［關(guān)鍵詞］人工智能；機(jī)電設(shè)備；電氣自動(dòng)化；技術(shù)應(yīng)用

1 基于人工智能技術(shù)的機(jī)電設(shè)備電氣自動(dòng)化控制原理

在機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行過(guò)程中，設(shè)備的自動(dòng)化控制系統(tǒng)是控制其各項(xiàng)功能單元的主要媒介，而將人工智能技術(shù)應(yīng)用于機(jī)電設(shè)備的控制管理當(dāng)中，能夠使控制系統(tǒng)的控制指令及操作更加完善，從而提高機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行效率。從人工智能技術(shù)作用于電氣自動(dòng)化控制的原理來(lái)看，人工智能技術(shù)主要能夠用于干預(yù)機(jī)電設(shè)備的數(shù)據(jù)收集處理、模型訓(xùn)練預(yù)測(cè)、監(jiān)控故障診斷、自適應(yīng)管理控制及自動(dòng)決策，通過(guò)以上功能實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)電設(shè)備各項(xiàng)運(yùn)行單元的系統(tǒng)化控制。比如，機(jī)電設(shè)備電氣自動(dòng)化系統(tǒng)依托深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)DQN、模糊邏輯控制FLC等算法及單元，計(jì)算出機(jī)電設(shè)備各項(xiàng)控制構(gòu)件的實(shí)際運(yùn)行頻率，將實(shí)際運(yùn)行頻率與程序設(shè)定頻率進(jìn)行對(duì)比，再通過(guò)調(diào)控開(kāi)關(guān)量來(lái)逐漸使兩者維持平衡，從而實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化控制。人工智能技術(shù)控制電氣設(shè)備運(yùn)行的過(guò)程主要表現(xiàn)為輸出指令—控制單元—結(jié)算指令，其具體原理如圖1所示。

2 人工智能技術(shù)對(duì)于機(jī)電設(shè)備電氣自動(dòng)化控制的意義

2.1 提升機(jī)電設(shè)備控制精度

人工智能技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備的自動(dòng)化控制能夠顯著提升機(jī)電設(shè)備的作業(yè)精度，適應(yīng)生產(chǎn)線作業(yè)中的精度需求。

2.2 保障機(jī)電設(shè)備作業(yè)安全性

保障機(jī)電設(shè)備作業(yè)安全性是機(jī)電設(shè)備控制管理的重要環(huán)節(jié)，如今，人工智能技術(shù)可用于機(jī)電設(shè)備，通過(guò)智能化反應(yīng)及即時(shí)報(bào)警等功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)電設(shè)備故障及異常問(wèn)題的精準(zhǔn)定位，大幅提高了機(jī)電設(shè)備作業(yè)過(guò)程的安全性。比如，在機(jī)電設(shè)備液壓系統(tǒng)的安全管理上，液壓系統(tǒng)通常因高強(qiáng)度工作而出現(xiàn)泄壓、液壓系統(tǒng)損壞等問(wèn)題，并引發(fā)嚴(yán)重的生產(chǎn)安全事故，如果采用人工管理的方法進(jìn)行安全防護(hù)，則工作人員需要分別完成準(zhǔn)備工作—初步檢查—系統(tǒng)參數(shù)檢查—液壓油檢查—過(guò)濾器檢查—組件檢查—系統(tǒng)測(cè)試等步驟，才能初步確認(rèn)液壓器的故障成因及應(yīng)對(duì)方案，檢查過(guò)程耗費(fèi)的時(shí)間較長(zhǎng)。然而，在人工智能技術(shù)介入下，機(jī)電設(shè)備系統(tǒng)能夠自主檢測(cè)液壓器的故障位置，檢查過(guò)程耗費(fèi)的時(shí)間通常不超過(guò)20min，且自適應(yīng)算法能夠根據(jù)設(shè)備故障檢修的歷史數(shù)據(jù)，自主分析出可行性最高的維修策略，這對(duì)于解決機(jī)電設(shè)備故障影響、提升機(jī)電設(shè)備運(yùn)行安全而言具有關(guān)鍵作用。

