摘要：近年來，隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展和日益成熟，技術(shù)實(shí)施成本不斷降低，人工智能在很多領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)落地，并取得了顯著的用效果，人工智能正在改變著各行各業(yè)，也改變我們的生活，人工智能時(shí)代已經(jīng)悄然來臨，電氣自動(dòng)化是電氣信息領(lǐng)域的新興學(xué)科，發(fā)展十分迅速, 并且已經(jīng)形成了一個(gè)較為成熟的技術(shù)體系, 是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)當(dāng)中的重要構(gòu)成部分。電氣自動(dòng)化與人們的生活、社會(huì)生產(chǎn)存在密切關(guān)聯(lián), 在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用, 是推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可忽視的力量。相信在不久的將來，人工智能與電氣工程及其自動(dòng)化一定會(huì)有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)人類社會(huì)的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：人工智能、電氣工程、自動(dòng)化

人工智能概述

人工智能是個(gè)非常寬泛且變化較快的概念，其研究范疇包括知識(shí)表示、自動(dòng)推理、智能搜索、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別、自然語言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能機(jī)器人等；應(yīng)用領(lǐng)域包括家居、零售、交通、醫(yī)療、教育、物流和安防等。自誕生以來，人工智能的技術(shù)、理論不斷發(fā)展，而且隨著應(yīng)用的不斷深入，其范圍在快速擴(kuò)大。有些觀點(diǎn)認(rèn)為，人工智能屬于社會(huì)科學(xué)和自然科學(xué)交叉學(xué)科，涉及數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、不定信論以及控制論等。因此，人工智能不僅僅是一個(gè)學(xué)科專業(yè)，作為一個(gè)新時(shí)代的科學(xué)核心技術(shù)，它更應(yīng)是一種知識(shí)技能基礎(chǔ)，是一種普及型的知識(shí)平臺(tái)，通過推動(dòng)人工智能普及教育，結(jié)合大學(xué)傳統(tǒng)專業(yè)，形成人工智能加傳統(tǒng)專業(yè)的大學(xué)人才專業(yè)培養(yǎng)模式，是加快建設(shè)人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)，培養(yǎng)人工智能的相關(guān)復(fù)合型人才的一條重要途徑。

