摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等相關技術陸續(xù)普及及應用，在這個大背景下，智能化必然是發(fā)展趨勢之一，人工智能相關技術將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應用，然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。在電氣自動化控制工程中數(shù)據(jù)挖掘、分析和自動程序設計也有很多的應用場景。本文主要對人工智能技術的概念和優(yōu)勢進行分析，并剖析人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用存在的問題，之后在此基礎上提出了人工智能在電氣自動化方面的發(fā)展策略。

關鍵詞：人工智能;電氣自動化;運用

隨著人工智能技術的進一步成熟，人工智能的應用將不斷加速，全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在未來將進入高速增長期。2016年9月，咨詢公司埃森哲發(fā)布報告指出，人工智能技術的應用將為經(jīng)濟發(fā)展注入新動力，可在現(xiàn)有基礎上將勞動生產(chǎn)率提高40%;麥肯錫公司的研究報告預測，到2030年，約70%的公司將采用至少一種形式的人工智能，人工智能新增經(jīng)濟規(guī)模將達到13萬億美元。可以預見，“人工智能+X”的創(chuàng)新模式將隨著技術和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展日趨成熟，對生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)結構產(chǎn)生革命性影響，近年來，人工智能技術在電氣自動化控制領域也在不斷深度運用并創(chuàng)新，實現(xiàn)了成本低、效益高、范圍廣的目標。

一、人工智能技術介紹

所謂人工智能，是指研究開發(fā)能夠模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學，該學科的應用目的是使智能機器會根據(jù)語音識別聽，根據(jù)圖像和文字識別會看，利用語音合成和人機對話會說，運用人機對弈會思考，利用資料知識會學習、會行動。

1956年夏，麥卡錫等科學家在美國開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出“人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）”這一概念，標志著人工智能學科的誕生。

人工智能的發(fā)展歷程劃分為以下幾個階段：

第1階段為起步期：1956年—20世紀60年代初。人工智能概念提出后，相繼取得了一批令人矚目的研究成果，如機器定理證明、跳棋程序等，掀起人工智能發(fā)展的第一個高潮。

第2階段為反思期：60年代到70年代初。人工智能有了突破性發(fā)展，人們開始對人工智能的應用產(chǎn)生期望，不斷嘗試更具挑戰(zhàn)性的任務。然而，屢次失敗打擊了研究人員的積極性，使人工智能的發(fā)展走入徘徊反思期。

第3階段為應用期：70年代初—80年代中。70年代開始出現(xiàn)了系統(tǒng)模擬人類的知識和經(jīng)驗來解決特定領域的問題，實現(xiàn)了人工智能從理論研究走向實踐的重大突破，尤其是在醫(yī)療、化學、地質等領域取得了初步成功，使人們看到了人工智能走入應用發(fā)展的新曙光。

第4階段為低迷期：20世紀80年代中—90年代中。隨著人工智能的應用規(guī)模不斷增加，應用領域狹窄、缺乏常識性知識、推理方法單一等一系列問題成為難以克服的難題。

第5階段為發(fā)展期：90年代中—2010年。互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展加速了人工智能的創(chuàng)新研究，促使人工智能技術進一步走向實用化。1997年國際商業(yè)機器公司深藍超級計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，是這一時期的標志性事件。

第6階段為蓬勃發(fā)展期：2011年至今。大數(shù)據(jù)、云計算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術的發(fā)展突飛猛進，科學與應用之間的距離不斷縮小，諸如圖像分類、語音識別、知識問答、人機對弈、無人駕駛等人工智能技術實現(xiàn)了從“不好用”到“可以用”的技術突破，迎來發(fā)展的小高潮。近幾年，人工智能技術在電氣領域得到廣泛應用，并且保持著較快的發(fā)展勢頭。

