摘要：以電氣自動化中人工智能（AI）的運用價值作為出發(fā)點，重點探討了電氣自動化控制中人工智能運用場景，如電氣控制、故障預警、故障排查診斷、設備閉環(huán)邏輯控制、電氣自動化狀態(tài)監(jiān)測等，并以某發(fā)動機機械為案例，探究人工智能在系統(tǒng)架構及系統(tǒng)設計上的運用要點。展望人工智能運用前景，并結合工作經驗提出指導性建議，以期推動人工智能技術的廣泛運用，促進我國電氣自動化控制技術的快速發(fā)展。

關鍵詞：人工智能；電氣自動化控制；運用場景

引言

人工智能（AI）概念于1956年Dartmouth學會上被提出，專家學者針對該領域進行了深入探索及技術攻堅。大數據時代背景下，AI技術逐步在互聯(lián)網領域應用。據《智能交通技術前沿》官方調查數據統(tǒng)計：到2025年，AI行業(yè)每年收入將達到1190億美元，AI市場將增長到1900億美元。AI技術是眾多技術的最終訴求，無論是物聯(lián)網還是大數據，都需要AI技術完成價值輸出，它與互聯(lián)網、大數據有著非常緊密的聯(lián)系。當前處于科技創(chuàng)新時代，我國電氣自動化控制領域也要緊扣時代發(fā)展脈搏，將先進的AI技術融合到自動化控制中，以最大限度發(fā)揮其價值。

1. 電氣自動化控制中的人工智能運用價值

人工智能（AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸及擴展人的智能理論、方法、技術等系統(tǒng)化技術科學。Gartner發(fā)布了最新的《2022年人工智能技術成熟度曲線》報告，稱采用AI技術將給企業(yè)帶來明顯競爭優(yōu)勢。電氣工程中融合AI技術的價值在于三點：首先，能降低成本。AI技術具備卓越的現(xiàn)場控制能力及對環(huán)境的感知能力，可保障電氣設備始終處于良好運行狀態(tài)，避免因執(zhí)行錯誤指令導致設備或材料耗損，降低了成本。其次，能提升控制精度。AI技術的邏輯運算能力強大，可結合電氣工程系統(tǒng)要求來制定自動化控制方案，始終保持高精度控制水平。最后，適應性強。傳統(tǒng)的電氣自動化控制主要采取單路控制及線性控制，有較強的針對性，往往只能對特定的產品操作。AI技術輔助下能變更控制方式，隨著環(huán)境變化進行調整，更快捷地完成電氣生產及控制工作。

2. 電氣自動化控制中的人工智能運用場景

2.1 電氣自動化系統(tǒng)設計

電氣自動化控制系統(tǒng)操作比較復雜，涉及專業(yè)范圍廣，對于操作技術人員的專業(yè)水平及操作能力有較高要求。研發(fā)人員要考慮到MATLAB軟件在數據分析、深度學習、信號處理等方面的特點，并推動AI技術在電氣自動化控制中的運用，確保形成更穩(wěn)定完善的電氣自動化控制系統(tǒng)，并科學地設計電氣控制過程。MATLAB是編程及數值計算平臺（圖1），除電氣自動化控制系統(tǒng)外，還包括機器學習、信號處理、深度學習、預測性維護、測試測量、圖像處理、無線通信等模塊?；贏I技術輔助，可提升MATLAB在電氣自動化控制系統(tǒng)中的運行效率，操作人員能通過更精準的操作方法來實現(xiàn)對系統(tǒng)的控制及優(yōu)化，減少外界的影響[1]。

2.2 電氣控制

（1）專家控制系統(tǒng)。專家控制系統(tǒng)（圖2）融合了AI技術和計算技術，能輔助電氣企業(yè)的管理層做出科學決策，并由該領域的專家負責處理疑難問題，提升電氣自動化控制系統(tǒng)管理水平[1]。給定輸入值R后，由專家控制器中的知識庫、推理機分析，并將指令輸入U傳遞給受控裝置，受控裝置再輸出Y值。該系統(tǒng)主要涵蓋知識庫、數據庫、推理機、解釋、知識獲取等結構，有在線控制實時性、抗干擾性好的特點。

（2）模糊控制。它屬于非線性控制，最大特點是能將系統(tǒng)化理論和實踐結合。優(yōu)勢在于可不斷學習、完善、適應不同的電氣自動化控制環(huán)境。該模式主要涵蓋四個部分，分別為模糊化、規(guī)則庫、模糊推理、解模糊，特點是不依賴于被控對象的精確數學模型。

