备的有效控制，而且控制的效果很好，产生的误差较小。比如在模糊控制中，较为常用的模糊控制方法有Sugeno与Mamdani两种技术，后者主要是应用在对设备的速度调节的控制上，模糊控制的方法能够以一种更高的效率来处理交流传动控制的相关问题，从而使得电气设备的工作质量和工作效率有很大的提升。

　　3.3在电气设备的日常操作过程中的应用

　　电气行业和人们的生活以及生产有着一定的联系，由于电气设备的复杂以及在日常的控制当中也表现的非常繁琐。在传统的日常操作当中其操作方式也是比较复杂，并且也会将电气系统的控制时间有效增加，这样就降低了控制效率。因此，就需要在实际操作中加强对于人工智能的有效应用，并且在进行日常操作中，可以采用人工智能来进行一些基本控制算法的有效设备，将这些复杂的操作工序进行简单化，并且只需要一台电脑就能够实现对这些操作的有效控制，最重要的是，通过人工智能技术的深化，还能实现远程控制，可以将操作界面进行简化，及时处理并保存相关重要数据，为将来的查找与应用提供方便。在日常操作过程中，对于很多数据都要进行记录，比如电气设备的损耗情况、电量等，如果采用人工记录，则会有巨大的工作量，还容易出错，但是应用人工智能技术编制相应的表格和数据采集系统，则可以实现对数据的采集和有效保存，降低了工作强度，同时提高了工作效率。

　　3.4在故障诊断过程中的应用

　　人工智能故障诊断技术涵盖了模糊理论、神经网络、专家系统，能准确诊断电气事故及其故障。实际中，由于各方面因素的影响，电气行业中通常会发生各种故障隐患，若未及时有效的对存在的故障加以诊断，那么就会带来严重的损失。过去使用的故障诊断方式比较繁琐、准确率也较低。以变压器为例，过去常用的故障诊断方式是对变压器油中分解的所有气体进行全面收集，然后对收集的气体进行分析，从而判断有无故障隐患。这种方式耗费时间长、需投入较大的精力，而且诊断准确率较低。除此之外，过去使用的故障解决方法也非常复杂。所以对于这些效率低的故障诊断方式及解决方法应摒弃。将模糊理论、神经网络和专家系统有机结合，从而解决上述问题，并且还保证了故障诊断的准确性，工作效率得到提升。

　　3.5对电气自动化控制流程进行了简化

　　电气工程自动化在实际的操作中流程非常的复杂，并且在操作中也有严格的步骤要求，其若是产生一点问题就可能会给机器设备带来很大的危害。因此，如何确保电气设备的正常嫥，同时尽可能做到操作的简单化以及程序化，这是当前研究人员所需要重视的一个问题。随着在电气工程自动化中对于人工智能的应用，能够在一定程度上实现这些问题，这对于日常的一些资料进行储存以及有效分析之后，在机器产生故障之后能够及时的采用相关措施来确保其正常运行。除此之外，在电气工程自动化中对于人工智能的应用还能够实现对电气设备的远程操作，强化了控制流程的简单化以及程序化，为相关的技术人员在对电气设备进行检查以及维护提供了一定的便捷，这样不但节省了时间，也有效的将其了电气自动化的运行成本。

　　人工智能技术的当前科学技术发展的产物，是社会经济快速发展的产物，在电气工程自动化当中对于人工智能的应用，在一定意义上能够推动产业的结构调整，能够为电气工程自动化技术的发展提供新鲜的血液。所以，在未来的电气工程自动化的发展当中，我们需要不断加强对于人工智能技术的有效研究，使得我们的生产以及生活变得更加的智能化。