二、人工智能在電氣自動化中運行的優(yōu)勢

（一）數(shù)據(jù)分析準確

傳統(tǒng)的電氣自動化系統(tǒng)或者設備是無法對大數(shù)據(jù)進行有效的整合與處理的，但是大數(shù)據(jù)時代的人工智能技術的引入使這些問題得到解決，并優(yōu)化了電氣自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集與處理流程，由于具備了這一功能，便可對電氣設備的各種數(shù)據(jù)進行準確高效地采集，并且可及時處理與保存相關數(shù)據(jù)，分析每一個環(huán)節(jié)耗費的成本，直觀地總結各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)存在的問題和缺陷，不斷優(yōu)化與完善生產(chǎn)環(huán)節(jié)，提升生產(chǎn)效率同時達到節(jié)省生產(chǎn)成本的目的。

（二）5G下的人工智能技術嶄露頭角

區(qū)域5G網(wǎng)絡建設覆蓋正在加速，企業(yè)“5G工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”應用也在起步，有望實現(xiàn)新一代信息技術與制造業(yè)深度融合，更好地支撐企業(yè)實施智能制造。電氣行業(yè)正在結合物聯(lián)網(wǎng)的應用，構建以信息系統(tǒng)高度融合為核心特征的智能生產(chǎn)系統(tǒng)，建立與生產(chǎn)線、產(chǎn)品、設備、工藝有關的數(shù)字化模型，以此優(yōu)化生產(chǎn)工藝與生產(chǎn)流程。電氣自動化企業(yè)也正在逐步完善智能制造相關的基礎信息設施，推進人與人、人與設備、設備與設備之間的互聯(lián)互通。

（三）效率高

人工智能控制可有效提高工作效率，通過鼠標、鍵盤來對電氣設備進行自動化控制，大幅減輕操作人員的工作強度的同時，也使工作效率得到極大提高，保證生產(chǎn)目標順利完成。主要途徑是在電氣設備系統(tǒng)中引入人工智能技術，通過計算機對系統(tǒng)的相關程序進行科學的設定和處理，有效地降低生產(chǎn)過程當中人力資源的消耗，提高企業(yè)的生產(chǎn)效率。

（四）故障發(fā)現(xiàn)及時

電氣設備發(fā)生故障通常伴隨有一定的征兆，不同的征兆所代表的設備故障也不相同。人工智能系統(tǒng)可以在設備發(fā)生故障之前及時監(jiān)測到征兆并做出判斷，準確定位電氣設備故障，并進行定位隔離和修復，從而促使電氣設備得以安全穩(wěn)定運行。人工智能技術的模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡、專家系統(tǒng)等智能技術在電氣設備故障診斷中的應用十分廣泛，例如變壓器這一重要設備，其正常運行直接影響整個電力系統(tǒng)，如果運用人工智能技術，不僅可以詳細分析變壓器油液中的氣體，還能夠通過數(shù)據(jù)分析，全面了解變壓器故障類型和故障程度。

（五）設計思路簡單

傳統(tǒng)的電氣控制器需要建立模型，控制器設計和制作參數(shù)設計難度較高，給設計人員造成很大工作量，設計人員需要考慮很多問題，包括電路的分配、干擾的排除等問題，設計過程煩瑣。而人工智能技術的引入大大地簡化了電氣設備設計過程和設計思路，利用人工智能Al函數(shù)進行模擬，不需要將設計具體化，降低了設計難度，設計思路簡單。

（六）操作簡單易學

傳統(tǒng)的人工控制器操作難度較大，工作量大且煩瑣，需要花費大量的培訓成本來學習和掌握使用方法，而人工智能控制技術的操作便捷，使技術人員在短時間內就可以完成大量的任務，大大提升了工作效率，為企業(yè)節(jié)約了人力成本。