（3）神經網絡控制。神經網絡涵蓋大量人工神經元，自適應性、非線性映射能力均較為突出。該技術能模擬人腦思考的活動，再結合單元格傳輸系統(tǒng)分析和處理數據，為電氣自動化控制提供數據參考。

基于上述控制模式，可利用AI技術來強化對電氣自動化的管理，改進電氣設備運行工作，同時發(fā)揮AI技術強大的計算能力來優(yōu)化配置和電氣自動化控制相關的各項資源，避免造成資源浪費，影響企業(yè)發(fā)展。

2.3 故障預警

電氣工程中往往會借助于傳感器等設備，及時采取工程現(xiàn)場中的諸如電氣、溫濕度、電流電壓等指標參數，再將信號提交到控制中心進行預處理[2]。預處理后轉變?yōu)榭勺R別數字，通過對比監(jiān)測值和整定值數據，若存在較大偏差，那么意味著設備運行處于異常狀態(tài)，需要采取措施及時處理。和自動控制的技術相比，運用AI技術有著較突出的優(yōu)勢，它能實現(xiàn)實時監(jiān)測值和整定值的對比，可實現(xiàn)及時預警[3]。企業(yè)可利用AI多傳感技術來構建主動預警系統(tǒng)，設計監(jiān)控層、數據傳輸層、應用層等，并準備相應設備設施。監(jiān)控層負責現(xiàn)場數據采集及上傳，現(xiàn)場數據和既定目標值偏離過大時，要驗證電氣工程系統(tǒng)是否有故障，及時報警處理。此外，電氣系統(tǒng)還會自動采集現(xiàn)場的監(jiān)測量等數據信息，隨后進行邏輯分析。根據一段時間內參數發(fā)生的變化來明確企業(yè)電氣設備的運行狀態(tài)，判斷是否存在設備故障的前兆，將電氣工程系統(tǒng)的風險發(fā)生率降至最低，以減少企業(yè)損失。

2.4 故障排查診斷

首先，故障排查中可配置PLC控制器，借助智能芯片、圖像處理、電路診斷等方法，檢查電機、高壓變壓器等設備狀態(tài)，及時排除可能存在的風險問題，若有問題便會觸發(fā)故障預警及診斷的程序。在此過程中先對所采集數據的清洗、解析、補全、標注處理，再AI提取關鍵特征量，執(zhí)行模型訓練[4]。模型訓練作業(yè)的過程主要包括以下幾點：（1）基于數據倉庫來分析模型。（2）模型訓練。AI設定算法，執(zhí)行模型算法，積累模型數據后將計算后的結果分類處理。（3）訓練結果可劃分為成功、失敗、未知等不同情況。（4）人為干預，及時修正。（5）增強模型特征，豐富模型特征畫像。（6）強化算力訓練，完善模型[5]。利用AI技術進行故障排查，效率更高，還可構建智能故障診斷系統(tǒng)，建立故障信息庫等模塊。

2.5 電氣設備閉環(huán)邏輯控制

AI利用閉環(huán)邏輯控制將受控對象狀態(tài)信息反饋至輸入端，并將其與輸入值對比，分析數據偏差，然后下發(fā)指令糾正，直至數據達到既定標準。由于受到外部環(huán)境影響，或是設備長期運行導致老化等，可能會導致運行參數出現(xiàn)偏差，長期累積造成故障。AI技術下電氣工程便可在無人干預的條件下，自動地進行設備運行的糾偏，避免因參數問題而引發(fā)后續(xù)一系列的連鎖故障。電氣工程人員僅僅需要提前編寫好程序，設定設備參數的整定值及偏差范圍，更好地維持電氣設備及整體工程的良好運行，實現(xiàn)電氣自動化控制效率提升。

2.6 狀態(tài)監(jiān)測

在以往早期的電氣工程中，構建的自動化控制系統(tǒng)在故障處理等方面都受到技術的限制，始終是被動處理。簡言之，是在設備或生產現(xiàn)場發(fā)生故障（或其他問題后），再進行報警、故障診斷、處理、連接正常部分等，會對電氣工程的實際生產運行造成實質上的影響及損失。為解決此問題，企業(yè)可在電氣自動化的狀態(tài)監(jiān)測場景中融合AI技術。該技術有強大的運算能力及邏輯分析能力，不僅可采集電氣系統(tǒng)當前的運行數據，還能搜集歷史數據，并預測未來運行工況，例如是否存在“超載”“欠壓”“過流”等問題。當故障出現(xiàn)率達到臨界值，及時進行設備參數的自動調節(jié)、停機便于檢修等。通過AI技術進行狀態(tài)實時、動態(tài)化監(jiān)測，有利于將電氣設備的故障隱患消弭于無形?；贏I識別技術利用特定的行業(yè)算法，能幫助電氣自動化系統(tǒng)在安全生產中解決安全隱患管理問題。

