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摘要：电气自动化在增强生产、流通、交换、分配中扮演重要角色，不但大幅度降低了人力资资源和资金的投入，同时也有效的增强了运作的效率。随着人工智能的普及电气自动化控制领域，电气自动化的发展得到了极大的促进。
关键词：人工智能；电气自动化
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）29-6621-02
人工智能是近年来新兴起来的一种技术，其与传统方式的科学技术有着非常大的差异，它超越了传统方式的限制，让计算机扮演了非常核心的角色，通过对人类的智能行为进行模拟学习，然后用让计算机按照人类的思维方式独立地处理遇到的问题。人工智能新成果在实际工作中的应用使得电气自动化，特别是自动控制领域得到了非常快速的发展，人们对电气设备系统进行了升级改造，从而提高电气设备运行的智能化程度，同时也加强了系统的稳定性，提高了生产效率。
1 人工智能研究现状
随着人工智能技术的飞速发展，人工智能慢慢地被大量运用在电气产品的多个领域，比如优化设计、故障预测、控制与保护、故障诊断等。
1）优化设计
电气自动化产品的优化设计程序非常复杂，它不仅涵盖了电机、电路、电器、电磁场等相关内容，同时更要非常充分地利用电气产品设计实践过程中积累的经验，比如要按照安全设计的基本要求进行设计开发等。我们所知道的传统电气产品设计方式是在工业图纸上以手工设计为主，它的设计工程量非常大，而且周期比较长，特别是很难对其质量进行保证，且设计成本高昂。所以通过这种方式获得最优的设计方案难度相当大。计算机技术的出现和飞速发展加速了产品设计从手工设计向计算机辅助设计发展的进程，并且使得产品设计质量大幅度地提升，其设计过程更加简化、方便修改，整个研发产品的周期得到了大幅度地减少。近年来，人工智能技术的慢慢成熟，又促使电气产品的设计过程有了质的飞跃，对传统的计算机辅助设计技术进一步提升。人工智能技术对电气产品设计的优劣性有着决定性的影响作用，它将电气自动化产品的效率和质量都进行了全面的提高。
2）故障预测
电气自动化设备的故障常常表现出来的现象非常多，人们很难在这些表象上找到它严格的线性和确定性关系。如果我们通过人工智能技术来控制电气设备，这样就可以很好的解决这类难题。现阶段的人工智能技术在电气产品故障预测的运用主要是通过神经网络、专家系统、模糊逻辑等方法对电气设备的故障进行预测和诊断。比如电力系统中非常常见的变压器故障诊断，传统方式是收集和分析变压器油中分解的气体来完成对变压器的故障原因的诊断。这种传统诊断方法不仅效率低，而且费时又费力，并且故障诊断的准确性也有偏差。而我们如果通过人工智能技术将神经网络、专家系统、模糊理论等方法相结合运用在故障预测系统种，不仅能够快速准确地诊断出社保故障的起因，而且同时还可以提供合理的故障解决方法。
3）智能控制
人工智能技术在自动化的控制领域的研究已经非常成熟，但是电气自动化设备的控制领域里人工智能技术的运用目前还是比较少。这是整个行业非常期待和研究的一个大方向。人工智能技术在控制领域的应用主要有下面三种：神经网络控制、模糊控制、专家系统控制。我们以专家系统为例，它是一个对专业知识要求非常高的程序系统，其储存着大量某个专业技术领域的专家知识，这些知识经过预先学习总结和分析，然后按照一种特定的模式记录，同时该系统还有模拟领域专家对实际问题解决时所用的推理机制。专家系统首先对录入的数据通过预先总结的专家知识进行推理，最后给出决策和判断，所以在理论上，它解决问题的能力在一定程度上可以达到该领域专家的水平。专家系统的研究是人工智能技术中非常活跃的一个领域，它可以涉及到社会中各个领域，只要需要领域专家工作的地方，就可以对专家进行模拟，对专家知识进行总结，开发出专家系统提高工作效率。
人工智能控制技术的实现大致有下面几步：第一步，数据信息的采集和处理：首先采集设备端的开关量和模拟量等数据，然后对这些数据进行处理或者按照某种格式进行存储。第二步，界面展现：对设备和系统的运行状态进行显示，同时显示电压、电流、隔离开关、模拟量开关状态和一些挂牌检修的功能。第三步，系统监控和事件报警：对系统中的设备模拟量的大小、开关量的状态等进行实时地智能监控。一旦有事故发生就向操作人员进行报价。包含越限、状态变化等报警事件。同时可以对事件进行顺序记录，对事故的处理方式进行提示或者可以自动处理某类报警事件。另外，报警的方式可以有多方式，比如语音、电话、声光、图像报警等功能。第四步，操作控制的实现：操作人员可以通过鼠标、键盘等终端对断路器、电动隔离开关等进行远程智能控制。某一个操作可以同时完成多种复杂功能，简化了操作人員的操作流程，同时也减少了人为的生产事故。控制系统还可以对操作人员的控制权限进行设置，不同级别的人员可以做不同的操作，这样就可以达到各级人员按权限值班管理的目的。第五步，设备故障的录波：包含开关量变位，模拟量故障录波，顺序记录，波形捕捉等。
