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摘要：近年来，神经网络、专家系统和模糊控制等人工智能技术，逐渐应用于各个领域。将人工智能技术与电气自动化控制相结合，可减少电气自动化系统的运营成本，提高控制系统的工作效率，促进电气自动化技术的进步。本文分析了人工智能技术在电气自动化控制中的优势，详细讨论了人工智能技术在电气自动化中的应用，以推动该研究领域的进一步发展。
关键词：人工智能；电气自动化控制；应用；
人工智能技术的出现对人们的生产生活产生了巨大影响，极大推动了社会的现代化发展。人工智能技术作为一门新兴的科学技术，能够模拟人的学习、思考和推理等智能行为，在工业实践中具备极高的应用价值。通过在电气自动化控制中应用人工智能技术，不仅可以使传统的电气控制模式实现转变，解决传统控制方法难以解决的复杂问题，使控制效率大大提升，也可以减少电气自动化系统的运营成本，因此，人工智能技术在电气自动化控制系统中具备极为广阔的发展前景。
1人工智能技术概述
人工智能、基因工程和纳米技术被认为是21世纪的三大顶端高科技，其中人工智能的核心技术体系主要包括专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论等，是一门基于控制理论、哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学的综合性交叉学科，目前其研究领域在不断扩大，已被广泛应用到工业生产中。将人工智能技术与电气自动化控制技术相结合，能够有效提高系统控制效率，实现传统控制技术难以实现的控制目标，促进生产过程更为科学高效。现阶段，电气自动化控制系统可通过集中监控技术、远程监控技术和现场总线技术，实现对生产过程的实时控制，其核心技术之一为PLC（可编程逻辑控制器），PLC技术主要基于微处理器，其依靠设定的程序和管理器来实现生产过程自动化和信息管理自动化，但是由于该技术不具备具体问题具体分析的能力，有一定的局限性。而人工智能技术作为一门新型的科学技术，将其应用到电气自动化领域中，具有以下几点优势：①受干扰程度低，人工智能技术能够根据生产信息作出有效应答，实现生产信息的智能化处理，不会受局部生产因素的限制。②调节效率高，人工智能技术具备强大的数据分析能力，在生产环节变化时只需要调整部分控制参数，就能够自行调整控制程序，操作简便。③降低了生产成本，保证了电气自动化控制的安全性，传统电气自动化控制体系不具备故障排查能力，而人工智能系统能够根据设备参数，对电气设备的运行状态进行实时动态监测，一旦参数异常即可发出警报，实现对设备故障的自动检测。
2人工智能技术在电气自动化中的应用
随着人工智能技术的快速发展，其在电气设备故障诊断、设备设计以及电气控制等方面应用普遍，下面将对人工智能技术在电气自动化中的具体应用案例进行分析。
2.1人工智能技术在电气设备故障诊断中应用
人工智能技术在电气故障和事故诊断中发挥着重要的作用。在电气系统的控制运行中，常会因为环境或设备本身等各种不确定因素导致故障发生，若不及时进行故障诊断处理，或者对故障诊断的原因不明确，都会给电气设备的运行带来损失。但是传统的故障诊断方法往往较为复杂，并且故障诊断正确率也存在很大出入。比如在变压器出现一定的故障后，如果应用传统的故障诊断方法，需要先将变压器内部的气体进行收集，之后对其进行数据分析，通过分析结果判断故障的发生起因，此种诊断方法需要消耗大量的时间、物力以及人力，且在分析过程中具有很多不确定性，导致判断结果会出现失误多发现象。而将人工智能控制技术应用在电气设备故障诊断中，可以提高诊断的正确率，例如，利用专家系统对经验知识的存储、获取和推理功能进行故障诊断，可以解决基于传统的分析方法不能解决的问题，而且故障诊断的速度和效率较高。利用神经网络的学习能力进行故障诊断，通过神经网络对故障实例进行训练学习,形成故障诊断系统，该方法具有较好的非线性映射能力和良好的容错能力，可大大提高诊断结果的正确率。此外，模糊控制和遗传算法等其他人工智能控制技术在故障诊断中也具有广泛的应用。
2.2人工智能技术在设备设计中的应用
电气自动化系统的操作控制比较复杂，为保证系统能稳定、高效的运行，要求技术工作人员具备扎实的专业技能和相关理论知识，因此，为了提高对电气系统的控制效率，减少设备运行对人工的依赖，需要不断优化电气自动化控制系统。而将人工智能技术应用到电气自动化控制系统中，可以降低对技术人员的要求，提高设备工作效率，增强设备的稳定性。在电气设备设计过程中，往往需要将经验与实验相结合，设计工作量大、效率低，难以实现最优设计，而且设备设计通常所涵盖的知识面较广，是一项比较繁琐的系统工程。高新科技和计算机技术的发展，促使电气设备设计方法不断更新优化。传统的电气设备设计以设计师的经验为基础，存在一定的局限性，容易造成资源的浪费，而将人工智能技术应用到电气设备的设计中，不仅可以减少电气产品的设计时间，减轻设计师的工作量，提高电气设备设计的精准度，而且能够实现对复杂产品优质、高效的设计。此外，利用人工智能技术对过程数据进行采集、分析和处理，并将其应用于电气设备的设计中，也有利于电气自动化控制设备在后期的优化升级，提高设备的整体利用率和控制效率，促进设备设计向智能化方向发展。
2.3人工智能技术在电气控制中的应用
目前电气自动化控制中常用的人工智能技术主要有神经网络控制、模糊控制、专家系统和遗传算法等。例如，在电气自动化领域利用神经网络控制电机变频器调速系统，变频器调速系统是一种非线性系统，传统的PID控制方法难以达到理想的控制效果，而利用神经网络对系统进行辨识，并对PID控制参数进行整定，可以使系统获得良好的控制性能。此外，神经网络也可以在控制系统中充当控制器，以实现对一些非线性对象的控制，达到较优的控制效果。在电气自动化系统中人工智能技术可以实现对设备的远程控制，对系统中的各项信息进行及时的记录和分析处理，也可以跟踪监测电气自动化控制装置的运行状态，以保障整个系统的安全性和稳定性。例如，将专家系统应用到电气控制中，专家系统基于专家经验知识进行推理，运用计算机程序进行操控，可以对电气系统中的主要异常情况进行判断，并进行分析和处理，专家系统不仅可解决依靠传统的控制方法无法解决的难题，并且问题求解的速度和推理的效率较高，在电气控制中得到广泛应用。
3结语
综上所述，人工智能技术在电气设备故障诊断、设备设计、电气控制等电气自动化领域应用广泛，人工智能技术的引入减少了电气自动化系统的运营成本，提高了系统的工作效率，改善了控制效果，促进了电气自动化技术的进步，成为电气自动化的主要发展方向之一。随着科技的进步和的发展，人工智能技术在电气控制中的应用也将面临更多的挑战，需要不断研究和创新，以推动该领域的进一步发展。
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