電氣工程概述

第二次技術(shù)革命所引發(fā)的產(chǎn)業(yè)革命使人類的生產(chǎn)力大大提高,其主要推動(dòng)力由電力技術(shù)和電子技術(shù)為基礎(chǔ)而形成的電氣工程學(xué)科。經(jīng)過100多年的發(fā)展,電氣工程學(xué)科已形成一門學(xué)科的覆蓋面廣、學(xué)科理論體系已經(jīng)逐漸完善、其工程實(shí)踐成功,應(yīng)用領(lǐng)域?qū)拸V的獨(dú)立學(xué)科。它給人類社會(huì)的許多方面帶來了巨大而深刻的影響。 傳統(tǒng)的電氣工程定義為“用于創(chuàng)造產(chǎn)生電氣與電子系統(tǒng)的有關(guān)學(xué)科的總和”。這一定義本來已經(jīng)十分寬廣,但隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,21世紀(jì)的電氣工程概念已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了上述定義的范疇。由于電氣工程領(lǐng)域知識(shí)寬度的巨大增長,要求重新檢查甚至重新構(gòu)造電氣工程的學(xué)科方向、課程設(shè)置及其內(nèi)容,以便使電氣工程學(xué)科能有效地回應(yīng)社會(huì)的需求和科技的進(jìn)步，從廣義上講,電氣工程學(xué)科蓋的主要內(nèi)容是研究電磁現(xiàn)象的規(guī)律及應(yīng)用有關(guān)的基礎(chǔ)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)及工程技術(shù)的綜合。這包括電磁形式的能量、信息的產(chǎn)生傳輸、控制、處理、測量及其相關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)行、設(shè)備制造技術(shù)等多方面的內(nèi)容。19世紀(jì)末,電工科學(xué)技術(shù)已形成了電力和電信兩大分支。進(jìn)入20世紀(jì)以后,電工科學(xué)技術(shù)的發(fā)展更為迅速,應(yīng)用電磁現(xiàn)象的技術(shù)門類日益增多,發(fā)展和形成了許多獨(dú)立的學(xué)科,如無線電技術(shù)、電子技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)等電工科學(xué)技術(shù)常主要是指電力工程及其設(shè)備制造的科學(xué)技術(shù)。 電工科學(xué)技術(shù)所依據(jù)的基本原理大都是由物理學(xué)、數(shù)學(xué)等純科學(xué)中提出來的。依據(jù)基本原理,結(jié)合技術(shù)、工藝、經(jīng)濟(jì)等各方面的條件,研究可供應(yīng)用的電工技術(shù),制造出適應(yīng)各種需要的電工產(chǎn)品,就是電工學(xué)科的主要領(lǐng)域。與電工技術(shù)直接有關(guān)的部門已形成龐大的工業(yè)體系,有關(guān)的理論也有許多分支。電力工業(yè)與社會(huì)生產(chǎn)、公眾生活、文化教育等各方面有著十分密切的關(guān)系,是現(xiàn)代社會(huì)的重要支柱。自動(dòng)化自動(dòng)化技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)過程、科學(xué)研究、軍事技術(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)管理和日常生活中。單機(jī)自動(dòng)化已達(dá)到了很高的水平。如已經(jīng)有能夠加工出工件比頭發(fā)絲還要細(xì)得很多的微加工設(shè)備；有能夠在每小時(shí)內(nèi)印刷上萬張印刷品的高速印刷自動(dòng)校準(zhǔn)裝置。世界上目前有成千上萬的機(jī)器人在工作。先進(jìn)的機(jī)器人有感覺裝置，由計(jì)算機(jī)進(jìn)行控制，能夠根據(jù)內(nèi)部和外部信息產(chǎn)生適應(yīng)外界條件變化的控制作用，在完成復(fù)雜操作中具有適應(yīng)外界條件變化的能力。例如能自動(dòng)尋找復(fù)雜工件的焊縫以進(jìn)行正確焊接，能根據(jù)需要自動(dòng)裝配產(chǎn)品的零部件。 工業(yè)過程控制自動(dòng)化生產(chǎn)現(xiàn)在也已從單機(jī)自動(dòng)化發(fā)展到全盤綜合自動(dòng)化，出現(xiàn)了柔性生產(chǎn)線、自動(dòng)化車間和工廠。例如，日本的日野工廠是專門生產(chǎn)機(jī)器人和數(shù)控設(shè)備的工廠，其中有一個(gè)車間有92名工人和101臺(tái)機(jī)械手，工人們?cè)诎滋彀殉绦蚓幒?#xff0c;晚上完全由機(jī)械手來進(jìn)行生產(chǎn)。 自動(dòng)化技術(shù)在國防現(xiàn)代化建設(shè)中起著極其重要的作用。例如：高射火炮系統(tǒng)裝有自動(dòng)搜索、自動(dòng)指揮和自動(dòng)跟蹤的系統(tǒng)；坦克車內(nèi)裝有自動(dòng)測量目標(biāo)、自動(dòng)瞄準(zhǔn)目標(biāo)和自動(dòng)發(fā)射炮彈的系統(tǒng)；戰(zhàn)斗機(jī)和轟炸機(jī)上不僅裝有自動(dòng)駕駛儀，而且還裝有發(fā)射導(dǎo)彈和控制導(dǎo)彈飛行的自動(dòng)裝置；在精確的制導(dǎo)武器上，裝有能自動(dòng)尋找目標(biāo)并實(shí)行攻擊的“自動(dòng)尋的”設(shè)備，可使導(dǎo)彈的單發(fā)命中率提高10～100倍。正是在制成了具有高度自動(dòng)化技術(shù)水平的宇宙飛船之后，人類遨游月宮的幻夢(mèng)才得以實(shí)現(xiàn)。自動(dòng)化系統(tǒng)可以根據(jù)搜集到的信息來產(chǎn)生管理的決策，并做出計(jì)劃和進(jìn)行指揮。現(xiàn)在辦公自動(dòng)化已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。至于把家庭生活中所用的氣、水、電以及各種電氣設(shè)備統(tǒng)統(tǒng)用計(jì)算機(jī)控制起來，實(shí)現(xiàn)家庭自動(dòng)化，目前正在發(fā)展中。