2 人工智能控制的优势
非线性控制器主要包括下面几种：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法。通过这种分类方法，我们能得清晰的总体理解。同时对控制策略的统一开发有着很好的帮助。和常规的函数相比，AI函数近似器优势，首先，它不需要知道它控制的对象的具体模型。在很多场景下，因为实际控制对象模型在控制器的开发设计时，具有非常多的不确定性因素，所以设计时很难找到控制对象的正确的动态方程。其次，我们可以通过适当地调整下降时间、鲁棒性能等模式，在提高性能的同时，还可以提高计算所得结果的准确性。它与传统工业中用到的控制器相比较而言，调节方式更加简介方便。另外，如果它达不到专业领域的专家知识，我们可以通过响应数据设计AI函数近似器、通过运用语言和响应信息设计等方法对系统进行提升，这就使得该技术有更广泛的运用，同时也可以让更多的人参与设计。对技术的宣传也有着一定的意义。最后，系统能保持较为稳定的一致性，该一致性与驱动器的特征没有关系。所以，如果我们在设计的时候，加入新的未知数据也能保证数据的准确性，而且系统也可以很好地适应新的未知数据或信息，从而达到解决常规方法所不能解决的问题的目的。此外，它的设计价格非常低廉、抗噪声干扰能力强、设计容易修改。
3 结束语
人工智能技术是一门科技含量非常高的新兴发展科学领域，它是人类智力的延伸和应用。随着科学技术的日新月异，人们在人工智能技术领域的科研硕果必定会越来越多。而且人工智能技术必定会被大范围地应用到电气自动化技术中。同时，在日益成熟的人工智能技术支持下，电气自动化控制将会获得更好的发展。
参考文献：
[1] 翟辉.浅谈人工智能在电气自动化控制中应用[J].科技创新导报，2009（27）.
[2] 陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009（1）.
[3] 杨状元，林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[ J ].科技信息，2009（4）.
[4] 杨福明.智能技术在电气自动化控制中的应用[J].科学与财富，2 012（5）.
[5] 石磊，李国栋.电气自动化控制系统及设计[J].黑龙江科技信息，2011（20）.
关键词：人工智能；电气自动化
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）29-6621-02
人工智能是近年来新兴起来的一种技术，其与传统方式的科学技术有着非常大的差异，它超越了传统方式的限制，让计算机扮演了非常核心的角色，通过对人类的智能行为进行模拟学习，然后用让计算机按照人类的思维方式独立地处理遇到的问题。人工智能新成果在实际工作中的应用使得电气自动化，特别是自动控制领域得到了非常快速的发展，人们对电气设备系统进行了升级改造，从而提高电气设备运行的智能化程度，同时也加强了系统的稳定性，提高了生产效率。
1 人工智能研究现状
随着人工智能技术的飞速发展，人工智能慢慢地被大量运用在电气产品的多个领域，比如优化设计、故障预测、控制与保护、故障诊断等。
1）优化设计
电气自动化产品的优化设计程序非常复杂，它不仅涵盖了电机、电路、电器、电磁场等相关内容，同时更要非常充分地利用电气产品设计实践过程中积累的经验，比如要按照安全设计的基本要求进行设计开发等。我们所知道的传统电气产品设计方式是在工业图纸上以手工设计为主，它的设计工程量非常大，而且周期比较长，特别是很难对其质量进行保证，且设计成本高昂。所以通过这种方式获得最优的设计方案难度相当大。计算机技术的出现和飞速发展加速了产品设计从手工设计向计算机辅助设计发展的进程，并且使得产品设计质量大幅度地提升，其设计过程更加简化、方便修改，整个研发产品的周期得到了大幅度地减少。近年来，人工智能技术的慢慢成熟，又促使电气产品的设计过程有了质的飞跃，对传统的计算机辅助设计技术进一步提升。人工智能技术对电气产品设计的优劣性有着决定性的影响作用，它将电气自动化产品的效率和质量都进行了全面的提高。
2）故障预测
