作者：张金院 本文字数：2548
[摘 要] 随着我国经济的飞速发展，人工智能技术也取得了飞速的发展，进而有力地推动了电气自动化控制系统的优化升级。人工智能在电气自动化中的运用主要具有以下两点优势：缩短电气产品的生产时间，增加生产电气产品的数量，有利于企业实现更大规模的生产，提升企业生产的综合效益，也提升了电气产品的生产质量。人工智能的操控与人工生产相比更具有高效性，它在一定程度上避免了生产工人受到主观因素影响而导致的生产问题，从而提升了产品的合格率。
[关 键 词] 人工智能技术;电气自动化控制;应用思考
[中图分类号] G642 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2019）19-0182-02
我們可以在很多工厂生产车间看到电气自动化控制系统以及机器人，它们已成为推动现阶段社会化生产的主干力量，在降低生产成本的同时，也有利于提升生产效率。电气自动化控制及机器人是对传统生产方式的革新，进而促进企业生产的深层
次革新，从而产生一系列良性的化学生产反应。将人工智能和电气化自动控制完美地融合，不仅能够使整体的生产流水线更具有持续性和高效性，还能在一定程度上降低劳务成本，从而获得良好的生产效果。
一、人工智能的内涵
人工智能具有超强的计算能力。人们运用人工智能的计算能力，并将之与数字的算法进行融合，从而更高效地模拟人脑的运算方式，进而让运算具有较强的应变性和灵活性。加之，随着科学技术的飞速发展，计算机的运行能力得到飞速的提高。此
外，随着人们不断为人工智能添加新的功能，让人工智能的运算效率和运算水平不断提升，从而构建出比人脑更为稳定的人工智
能模式，进而更加高效地处理生产中出现的问题。但是，我们应对人工智能保持清醒的认知，即我们的人脑具有较强的、独有的逻辑推理能以及联想能力，这是人工智能所不具备的，因而工厂的部分工作时仍旧需要相关的工作人员来完成。
二、在电气化生产过程中运用人工智能的优势
（一）人工智能设计的思路相对简单
众所周知，设计思路简单便捷是人工智能的主要优势。人们将人工智能运用到电气化的设计中，能够很好地规避传统的设计弊端。在传统的电气化控制设计中，控制对象模型是控制作用得以发挥的关键，但是在实际的工作过程中会受到外界环
境的制约，因而常常会出现生产的故障。加之，因为控制对象模型的固定数值类型的不同，所以进一步加大了设计的难度。与传统的电气人工控制相比，人工智能技术的设计相对简单，只需要相关从业人员对机器人进行编程，即可大大降低人工智能设计的难度，提升整体工作的便捷性。
（二）人工智能技术相较于传统技术具有较高的性价比
与传统的电气控制系统相比，人工智能的电气控制具有以
下三点优势：（1）人工智能不仅具有较强的信息收集能力，而且具备较强的通信能力，即它对信息的加工和处理的效率很高，并且信息的传输性效果好。（2）随着我国社会的发展，劳动力成本呈现不断上升的趋势。而与之对应的是，智能化在电气自动化控制中的普及，能够在一定程度上减少工厂中人力与机器的配比，从而在一定程度上降低工厂的生产成本。（3）人工智能生产具有较强的持续性，可以在一定程度上避免因为生产工人的主观原因造成错误，因而人工智能在电气化控制生产中具有较高的性价比。
（三）人工智能在电气化的生产过程中具有较强的操作性和调控性
计算机技术相当于人工智能的大脑，因而在实际的生产过
程中，相关的电气生产工作人员只需要对机器人输入对应的程序，就能完成人工智能对机器的相应动作的调整。值得注意的是，人工智能具有较强的逻辑分析能力，它在生产的过程中可以自行地
汇总和分析生产出现的各种信息，从而预判可能出现的故障，进而提前进行修正，保障整体生产的稳定性和持续性，提升工厂生产的效率。
（四）人工智能在电气自动化控制的应用具有精准性
人工智能具有较强的逻辑性，它能够通过对相关信息的分
析，从而及时对可能出现的生产问题进行预判，从而保证生产的稳定性。此外，人工智能具有较强的便捷性，能够在一定程度上减轻工人的生产负担，提升整体的生产效率。加之，人工智能本身有相应的计算机数据作为支撑，因而它会准确地操控机器的
运行角度、方向和力度，从而保证生产的标准性。
三、人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析
计算机技术的迅速发展为传统的电气化控制系统带来了
冲击，从而产生新的具有时效性的人工智能模式。人工智能技术能够很好地实现对目标设备的控制以及智能的分析，可以实现复
杂系统的分析。人工智能技术不仅可以通过数学模型进行定量分析，还可以运用控制理论进行定性分析，从而更好地将定性分析和定量分析进行巧妙的融合，从而实现真正的控制智能化。人工智能技术主要分为专家控制、神经网络控制、模糊控制以及集成智能控制等。这些智能控制方式往往以各种计算机算法为基础，比如蚁群算法、免疫算法和遗传算法等。在此主要对两个控制系统做简要分析。
（一）神经网络控制系统
神经网络控制系统具有较强的仿生性，它是根据生物的神
经元的原理而创设的网络控制系统。神经网络控制系统由层次组织和简单自适应元件构成，并以此为基础进行大规模的连接，从而提升对整体设备以及相应信息的控制能力。在网络控制系统中，各个神经元的信息传递方式往往以非线性为主，即人们所说的“黑箱模型”。