2.3 大幅提升機(jī)電設(shè)備作業(yè)效率

當(dāng)機(jī)電設(shè)備的生產(chǎn)控制方法從人工操控轉(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄芩惴ú倏貢r(shí)，可使生產(chǎn)過(guò)程中的產(chǎn)品識(shí)別效率、產(chǎn)品成型效率等大幅提高，這對(duì)于提高機(jī)電設(shè)備作業(yè)的綜合效率具有關(guān)鍵作用。以自動(dòng)裝配機(jī)械的作業(yè)為例，假設(shè)在人工操作方式下，每架機(jī)械產(chǎn)出金屬零件需要通過(guò)肉眼觀察表面是否存在瑕疵、零件體積是否符合規(guī)格，以至于單件金屬零件的質(zhì)量審查時(shí)間在6～12s。而基于人工智能技術(shù)中的模糊邏輯技術(shù)，金屬零件的識(shí)別可經(jīng)過(guò)激光掃描得出外形數(shù)據(jù)，再經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)匹配環(huán)節(jié)，由機(jī)器自動(dòng)剔除外觀參數(shù)不合規(guī)的零件，期間所需的時(shí)間小于1s。從綜合效率來(lái)看，基于人工智能技術(shù)的機(jī)電設(shè)備生產(chǎn)檢查效率基本高于人工檢查的方式，更符合現(xiàn)代機(jī)電設(shè)備生產(chǎn)作業(yè)的效率需求。

3 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用

3.1 RNN循環(huán)技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備消防分閘回路控制

RNN循環(huán)技術(shù)是基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理序列數(shù)據(jù)的一項(xiàng)人工智能技術(shù)，該技術(shù)可用于機(jī)電設(shè)備的消防分閘回路控制當(dāng)中，通過(guò)輸入序列數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)控消防分閘回路，保障機(jī)電設(shè)備在運(yùn)行中的供電安全。消防分閘回路控制流程如圖2所示，某部門(mén)基于圖2所示的消防分閘回路控制模塊，將機(jī)電設(shè)備區(qū)間分為12個(gè)大區(qū)間，由配電監(jiān)控系統(tǒng)基于RNN循環(huán)技術(shù)進(jìn)行統(tǒng)一監(jiān)控。當(dāng)某臺(tái)機(jī)電設(shè)備出現(xiàn)供電故障時(shí)，消防聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)會(huì)返回檢測(cè)數(shù)據(jù)，檢測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)RNN循環(huán)計(jì)數(shù)的處理轉(zhuǎn)化為序列數(shù)據(jù)，再輸入到主要的控制工作臺(tái)，工作臺(tái)獲取的數(shù)據(jù)模式為“x/y/z”（其中，x為大區(qū)間序號(hào)、y為機(jī)電設(shè)備序號(hào)、z為產(chǎn)生故障的分閘回路序號(hào)），通過(guò)反饋的數(shù)據(jù)內(nèi)容，主工作臺(tái)將統(tǒng)一控制無(wú)源常開(kāi)觸點(diǎn)，對(duì)機(jī)電設(shè)備的回路斷路器進(jìn)行分閘控制，實(shí)現(xiàn)消防分閘，以此來(lái)保障其他機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行安全。