电气自动化设备的故障常常表现出来的现象非常多，人们很难在这些表象上找到它严格的线性和确定性关系。如果我们通过人工智能技术来控制电气设备，这样就可以很好的解决这类难题。现阶段的人工智能技术在电气产品故障预测的运用主要是通过神经网络、专家系统、模糊逻辑等方法对电气设备的故障进行预测和诊断。比如电力系统中非常常见的变压器故障诊断，传统方式是收集和分析变压器油中分解的气体来完成对变压器的故障原因的诊断。这种传统诊断方法不仅效率低，而且费时又费力，并且故障诊断的准确性也有偏差。而我们如果通过人工智能技术将神经网络、专家系统、模糊理论等方法相结合运用在故障预测系统种，不仅能够快速准确地诊断出社保故障的起因，而且同时还可以提供合理的故障解决方法。
3）智能控制
人工智能技术在自动化的控制领域的研究已经非常成熟，但是电气自动化设备的控制领域里人工智能技术的运用目前还是比较少。这是整个行业非常期待和研究的一个大方向。人工智能技术在控制领域的应用主要有下面三种：神经网络控制、模糊控制、专家系统控制。我们以专家系统为例，它是一个对专业知识要求非常高的程序系统，其储存着大量某个专业技术领域的专家知识，这些知识经过预先学习总结和分析，然后按照一种特定的模式记录，同时该系统还有模拟领域专家对实际问题解决时所用的推理机制。专家系统首先对录入的数据通过预先总结的专家知识进行推理，最后给出决策和判断，所以在理论上，它解决问题的能力在一定程度上可以达到该领域专家的水平。专家系统的研究是人工智能技术中非常活跃的一个领域，它可以涉及到社会中各个领域，只要需要领域专家工作的地方，就可以对专家进行模拟，对专家知识进行总结，开发出专家系统提高工作效率。
人工智能控制技术的实现大致有下面几步：第一步，数据信息的采集和处理：首先采集设备端的开关量和模拟量等数据，然后对这些数据进行处理或者按照某种格式进行存储。第二步，界面展现：对设备和系统的运行状态进行显示，同时显示电压、电流、隔离开关、模拟量开关状态和一些挂牌检修的功能。第三步，系统监控和事件报警：对系统中的设备模拟量的大小、开关量的状态等进行实时地智能监控。一旦有事故发生就向操作人员进行报价。包含越限、状态变化等报警事件。同时可以对事件进行顺序记录，对事故的处理方式进行提示或者可以自动处理某类报警事件。另外，报警的方式可以有多方式，比如语音、电话、声光、图像报警等功能。第四步，操作控制的实现：操作人员可以通过鼠标、键盘等终端对断路器、电动隔离开关等进行远程智能控制。某一个操作可以同时完成多种复杂功能，简化了操作人員的操作流程，同时也减少了人为的生产事故。控制系统还可以对操作人员的控制权限进行设置，不同级别的人员可以做不同的操作，这样就可以达到各级人员按权限值班管理的目的。第五步，设备故障的录波：包含开关量变位，模拟量故障录波，顺序记录，波形捕捉等。
2 人工智能控制的优势
非线性控制器主要包括下面几种：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法。通过这种分类方法，我们能得清晰的总体理解。同时对控制策略的统一开发有着很好的帮助。和常规的函数相比，AI函数近似器优势，首先，它不需要知道它控制的对象的具体模型。在很多场景下，因为实际控制对象模型在控制器的开发设计时，具有非常多的不确定性因素，所以设计时很难找到控制对象的正确的动态方程。其次，我们可以通过适当地调整下降时间、鲁棒性能等模式，在提高性能的同时，还可以提高计算所得结果的准确性。它与传统工业中用到的控制器相比较而言，调节方式更加简介方便。另外，如果它达不到专业领域的专家知识，我们可以通过响应数据设计AI函数近似器、通过运用语言和响应信息设计等方法对系统进行提升，这就使得该技术有更广泛的运用，同时也可以让更多的人参与设计。对技术的宣传也有着一定的意义。最后，系统能保持较为稳定的一致性，该一致性与驱动器的特征没有关系。所以，如果我们在设计的时候，加入新的未知数据也能保证数据的准确性，而且系统也可以很好地适应新的未知数据或信息，从而达到解决常规方法所不能解决的问题的目的。此外，它的设计价格非常低廉、抗噪声干扰能力强、设计容易修改。
3 结束语
人工智能技术是一门科技含量非常高的新兴发展科学领域，它是人类智力的延伸和应用。随着科学技术的日新月异，人们在人工智能技术领域的科研硕果必定会越来越多。而且人工智能技术必定会被大范围地应用到电气自动化技术中。同时，在日益成熟的人工智能技术支持下，电气自动化控制将会获得更好的发展。
参考文献：
[1] 翟辉.浅谈人工智能在电气自动化控制中应用[J].科技创新导报，2009（27）.
[2] 陈洪峰.国内电气自动化发展状况与趋势[J].科技创新导报，2009（1）.
[3] 杨状元，林建中.人工智能的现状及今后发展趋势展望[ J ].科技信息，2009（4）.
[4] 杨福明.智能技术在电气自动化控制中的应用[J].科学与财富，2 012（5）.
[5] 石磊，李国栋.电气自动化控制系统及设计[J].黑龙江科技信息，2011（20）.