何赛文
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摘要：促进智能化技术在电气工程自动化中的广泛应用有助于我国电气工程自动化建设水平的提升。本文首先简要分析了智能化技术在电气工程自动化中的优势，随后结合这些优势讲解了智能化技术在电气工程自动化中的故障诊断、电气控制以及优化设计三个方面的具体应用，希望这些观点能够有助于促进电气工程自动化控制系统的发展，加快我国现代化的工业建设的步伐。
关键词：电气工程；自动化技术；智能化技术
引言：随着科学技术的断进步与发展，在工业生产建设中的智能化技术已经越来越深入人心，其便捷性、交互性以及集成性的特征，在很大程度上解放了人类的工作压力，提升了工程建设的经济效益和社会效益。将智能化技术应用到电气工程自动化的过程中，有助于推进科技强国的发展理念，促进我国的现代化经济建设。
1智能化技术在电气工程自动化中的优势
1.1完善控制系统
电气工程及自动化技术是电气信息领域的新兴学科，已经广泛应用于工业、农业、国防等多个领域，其理论基础为控制理论和电力网理论。将智能化技术应用的电气工程及自动化领域之中，能够强化其控制系统的数据统计和处理，以弥补传统的人工操作的缺陷。与此同时，智能化技术的应用不仅能够实现对数据精准快速的分析，而且提升检测维修工作的效率，保障系统控制的稳定性和安全性。此外，值得注意的一点是，在对控制系统进行设计时，一定要严格遵守相关的原则和规定，以保证控制系统的平稳运行。
1.2简化控制流程
智能化技术的应用能够通过调整鲁棒性变化、响应时间以及下降时间等等数据参数，以提高电气系统的工作的精准性和稳定性，甚至能够对电气系统进行远程的调节控制，实现电气工程自动化领域的无人化操作。电气系统的自动调剂不仅降低了系统操作的时间成本和人力资源成本，而且使得工程整体就够更具有合理性。此外，智能化技术还能够显著提升电力工程自动化控制的紧密系数，省去了对控制对象的动态方程的模型设计，降低了系统故障的爆发的可能性。
2智能化技术在电气工程自动化中的具体应用
2.1智能化技术在故障诊断中的应用
电气自动化系统具有一定的复杂性，因而其影响因素也是多种多样的。利用智能化技术对电气设备进行检测，能够有效规避电气故障风险。一般来说，电力系统中的电气设备在运行一段时间后，不可避免的就会产生出现设备的磨损以及老化等现象，因而，工作人员需要加强对电气设备的故障的类型和规律的分析，采取有效策略进行应对。在故障诊断中应用智能化技术，能够有效实现对电气系统的实时监控和诊断，其告警管理功能能够有效锁定故障区域，提升电气工程维修的及时性。当前的智能故障诊断理论和和技术主要包括：神经网络、模糊理论、进化计算、粗糙集理论、混沌和分型等等，尤其是神经网络技术，现阶段已经成为智能故障诊断领域的关注的焦点。例如，可以运用神经网络技术对雨刮电动机进行故障诊断，首先可以通过小波包分析对信号特征信息进行采集和分析，并建立电动机故障诊断的BP神经网络模型，随后通过Matlab软件平台以实现智能故障监测的精准性和有效性。BP神经网络模型（Back Propagation），是一种模拟人类思维的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一（图1）。
2.3智能化技术在优化设计中的应用
智能化技术的应用能够有效改善电气工程中的数据计算和系统操作，有助于实现产品设计的规范化和产品质量的标准化。首先，智能化技术能够显著扩大电气设备的功能范畴，进一步提高其产品的性能和使用价值；其次，智能化技术能够保障电气系统设计的规范操作，通过互联网平台、大数据计算以及技术模拟活动系统设计的最优方案，以提升工程质量的合格率。再次，智能化技术的应用能够保障电气工程系统的自动监视、报警、自动诊断、自动保护等功能。提高电气系统的自动信息处理和控制功能，促进故障监测的灵敏度和准确度，以增强电力系统的安全性，减少过电压、过电流、过载等安全事故的产生。最后，智能化技术的集成性和互动性，能够调整系统设备的参数和状态，以延长电气设备的寿命。与此同时，优化电气工程设计还需要相关的技术人员不断提升自身的综合素质，具备丰富的实践经验和学科知识储备，以不断规范工程设计规划，增强产品设计的适用性和科学性，以提升电气工程的经济效益。
3.结语：综上所述，将电气工程自动化和智能化技术进行结合，通过对人工智能、自动控制、软件系统和机器控制等多个部分的高度集成，能够有效提供电气工程系统以及相关产品工作质量与效益，降低工程单位的人力资源成本，保障相关企业在市场中的核心竞争力，从而促进我国经济的持续健康平稳发展。
参考文献：
[1]杨新.分析电气工程及其自动化的智能化技术应用[J].山东工业技术,2018(04):188.
[2]贾欣雨.试论电气工程及其自动化的智能化技术应用[J].经贸实践,2018(02):346.
论文作者:何赛文
论文发表刊物:《防护工程》2018年第15期
论文发表时间:2018/10/25
标签：技术论文; 电气工程论文; 系统论文; 电气论文; 故障诊断论文; 神经网络论文; 电气设备论文; 《防护工程》2018年第15期论文;