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摘 要：在我国冶金电气自动化控制的过程中，人工智能技术逐步开始投入应用。在此过程中，为冶金工业的日常操作电力系统管理和电气控制等相关方面得到了快速的推动。本文重点分析研究人工智能在冶金电气自动化控制过程中的相关应用，以供参考。
关键词：人工智能；冶金；电气自动化；应用
1 人工智能在冶金电气自动化控制的意义
在当前冶金行业快速发展的状态下，冶金电气自动化控制技术显得越来越重要，主要是在选矿、冶金、冶炼等方面进行管理和控制，另外还需要注意在辅助生产时进行智能化管理和控制。从我国冶金行业发展的角度而言，电气自动化技术逐步成为企业发展过程中的重点。很多企业开始重点分析如何引进先进的技术，对冶金电气自动化控制系统进行发展和完善。当前人工智能技术越来越成熟，不同于传统的学科技术，人工智能技术可以转变原有科学技术发展过程中的限制和束缚，彻底摆脱传统科学的方法，通过计算机技术逐步模拟人类的活动，将行业发展运行过程中出现的一些问题解决，这也给冶金电气自动化控制技术的发展提供了新的方向，通过相关数据分析发现，对人工智能技术进行有效的应用，可重组冶金工业生产线，可以有效的让生产成本降低，保证生产效率提高，在实际发展的过程中具有很大的现实意义。
2 人工智能技术应用含义
人工智能技术是计算机技术发展过程中的一个重要分支，是当前人们在计算机技术深入发展的结晶。人工智能技术有机结合了计算机技术、数学技术等，可以在处理相关问题并且进行数据采集方面发挥出较大的作用。电气自动控制技术与人工智能技术融合之后，可以让电气控制的水平进一步提高，通过网络技术和计算机技术可以有效的改善工作的质量和效率。与此同时人工智能技术在机器设备运行的过程中，可以让相关设备具有和人相似的思维，符合日常工作过程中自动控制的需要，可以为生产活动带来很大的便利，利用芯片进行控制，有机的融合自动化技术和人工智能技术可以有效的提升设备使用过程中的效率，具有高度的智能化水平，可以让自动化控制的水平大幅度提高，符合当前冶金电气自动化控制的具体需要。
3 人工智能在冶金自动化中的具体应用探讨
3.1 人工智能技术在冶金自动化系统中的应用
首先通过分布式控制系统对冶金轧制自动控制系统进行完善，通过云计算、大数据等相关技术有机的连接传感器控制器与冶金轧制过程中的相关设备，合理地对卷曲温度、板型、厚度等进行设定，通过PLC控制器对数据进行采集，并且上传到计算机当中，通过计算机来进行数据分析，有机的对冶金轧制的过程进行控制，让作业的效率提高。通过人工智能技术形成完善的冶金电气自动化控制系统，将模糊控制、bp神经网络系统与电气控制系统相结合，对设备进行集中管理和控制，如果产生故障可以调用专家系统进行故障的排查，自动化地对故障问题进行分析，定期对系统进行升级，让冶金电气自动化控制系统的应用水平进一步提高。
3.2 人工智能技术在数据采集和测控中的应用
在钢铁企业冶金自动化生产的过程中，合金制造是非常重要的一个组成部分，通过高温拉伸试验机可以有效的对合金工件进行拉伸，对工件应力进行判断，了解其是否符合质量，在此过程中对工件温度的控制精度要求较高。通常条件下，控制的温度和实际温度的误差需要保证在±0.2摄氏度，通过智能温控仪可以有效地控制高温拉伸试验过程中的温度，依照改良之后的BP神经网络和PID结合的控制算法可以精确地对工件的温度进行调控，让冶金的自动化控制水平提高。
在智能温控仪使用的过程中，首先需要设置相关的仪表参数，通过来对P、I、D参数进行初试，等到温度在300摄氏度左右时将自整定功能启动，有机地对温度进行自动调控。在此过程中，进行BP神经网络的应用，加强数据的训练，通过多个周期震荡之后，可以获得pid的最优参数，接着设定仪器仪表的输出周期，一般控制在0.5秒到125秒之间。另外在设定的过程中还需要对dF回差进行有效的控制，避免因为输出测量值的波动而出现位式调节通断或报警非常频繁等问题。在操作的过程中需要与固态继电器配合，有效的控制通断周期，让自动化控制水平提高。另外还需要与仪表输出功率的P、I、D、dF等相关参数进行结合，合理的进行控制，让输出功率和目标之间的偏差减少。合理地对通信技术进行应用，有效的对上位机和仪器设备进行联网，实时获取试验过程中的数据，并且进行动态存储和管理，有效的把控成品的质量。
3.3 人工智能技术在电力系统中的应用
在冶金生产的过程中，电气自动化控制都需要依赖电力系统进行操作，特别是冶金的过程，因为对相关设备和温度的要求较高，电力供应是冶金工作展开过程中的重要技术，合理的对电源电力系统进行控制，保证其安全性和可持续性，是电力系统生产线应用过程中的重点问题。人工智能技术可以在冶金电气自动化电力控制系统当中进行有效的使用，通过神经网络以及模糊专家系统等提前录入相应的电力经验和专家知识，加强故障的预测并且在电力配给的过程中进行集中使用。如果电力系统产生问题，可以依照专家系统当中的系统经验模拟分析事故问题，比如说常用的人工智能IF—thing程序，在产生问题的过程中可以快速启动该系统，并且解析问题在日常生产的过程中，需要实时对数据进行更新，对数据库进行管理，保证程序有效运行。
3.4 人工智能技术在电气系统故障诊断的应用
通常而言，电气系统在长时间运行过程中很有可能会由于一系列外在因素干扰而产生一些故障问题，特别是冶金系统所处环境比较恶劣，如果不能对电气系统运行故障实施优化调整，必然导致电气系统运行故障无限延伸，严重影响电气系统正常运行效果。而且在电气系统故障诊断和综合处理时需要考虑的因素也比较多，稍有不慎就会导致电气系统故障诊断出现问题，直接影响电气系统故障诊断效果。基于此，就应强化人工智能技术在电气系统诊断中的应用，对电气系统的运营提供技术支持，管理故障情况，使故障问题造成的损失减少。比如，在企业使用发电机以及继电器等的过程中，结合人工智能技术，加强了应用的效果。根据企业所使用的设备类型，制定参数预警，在设备运营出现参数偏差时，人工智能发出警报；与此同时系统进行故障原因分析，并提出故障解决方案；在故障解决之后，利用计算机技术进行数据库建立，在下次遇到同类型情况时，系统可以自行解决，减少运行故障发生概率。人工智能技术的应用，可以对电气系统运行过程进行实时监控，进一步提高系统的运行质量。
结束语
当前，冶金电气自动化控制的过程中，人工智能技术的应用越来越广泛，可以有效的提高生产线的自动化控制水平，保证冶金工业的产能，在生产的过程中降低人工劳动的强度，为客户提供更优质的产品。
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论文作者:刘芳
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年第12期
论文发表时间:2019/11/8
标签：人工智能论文; 过程中论文; 技术论文; 电气论文; 自动化控制论文; 系统论文; 故障论文; 《当代电力文化》2019年第12期论文;