3.2 模糊邏輯技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備外形檢測(cè)剔除控制

在一些產(chǎn)品生產(chǎn)線中，機(jī)電設(shè)備基于人工智能技術(shù)可開(kāi)發(fā)出外形檢測(cè)組件，這一類組件能夠用于篩查生產(chǎn)產(chǎn)品的外形及規(guī)格是否符合標(biāo)準(zhǔn)，再根據(jù)設(shè)定的程序剔除質(zhì)量不合格的產(chǎn)品原件。例如，某企業(yè)在煙箱產(chǎn)品的生產(chǎn)中，將人工智能技術(shù)中的模糊邏輯技術(shù)用于打造外形檢測(cè)系統(tǒng)，由外形檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)定集合（煙箱檢測(cè)開(kāi)關(guān)、方波脈沖發(fā)生器、聲光報(bào)警裝置、繼電器），使各項(xiàng)裝置能夠由外形檢測(cè)系統(tǒng)統(tǒng)一控制，排除生產(chǎn)的煙箱中存在尺寸不合格的單件產(chǎn)品。從運(yùn)行原理來(lái)看，外形檢測(cè)系統(tǒng)基于模糊邏輯技術(shù)，對(duì)待檢測(cè)的煙箱產(chǎn)品設(shè)定體積、平整度、顏色、重量等多項(xiàng)檢測(cè)規(guī)則，如果經(jīng)過(guò)檢測(cè)的煙箱產(chǎn)品的以上某項(xiàng)檢測(cè)規(guī)則不符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，外形檢測(cè)系統(tǒng)將輸出“off”指令，打開(kāi)傳送帶的k3觸點(diǎn)，將存在質(zhì)量異常的產(chǎn)品通過(guò)傳送帶排出生產(chǎn)線，以此來(lái)保障每一件生產(chǎn)的產(chǎn)品符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。此外，從模糊邏輯技術(shù)介入機(jī)電設(shè)備外形檢測(cè)控制的成果來(lái)看，檢測(cè)單元可以將對(duì)每件煙箱產(chǎn)品的檢測(cè)時(shí)間控制在1860ms之內(nèi)，每件產(chǎn)品的檢測(cè)成功率能夠達(dá)到100%，自當(dāng)年引入人工智能技術(shù)輔助機(jī)械設(shè)備進(jìn)行外形檢測(cè)以來(lái)，該條生產(chǎn)線的外形檢測(cè)剔除系統(tǒng)的檢測(cè)成功率分別達(dá)到97.4%、98.4%與98.4%，均達(dá)到一般生產(chǎn)線的成功率標(biāo)準(zhǔn)（95%）。

3.3 卷積神經(jīng)技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備自動(dòng)運(yùn)輸控制

卷積神經(jīng)技術(shù)是一項(xiàng)能夠?qū)C(jī)電設(shè)備生產(chǎn)過(guò)程轉(zhuǎn)化為網(wǎng)格拓?fù)鋽?shù)據(jù)的人工智能技術(shù)，該技術(shù)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，將機(jī)電設(shè)備中的多項(xiàng)功能單元進(jìn)行局部連接，能夠?qū)崿F(xiàn)在自動(dòng)化控制中的池化操作，這對(duì)于提高機(jī)電設(shè)備控制效率而言具有關(guān)鍵作用。例如，在自動(dòng)運(yùn)輸裝置的自動(dòng)化控制中，該項(xiàng)技術(shù)可分別作用于裝置的輸入功能單元（如啟動(dòng)按鈕、限位開(kāi)關(guān)、行動(dòng)按鈕、停止按鈕及自動(dòng)開(kāi)關(guān)等）與輸出功能單元（行動(dòng)繼電器、限位繼電器等），根據(jù)運(yùn)料車的運(yùn)輸控制需求，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取出不同操作和狀態(tài)下的特征模式，執(zhí)行功能單元命令，即控制啟動(dòng)按鈕的按下與否、限位開(kāi)關(guān)的狀態(tài)變化等。此外，控制系統(tǒng)根據(jù)分析結(jié)果生成控制指令，傳遞給輸出功能單元，自動(dòng)運(yùn)輸裝置根據(jù)控制指令執(zhí)行啟動(dòng)、停止、限位調(diào)整等相應(yīng)的操作。

3.4 人工智能遺傳技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備進(jìn)程監(jiān)控控制