三、電氣自動化控制中人工智能技術運用存在的問題

（一）存在安全隱患

人工智能下的電氣自動化控制系統(tǒng)，黑客入侵導致信息泄露、自身無法修復漏洞等矛盾非常突出，網(wǎng)絡攻擊變得越來越嚴重和復雜，直接影響數(shù)據(jù)和資源的安全。另一方面，如果AI落入惡人手中被設計執(zhí)行毀滅性任務，這些武器很容易便可造成慘重損失。即使人工智能被開發(fā)成執(zhí)行有益的任務，但它執(zhí)行的過程可能是破壞性的，例如如果一輛智能車按你的要求將你以最快速度送到機場，它可能不顧一切地嚴格遵從你的指令，最終造成超速而發(fā)生交通事故。2015年，德國汽車制造商大眾公司位于德國的一家工廠內，一個機器人殺死了外包員工。至今日本已有近20人死于機器人手下，致殘的有8000多人。

（二）人工智能技術自身的局限性

在技術層面上，人工智能技術仍存在很大的局限，未真正實現(xiàn)人工智能的自我意識和超強學習能力，可能會出現(xiàn)人工智能技術操作失控情況，在操作方案實施過程中同樣存有一定問題，若操作失誤，必定會造成嚴重損失。另外，電氣自動化對該技術的應用仍處于發(fā)展階段，尤其是半導體和計算機技術的部分技術尚未成熟，人工智能技術還需要不斷升級和完善。

（三）信息技術的儲備不足

目前我國大多數(shù)制造業(yè)企業(yè)還處于機械化與電氣化階段，信息技術的儲備不足，尤其缺乏自主可控的關鍵核心技術，仍面臨關鍵裝備與核心零部件受制于人的問題。智能化制造并非簡單利用機器替代人工，而是涉及整個電氣系統(tǒng)的協(xié)同。目前的不足主要是沒有以人工智能為核心，涵蓋設計、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售及服務等制造業(yè)各環(huán)節(jié)，也未能很好地將云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G等新一代信息技術與電氣技術相結合，也就無法實現(xiàn)智能制造業(yè)的融合發(fā)展與創(chuàng)新突破。

（四）人工智能應用方面的監(jiān)管不到位

技術發(fā)展監(jiān)管力度不足會導致產(chǎn)生技術泛濫，關于人工智能的法律監(jiān)管還存在大量真空地帶。作為一種新興技術，因人工智能技術所產(chǎn)生的環(huán)境問題、倫理問題等，仍無法得到較好的處理。而真正發(fā)揮監(jiān)管作用的僅僅是法律之外的部分柔性監(jiān)管，如技術人員的素質、責任心或社會輿論等。這些監(jiān)管不具備約束性，監(jiān)管效果也較差。

（五）缺少技術人才

人工智能技術在電氣自動化方面的應用仍處于實踐階段，對于高端技術性人才有較大的需求。既懂電氣自動化控制，又熟悉人工智能技術的高端技術型人才非常欠缺，隨著該技術的不斷發(fā)展，對于該領域人才的專業(yè)性要求同樣會持續(xù)提升。

四、人工智能應用于電氣自動化控制的策略

（一）增強技術風險防控力度

從開發(fā)設計源頭加大控制力度，在人工智能程序設計過程中，首先要解決的問題是如何選定價值標準，在實現(xiàn)技術過硬的同時，不破壞和威脅電氣企業(yè)利益，另一方面，做好傳統(tǒng)計算機監(jiān)管程序的升級，即通過人工智能進行人工智能監(jiān)管，實現(xiàn)監(jiān)管人工智能。

（二）構建智能化、一體化電氣工程平臺

在電氣工程及其自動化技術發(fā)展過程中，需要企業(yè)以電氣工程及其自動化技術為核心來設計相應的智能化平臺，使工廠在開展生產(chǎn)經(jīng)營活動過程中的損耗及負荷得到有效降低。要結合流程的實際情況，根據(jù)生產(chǎn)計劃和經(jīng)營目標來對一體化系統(tǒng)進行設計，確保平臺的智能化程度滿足企業(yè)生產(chǎn)需求的同時，還要全面計算智能平臺在應用過程中的費用消耗情況，降低智能平臺在運營過程中的資源消耗，避免因生產(chǎn)細節(jié)缺陷而給資源帶來不必要的損失。