人工智能與電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)結(jié)合與未來的展望

人工智能技術(shù)在故障診斷中的運(yùn)用在具體運(yùn)行的時(shí)候，由于在操作電氣設(shè)備的時(shí)候存在著操作不當(dāng)?shù)默F(xiàn)象，再加上經(jīng)過長時(shí)間的運(yùn)行，零部件存在著老化的情況，難免會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障的產(chǎn)生。設(shè)備產(chǎn)生故障之后必須要及時(shí)找出發(fā)生故障的位置及其原因，進(jìn)而采取對(duì)應(yīng)的措施進(jìn)行解決。發(fā)生故障之后對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的分析是非常重要的，現(xiàn)階段診斷故障的方法主要有以下三種：在規(guī)則的基礎(chǔ)上對(duì)故障進(jìn)行推理、基于故障樹模型的故障診斷、基于案例對(duì)故障進(jìn)行推理。以上三種對(duì)故障進(jìn)行推理分析的方法可以只使用一種，也可以多種組合在一起進(jìn)行使用。人們通過人工智能技術(shù)，進(jìn)行了人工智能算法的開發(fā)，與傳感技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)行了故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，可以及時(shí)準(zhǔn)確地將故障所在位置及其原因找出來，從根本上減少了時(shí)間和維修成本的浪費(fèi)。故障診斷系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上主要包括機(jī)械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、故障診斷數(shù)據(jù)庫、故障推理機(jī)、知識(shí)處理、故障診斷過程解釋機(jī)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)人機(jī)界面等部分。所謂的案例庫其實(shí)就是對(duì)相關(guān)知識(shí)和故障案例進(jìn)行收集；在規(guī)則庫當(dāng)中主要涵蓋了電氣工程與自動(dòng)化領(lǐng)域的相關(guān)準(zhǔn)則等；知識(shí)處理環(huán)節(jié)主要是為系統(tǒng)推理提供便利，對(duì)相關(guān)參數(shù)和案例特征進(jìn)行提取，歸納整理相關(guān)知識(shí)和案例。而解釋器的主要作用就是將修改辦法、產(chǎn)生故障的原因以及故常類型等采用客戶可以接受的方式將其翻譯出來；作為故障診斷系統(tǒng)的核心部件，推理機(jī)主要是對(duì)用戶輸入的故障信息進(jìn)行分析，結(jié)合診斷規(guī)則庫得出科學(xué)結(jié)論，然后在故障案例庫中尋找相似度最高的案例。在具體診斷故障的時(shí)候，首先要做的就是提取故障特征，這一部至關(guān)重要。診斷結(jié)構(gòu)受提取特征的完整性和準(zhǔn)確性的直接影響，所以在提取信號(hào)和分析等方面應(yīng)用人工智能技術(shù)，在提取特征的時(shí)候可以采取敏感特征對(duì)比的方式來進(jìn)行。

采用智能技術(shù)控制電氣工程通過對(duì)人工智能技術(shù)的充分應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)電氣工程的自動(dòng)化控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中，從根本上增多了控制結(jié)構(gòu)，在進(jìn)行具體控制的過程當(dāng)中采用多種控制方法相結(jié)合的方式，同時(shí)通過對(duì)反向?qū)W習(xí)算法的應(yīng)用來優(yōu)化并完善電氣自動(dòng)化控制水平。電氣工程控制系統(tǒng)的子系統(tǒng)在具體運(yùn)行的時(shí)候，通過對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的應(yīng)用能夠完成電氣設(shè)備的調(diào)節(jié)和控制的工作，對(duì)轉(zhuǎn)子的具體運(yùn)行情況進(jìn)行精準(zhǔn)的判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，能夠準(zhǔn)確、及時(shí)的處理電氣自動(dòng)化信息，應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠有效增強(qiáng)信息的準(zhǔn)確性，信息的傳遞十分可靠和安全，一般情況下不會(huì)有誤差產(chǎn)生，人工智能技術(shù)在故障診斷中的運(yùn)用。在具體運(yùn)行的時(shí)候，由于在操作電氣設(shè)備的時(shí)候存在著操作不當(dāng)?shù)默F(xiàn)象，再加上經(jīng)過長時(shí)間的運(yùn)行，零部件存在著老化的情況，難免會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障的產(chǎn)生。設(shè)備產(chǎn)生故障之后必須要及時(shí)找出發(fā)生故障的位置及其原因，進(jìn)而采取對(duì)應(yīng)的措施進(jìn)行解決。發(fā)生故障之后對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的分析是非常重要的，現(xiàn)階段診斷故障的方法主要有以下三種：在規(guī)則的基礎(chǔ)上對(duì)故障進(jìn)行推理、基于故障樹模型的故障診斷、基于案例對(duì)故障進(jìn)行推理。以上三種對(duì)故障進(jìn)行推理分析的方法可以只使用一種，也可以多種組合在一起進(jìn)行使用。人們通過人工智能技術(shù)，進(jìn)行了人工智能算法的開發(fā)，與傳感技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)行了故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，可以及時(shí)準(zhǔn)確地將故障所在位置及其原因找出來，從根本上減少了時(shí)間和維修成本的浪費(fèi)。故障診斷系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上主要包括機(jī)械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、故障診斷數(shù)據(jù)庫、故障推理機(jī)、知識(shí)處理、故障診斷過程解釋機(jī)、學(xué)習(xí)系統(tǒng)和專家系統(tǒng)人機(jī)界面等部分。所謂的案例庫其實(shí)就是對(duì)相關(guān)知識(shí)和故障案例進(jìn)行收集；在規(guī)則庫當(dāng)中主要涵蓋了電氣工程與自動(dòng)化領(lǐng)域的相關(guān)準(zhǔn)則等；知識(shí)處理環(huán)節(jié)主要是為系統(tǒng)推理提供便利，對(duì)相關(guān)參數(shù)和案例特征進(jìn)行提取，歸納整理相關(guān)知識(shí)和案例。而解釋器的主要作用就是將修改辦法、產(chǎn)生故障的原因以及故常類型等采用客戶可以接受的方式將其翻譯出來；作為故障診斷系統(tǒng)的核心部件，推理機(jī)主要是對(duì)用戶輸入的故障信息進(jìn)行分析，結(jié)合診斷規(guī)則庫得出科學(xué)結(jié)論，然后在故障案例庫中尋找相似度最高的案例。在具體診斷故障的時(shí)候，首先要做的就是提取故障特征，這一部至關(guān)重要。診斷結(jié)構(gòu)受提取特征的完整性和準(zhǔn)確性的直接影響，所以在提取信號(hào)和分析等方面應(yīng)用人工智能技術(shù)，在提取特征的時(shí)候可以采取敏感特征對(duì)比的方式來進(jìn)行。