3. 人工智能技術運用前景展望及建議

3.1 運用前景展望

第一，功能更多元化。電氣自動化控制結合AI技術能協(xié)助電氣工程人員工作，減輕工作人員的負擔。隨著AI技術的創(chuàng)新完善，未來電氣自動化控制也將不斷轉型升級，極大地提高工作效率，完善多項功能。

第二，設計更加優(yōu)化。運用于電氣自動化控制運用，AI能依托于龐大的知識庫來獲取優(yōu)秀經驗，從而完善設計方案。未來AI技術的學習能力也會提高，并不斷優(yōu)化尋找設計方案的能力，在數據模擬和計算機邏輯上實現(xiàn)人腦思維過程，短時間內設計出適合的電氣控制方案，為整個電氣自動化控制領域的進步打造基礎。

第三，能進一步推動相關產業(yè)發(fā)展。電氣自動化控制和諸多高新產業(yè)均有關聯(lián)，還可用于電氣工程、工業(yè)、農業(yè)生產（如提升小麥播種成活率）、服務行業(yè)（智能手機、跑步機、iPad）等領域[6]。

3.2 建議

首先，建立中央智能系統(tǒng)。建立中央智能系統(tǒng)可實現(xiàn)集中監(jiān)控，全面采集接入設備及環(huán)境信號，形成完全覆蓋的控制系統(tǒng)和信息網絡。

其次，AI技術和大數據須進行融合。新時期下，經濟水平不斷提升，電氣工程的規(guī)模也愈發(fā)龐大，其中涉及的電氣設備種類、數量均明顯增多。在此背景下，若要實現(xiàn)電氣自動化控制的有序穩(wěn)定運行，并在搜集大量信息后還能順利地解決復雜邏輯問題，可考慮將AI技術和大數據技術融合運用，采取分布式計算模式來完成復雜運算任務，生成不同邏輯庫。

最后，要強化AI自學習能力。為深入激發(fā)出AI潛能，提升它用于電氣自動化中的智能程度，在實際運用中可通過加大模型訓練量、增加樣本數量等方式運算操作，提升自學習能力，可參考TD-Gammon棋類程序機器學習算法[7]。

結語

綜上所述，當前處于互聯(lián)網、大數據時代， AI逐步融入人們生產生活各個方面，極大地改變了人們生活生產方式，推動了社會文明發(fā)展。AI技術在電氣工程中的運用前景廣闊，且逐步替代了傳統(tǒng)的手動人工控制。AI技術的誕生，給電氣自動化控制的發(fā)展提供了新方向，提高了該領域的工作水準。通過推動AI技術的落地應用，有助于推動我國電氣自動化控制技術的穩(wěn)步發(fā)展。

參考文獻：

[1]鄭恒持，蔣丁宇，任光，等.專家控制技術在船舶機艙監(jiān)測報警系統(tǒng)中的應用研究[J].計算機測量與控制，2016，24（9）：61-64.

[2]張春輝，陳君，李邦源.基于人工智能的配電網絡調試技術[J].電氣自動化，2022，44（3）：82-84.

[3]藍良生.淺析人工智能技術在電氣自動化控制中的應用——評《人工智能技術》[J].現(xiàn)代雷達，2022，44（2）：116.

[4]周志宏.電氣自動化控制設備可靠性相關問題分析[J].精密制造與自動化，2022，（1）：49-51.

[5]宋慧娟.基于混合現(xiàn)實的人工智能在電力巡檢中的應用[J].電網與清潔能源，2020，36（2）：75-79.

[6]張尚明.淺析人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].科技風，2020， （2）：18.

[7]楊挺，趙黎媛，王成山.人工智能在電力系統(tǒng)及綜合能源系統(tǒng)中的應用綜述[J].電力系統(tǒng)自動化，2019，43（1）：2-14.

作者簡介：韋日禎，本科，工程師，研究方向：機電一體化技術。

課題項目：潘協(xié)龍自治區(qū)級技能大師工作建設項目（編號：J20220709）。