（三）強化核心智能技術的研發(fā)

要強化核心智能技術的研發(fā)，大力研發(fā)智能制造軟件、硬件系統(tǒng)以及相應的集成產(chǎn)品。在針對智能制造產(chǎn)業(yè)的關鍵性技術攻關方面，尤其要注重智能機器人技術的研發(fā)，加快研發(fā)一批具有自主知識產(chǎn)權的智能裝備新產(chǎn)品，不斷提高電氣生產(chǎn)智能化及自動化程度，制訂智能行業(yè)的技術標準，提高對行業(yè)發(fā)展的控制力。

（四）提高產(chǎn)品設計能力

電氣自動控制屬于復雜程度較高的工藝，在設計的過程中設計人員必須具備較強的基礎知識和豐富的項目經(jīng)驗，充分保障自動化系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。人工電子產(chǎn)品的生產(chǎn)環(huán)節(jié)越來越多地被人工智能技術替代，極大地提高了電子產(chǎn)品的設計和生產(chǎn)質量。將人工智能技術應用于電氣自動化控制過程，需要結合控制系統(tǒng)的特點和產(chǎn)品的屬性，也能反過來對人工智能技術進行不斷優(yōu)化，促使該技術在電氣自動化系統(tǒng)控制過程中更加具備適用性和實用性。

（五）提升電氣診斷的準確性

一些重要的設備如發(fā)電機、電動機故障在電氣工程中較為常見，這些設備一旦出現(xiàn)故障，就會直接影響整個生產(chǎn)流程，因此有必要對它們加強工程診斷工作。傳統(tǒng)的診斷方法都是通過采集、分析變壓器油產(chǎn)生的氣體判斷系統(tǒng)是否存在故障，引發(fā)故障的原因復雜多變，因此故障診斷的綜合效率較低;而人工智能技術與神經(jīng)網(wǎng)絡模糊理論的結合應用，能大大提升電氣故障的診斷效率和準確性，避免生產(chǎn)廠家出現(xiàn)嚴重的經(jīng)濟損失，在提高生產(chǎn)力的同時也降低了設備故障損耗

（六）擴展人工智能技術應用領域

為了擴大人工智能技術在電氣自動化領域的應用范圍，要注重構建和完善的人工智能技術的應用管理機制。人工智能技術應用在電力系統(tǒng)控制中，能提升電力系統(tǒng)的可靠性。此外，人工智能技術也廣泛地應用于數(shù)據(jù)的存儲與分析過程，能為設備控制積累必要的經(jīng)驗：人工智能技術也可應用于PLC技術，用于提升系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。

（七）加大人才培養(yǎng)力度

我國高校人工智能培育起步較晚，但近年來我國在人工智能學科方面多層次地促進人工智能人才培養(yǎng)體系的構建。2018年，教育部發(fā)布的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》提出，到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心。各電氣行業(yè)部門要抓住這個歷史機遇，培訓、引進這些人才，構建基礎理論人才與“人工智能+X”復合型人才體系，著力提升人工智能領域培養(yǎng)水平，解決好人才短缺問題。

通過對以上分析得知，人工智能已被充分運用到人們的現(xiàn)實生活與生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，對于電氣工程而言，人工智能技術的出現(xiàn)和發(fā)展，對于電氣自動化領域的發(fā)展推動顯著，指明了電氣工程自動化技術發(fā)展的方向，能夠幫助實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)效率的大幅度提升，以及更好地為人類生活提供幫助。但是，人工智能技術仍處于發(fā)展的初步階段，在電氣自動化實踐應用領域必然存在一定的問題，只有腳踏實地、攻克難關，才能使電氣行業(yè)的智能化發(fā)展更上一層樓。

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作者簡介：潘一騁，就讀于西華大學的電氣與電子信息學院，2017級信息工程專業(yè)，大學期間先后完成了SYB項目運營策劃，單片機綜合應用設計，智能化電子系統(tǒng)設計，電子琴電子技術設計等實踐項目。