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摘要：在科學技術快速發展的推動下，人工智能的完善性、應用范圍日漸提升，基于此，本文就人工智能控制技術優勢進行分析，并圍繞電氣設備優化設計、電氣控制過程有效應用分析等四方面對人工智能在電氣工程自動化中的應用進行了詳細論述，希望論述內容能夠為相關業內人士帶來一定啟發。

關鍵詞：人工智能；電氣工程自動化；控制技術

由于人工智能擺脫了傳統技術和方法的束縛，這就使得其相較于傳統學科在衍生性、學科相融性方面表現較為優秀，這種優秀表現正是其在電氣工程自動化領域應用的優勢所在，而為了最大化發揮這種優勢，正是本文就人工智能在電氣工程自動化中應用展開具體研究的原因所在。

1人工智能控制技術優勢

神經、模糊、遺傳算法、模糊神經、AI控制器均屬于常見的人工智能研究方法，這類研究方法可以被視作一類非線性函數近似器，而基于這一角度入手本文認為具備高度技術性和專業性特點的人工智能在控制領域具備以下幾方面優勢：（1）無需實現準備模型。在傳統的函數估計器應用中，事先準備控制對象模型屬于必備控制環節，這是由于其無法確定參數具體情況，但人工智能控制技術卻能夠實現精準掌控實際控制對象。（2）實時調整性能。在響應和下降時間、魯棒性的變化支持下，其性能可實現實時調整。（3）調節容易。通過信息、語言、數據，哪怕是沒有經過相關技術培訓的人員也能夠輕松實現人工智能控制技術的調節，這在函數估計器應用中幾乎不敢想象。（4）控制一致性優秀。輸入新的未知數據時，人工智能控制技術能夠實現較高質量的估計，其實踐應用價值由此得以進一步提升[1]。

2人工智能在電氣工程自動化中的應用

2.1電氣設備優化設計。傳統意義上的電氣設備優化設計往往較為復雜，設計人員必須較好掌握電路、電磁場等基礎知識，并具備豐富的設計經驗，但這些仍舊不能保證電氣設備優化設計取得最優方案，因此在計算機輔助進行的電氣設備優化設計中，引入人工智能開始逐漸被學界所重視，遺傳算法、專家系統兩種典型人工智能研究方法均屬于其中的應用典型，電氣設備優化設計的時間縮短、水平提升實現也得益于此。例如，很多時候電氣設備的優化設計是建立在實際應用出現的故障上的，而由于故障的發生往往是非線性、不確定的，人工智能中的專家系統研究方法由此便能夠結合故障發生預兆開展優化設計，由此優化設計的質量便能夠得到較好保障。2.2電氣設備事故、故障診斷。電氣領域傳統的事故、故障診斷方法存在準確率不高的問題，如發動機、發電機、變壓器的事故與故障往往通過收集變壓器油產生氣體進行診斷，這種診斷雖然在氣體樣本的分析支持下具備較高準確性，但大量的時間消耗、人力成本浪費卻很容易對工業生產等領域帶來較為負面影響，這也是該診斷方法往往不用于日常診斷的原因。由于電氣設備事故、故障的發生原因繁復多變且往往事發突然，這就使得相關事故、故障診斷對速度和準確性均有較高要求，診斷出錯很容易帶來嚴重損失，而這就為人工智能故障診斷提供了應用契機，神經網絡、模糊理論、專家技術均能夠較好應用于該領域。例如，近年來在業界流行的基于小波分析神經網絡理論的電氣設備故障診斷便屬于其中代表，在Chaari復值小波、遞推算法、特征提取支持下，該人工智能的應用能夠圍繞故障種類、故障性質、故障定位三個方面開展深入分析，由此電氣設備的故障發生范圍能夠不斷得以縮小，并最終明確故障發生部位，生產效率提升、故障損失減少由此便能夠順利實現[2]。2.3電氣控制過程有效應用分析。電氣技術的快速發展使得電氣控制的重要性不斷提升，越來越多的學者也因此致力于電氣化系統穩定高效運行的研究，某種程度上這類研究可以稱得上是困擾學界的難題。電氣控制對技術人員的操作有著較高要求，但在嚴格操作流程、繁瑣操作步驟最大程度避免了操作事故出現的同時，較低的操作效率對行業的發展帶來了不小的負面影響，而這同樣為人工智能提供了應用契機。在計算機、自動計算技術支持下，人工智能得以實現部分人類負責勞動的代替，同時實現的電氣系統遠程操作和控制，也為人力物力資源的投入降低、工作效率和精準度提升帶來了有力支持。在筆者的實際調查中發現，人工智能領域典型的專家系統控制、神經網絡控制、模糊控制均能夠較好用于人工智能下的電氣控制過程，其中模糊控制需要結合電氣直流與交流的通過實現，Mamdani、Sugeno均屬于模糊邏輯控制下電氣控制過程代表，Mamdani控制主要負責電氣控制中的調速控制，而Sugeno則負責前者例外情況的控制。相較于傳統調速控制器，結合模糊控制的電氣控制在控制功能方面更為優秀，而其高度自動化特征也使得電氣控制效率、質量將實現大幅度提升，相關企業的控制成本投入也將大大縮減，由此可見人工智能在電氣控制領域的應用價值。

3結語

綜上所述，人工智能能夠較好用于電氣工程自動化領域，文章的第二節直觀說明了這一認知。而在此基礎上，本文涉及的基于小波分析神經網絡理論的電氣設備故障診斷、模糊控制下的電氣控制過程，則證明了研究的價值。因此，在相關領域的理論研究和實踐探索中，本文內容便能夠發揮一定參考作用。

參考文獻：

[1]王茹鑫.人工智能在電氣工程自動化中的應用研究[J].科技創新導報，2016，13(14)：15+17.

[2]鄭全舉.電氣工程自動化中人工智能的應用[J].科技創新與應用，2016(23)：138.

作者:張俊洋 單位:四川省三臺中學校