采用智能技術(shù)控制電氣工程。通過對(duì)人工智能技術(shù)的充分應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)電氣工程的自動(dòng)化控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)應(yīng)用于電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中，從根本上增多了控制結(jié)構(gòu)，在進(jìn)行具體控制的過程當(dāng)中采用多種控制方法相結(jié)合的方式，同時(shí)通過對(duì)反向?qū)W習(xí)算法的應(yīng)用來優(yōu)化并完善電氣自動(dòng)化控制水平。電氣工程控制系統(tǒng)的子系統(tǒng)在具體運(yùn)行的時(shí)候，通過對(duì)系統(tǒng)參數(shù)的應(yīng)用能夠完成電氣設(shè)備的調(diào)節(jié)和控制的工作，對(duì)轉(zhuǎn)子的具體運(yùn)行情況進(jìn)行精準(zhǔn)的判斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地處理電氣自動(dòng)化信息，應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠有效增強(qiáng)信息的準(zhǔn)確性，信息的傳遞十分可靠和安全，一般情況下不會(huì)有誤差產(chǎn)生。

人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用展望

人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用可歸納為傳統(tǒng)方式的智能化改進(jìn), 關(guān)鍵技術(shù)的延展與創(chuàng)新, 多元因素的智能化融合。電氣自動(dòng)化控制已經(jīng)發(fā)展多年, 并具備了較為成熟的技術(shù)體系, 但在部分領(lǐng)域依然具有較大的發(fā)展?jié)摿翱臻g。借助人工智能技術(shù), 能夠進(jìn)一步提升電氣自動(dòng)化控制效率, 拓展電氣自動(dòng)化控制應(yīng)用范圍。除了專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)外, 未來大數(shù)據(jù)和云技術(shù)也將逐漸融入電氣自動(dòng)化控制當(dāng)中。在面對(duì)大時(shí)間跨度、大用戶范圍、多類型行為等因素時(shí)會(huì)涉及龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模, 數(shù)據(jù)信息之間關(guān)聯(lián)關(guān)系不易分析。大數(shù)據(jù)可將潛在性的數(shù)據(jù)信息充分發(fā)掘出來, 借助云計(jì)算技術(shù)則可以解決信息數(shù)據(jù)規(guī)模過大的難題, 進(jìn)行更為準(zhǔn)確的信息數(shù)據(jù)分析。

參考文獻(xiàn)：【1】張廣淵 周鳳宇人工智能概論 【2】孫元章 李裕能電氣工程與自動(dòng)化（專業(yè)）概論 【3】徐凱用機(jī)器人流程自動(dòng)化和人工智能驅(qū)動(dòng)服務(wù)型經(jīng)濟(jì)[J].機(jī)器人產(chǎn)業(yè),2018(01):115-120. 【4】李銀鎖.淺析人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用[J].建材與裝飾, 2016 (28) :212-213.

來源：https://new.qq.com/omn/20210110/20210110A07YT500.html

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總結(jié)

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