摘要：人工智能属于计算机科学的重要组成，这一领域的研究内容多种多样，目前，人工智能已经在现代生产与生活领域中得到了应用，也是未来的研究重点。本文针对人工智能在电气工程自动化中的应用进行分析。
关键词：人工智能；电气工程自动化；应用
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在现代生产和生活中，人工智能已经得到了一定程度的应用，其在电气工程自动化中的应用则是当前和未来的一大趋势。分析人工智能在电气工程自动化中的应用，有助于后续工作的开展和优化。
1.人工智能在电气工程自动化中的应用优势
1.1提升生产效率
与传统的电气工程控制器相比，人工智能控制器不受参数变化和数值类型的影响。在不获得精准动态模型的前提下就可以完成对设备的控制。这使其在实际工作中能够有效提升生产效率。如电气工程中的数控机床，在长期工作中会出现少量偏差，人工智能模式下，这一误差能够得到自动控制，同时不影响生产，效率优势明显。
1.2提升安全性
人工智能虽为科技发达下的产物，但其操作更加方便，将人与机器合理的结合在一起，凸显了其强大的应用能力。这使其能够提升电气工程自动化的安全性。以参数调节为例，由于人工智能模型的建立是通过对语言和相应信息的分析基础之上，因此更加方便，相关调节工作可以自动进行。如供电系统中，由于短路的发生导致电流值瞬间增大，人工智能控制系统可以自动切断电源，避免危险出现，提升了安全性。
1.3高准确度
人工智能下的电气自动化系统有着较高的一致性。传统的系统一旦受到外部因素的影响就会出现失准，而人工智能则不存在这一问题。比如常见的温度警报系统，传统温度警报系统是在固定参数下工作的，假定临界值为50摄氏度，系统就会在温度达到50摄氏度时报警，而如果更改参数为40摄氏度，即便温度达到危险值系统也不会警报，人工智能模式下，如果参数变更，系统可以根据默认记忆自主调节，保证系统的性能和高准确度。
2.人工智能在电气工程自动化中的应用实例分析
2.1人工智能控制系统
人工智能控制系统是一类系统的统称，在现代电气工程自动化中，人工智能控制系统发挥着决定性的作用。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆人工智能控制系统相当于整个工作系统的大脑，传感器则相当于广泛分布的神经元，在实际工作中，传感器可以将各类信息传输给人工智能控制系统，由后者对信息进行分析和甄别，并下达指令。比如在电力系统中的智能供电设备，当其存在电流电压异常时，传统的控制系统只能进行过流过压保护、切断电源，影响实际生产活动，而在人工智能控制系统模式下，系统会根据记忆分析事故原因，假定电流过大是因为负荷降低的需要，并非故障，系统会适当降低电压，保证工作的有序、正常进行。
2.2工业锅炉
我国有各类大型、综合工业锅炉51万台以上，在燃煤锅炉被燃气锅炉淘汰的同时，旧式锅炉也渐渐被智能锅炉取代，其特色是电子数控，有效提升了锅炉的生产效率、降低了能耗水平。一般来说，大部分工业锅炉不会满负载运行，但为了保证生产的连续性，传统模式下，人员往往会额外增加燃料的使用量，造成浪费问题。人工智能控制系统下，这一问题被避免，在工业锅炉的工作中，负载水平的变化会通过传感器得到捕捉，并被传输给人工智能控制系统，由控制系统下达指令，将燃料供应的指标调整至对应水平，避免了浪费问题。
2.3气动机械手
气动机械手是最早出现的工业机器人，也是最早出现的现代机器人，它可代替人的繁重劳动以实现生产的机械化和自动化，能在有害环境下操作以保护人身安全，在现代冶金、电子、轻工和原子能等部门得到广泛应用，随着人工智能控制系统的出现，气动机械手也得到了进一步的强化，这种强化主要针对其控制系统，传统的气动机械手只能在默认程序下工作，而人工智能控制系统的应用使其具备了自主调整能力，能够应对更多更复杂的环境。如在封装工作中根据包装的个体变化调整封装地点等[1]。
2.4数控机床
数控机床是现代工业生产的重要设备，人工智能控制系统下，数控机床的工作能力也提到提升。以电动稳定性为例，我国数控机床的电动稳定性较德国、日本存在显著差异，且在持续工作后会出现较大偏差，应用人工智能控制系统，在保持工序不变的情况下，数控机床的偏差出现后，人工智能控制系统会自主进行调节，使相关生产工作不会受到严重影响，其原理和工业锅炉的调整方式相同。
3 总结：通过分析人工智能在电气工程自动化中的应用，了解了相关基本内容。总体来看，人工智能在电气工程自动化中的应用优势明显，包括提升生产效率、提升安全性、高准确度等。其实际应用则包括人工智能控制系统、工业锅炉、气动机械手、数控机床等。后续工作中，可以进一步应用人工智能提升电气工程自动化的程度。
参考文献：
[1]一种基于动态识别邻域的免疫网络分类算法及其性能分析[J]. 邓泽林,谭冠政,何锫,李峰. 电子与信息学报. 2015(05)
[2]问题驱动式教学在“人工智能”课程中的探索与实践[J]. 陈彬. 计算机工程与科学. 2014(S2)
[3]人工智能在特种机器人中应用的研究探讨[J]. 尹强,高全杰,曾艳红,陈三华,李公法. 机床与液压. 2012(02)
[4]遵守规则与人工智能——维特根斯坦与图灵人工智能理论的交集[J]. 魏屹东,樊岳红. 山西大学学报(哲学社会科学版). 2011(05)
论文作者:马骞
论文发表刊物:《科技中国》2018年1期
论文发表时间:2018/7/18
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