人工智能遺傳技術(shù)作為一種基于自然選擇和遺傳機(jī)制的優(yōu)化算法，能夠有效解決機(jī)電設(shè)備控制指令復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題。如今，相關(guān)人員可以將遺傳算法應(yīng)用于機(jī)電設(shè)備進(jìn)程監(jiān)控控制中，模擬機(jī)電設(shè)備控制程序自然進(jìn)化過(guò)程，優(yōu)化控制參數(shù)和策略。例如，某企業(yè)將人工智能遺傳技術(shù)用于點(diǎn)膠機(jī)進(jìn)程模塊單元，其監(jiān)控效果見(jiàn)表1。從表1可以看出，人工智能遺傳技術(shù)的控制效果符合預(yù)期要求，能夠達(dá)到機(jī)電設(shè)備的自動(dòng)化控制目標(biāo)。

3.5 差分智能技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備數(shù)據(jù)控制

在機(jī)電設(shè)備自動(dòng)化控制中，差分智能技術(shù)可以通過(guò)比較設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)與歷史數(shù)據(jù)或預(yù)期模型，實(shí)時(shí)檢測(cè)和分析狀態(tài)變化，以監(jiān)控和控制機(jī)電設(shè)備的運(yùn)行過(guò)程。在實(shí)踐操作中，該技術(shù)利用差分算法優(yōu)化設(shè)備控制參數(shù)，識(shí)別異常或故障，提供預(yù)警和自動(dòng)調(diào)整控制策略。之后，控制系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)優(yōu)化控制策略，能夠減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間，提高生產(chǎn)線的穩(wěn)定性和連續(xù)性。例如，某企業(yè)將差分智能技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備數(shù)據(jù)控制中，其效果見(jiàn)表2。由表2可知，將差分智能技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備數(shù)據(jù)控制，不僅能夠使各單元產(chǎn)出數(shù)據(jù)順利寫(xiě)入實(shí)時(shí)庫(kù)，還能夠保障機(jī)電設(shè)備動(dòng)態(tài)模塊的數(shù)據(jù)記錄、傳輸、指令在短時(shí)間內(nèi)完成，提高機(jī)電設(shè)備的數(shù)據(jù)響應(yīng)速度，以此來(lái)保障機(jī)電設(shè)備自動(dòng)化控制效率。

3.6 自適應(yīng)控制技術(shù)用于機(jī)電設(shè)備智能故障診斷

人工智能技術(shù)中的自適應(yīng)控制技術(shù)可以用于機(jī)電設(shè)備智能故障診斷，相關(guān)人員可以借助該技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的精確識(shí)別和異常檢測(cè)。工作原理為：控制單元利用反饋機(jī)制，根據(jù)設(shè)備狀態(tài)的變化自動(dòng)調(diào)整控制策略，使系統(tǒng)在不同工況下保持最佳性能。以傳輸帶的速率、位置自動(dòng)化控制為例，自動(dòng)化控制系統(tǒng)通過(guò)自適應(yīng)控制技術(shù)獲取傳輸帶的速度、位置和負(fù)載等實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)傳感器數(shù)據(jù)，再通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整控制器參數(shù)以保持傳輸帶的平穩(wěn)運(yùn)行和精確定位。在運(yùn)動(dòng)控制中，該技術(shù)采用模型參考自適應(yīng)控制來(lái)調(diào)整傳動(dòng)系統(tǒng)的增益和響應(yīng)特性，或利用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)結(jié)合模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)增速、減速、暫停等命令的控制，在此基礎(chǔ)上，控制系統(tǒng)通過(guò)不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整控制策略，使其在多輪循環(huán)運(yùn)行下能夠適應(yīng)不同的負(fù)載變化和操作環(huán)境，確保傳輸帶運(yùn)行的高效和穩(wěn)定。

4 結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)與機(jī)電設(shè)備的電氣自動(dòng)化控制具有一定的適配性。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可提高電氣自動(dòng)化控制的應(yīng)用效率、控制精度及工作質(zhì)量。因此，相關(guān)行業(yè)應(yīng)繼續(xù)研究并推進(jìn)人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，廣泛采用上述的人工智能技術(shù)及其他相關(guān)技術(shù)，為保障機(jī)電設(shè)備運(yùn)行的高效化提供技術(shù)條件。