摘要：近年來，隨著人工智能相關技術的不斷發(fā)展和日益成熟，技術實施成本不斷降低，人工智能在很多領域的應用已經落地，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，人工智能時代已經悄然來臨，電氣自動化是電氣信息領域的新興學科，發(fā)展十分迅速, 并且已經形成了一個較為成熟的技術體系, 是高新技術產業(yè)當中的重要構成部分。電氣自動化與人們的生活、社會生產存在密切關聯(lián), 在工業(yè)、農業(yè)等領域均有廣泛應用, 是推動國民經濟發(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化一定會有機結合，促進人類社會的發(fā)展。
關鍵詞：人工智能、電氣工程、自動化
人工智能概述
人工智能是個非常寬泛且變化較快的概念，其研究范疇包括知識表示、自動推理、智能搜索、專家系統(tǒng)、機器學習、神經網絡、計算機視覺、模式識別、自然語言處理、自動程序設計、智能機器人等；應用領域包括家居、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、理論不斷發(fā)展，而且隨著應用的不斷深入，其范圍在快速擴大。有些觀點認為，人工智能屬于社會科學和自然科學交叉學科，涉及數(shù)學、心理學、神經生理學、信息論、計算機科學、哲學和認知科學、不定信論以及控制論等。因此，人工智能不僅僅是一個學科專業(yè)，作為一個新時代的科學核心技術，它更應是一種知識技能基礎，是一種普及型的知識平臺，通過推動人工智能普及教育，結合大學傳統(tǒng)專業(yè)，形成人工智能加傳統(tǒng)專業(yè)的大學人才專業(yè)培養(yǎng)模式，是加快建設人工智能相關產業(yè)，培養(yǎng)人工智能的相關復合型人才的一條重要途徑。
電氣工程概述
第二次技術革命所引發(fā)的產業(yè)革命使人類的生產力大大提高,其主要推動力由電力技術和電子技術為基礎而形成的電氣工程學科。經過100多年的發(fā)展,電氣工程學科已形成一門學科的覆蓋面廣、學科理論體系已經逐漸完善、其工程實踐成功,應用領域寬廣的獨立學科。它給人類社會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)造產生電氣與電子系統(tǒng)的有關學科的總和”。這一定義本來已經十分寬廣,但隨著科學技術的飛速發(fā)展,21世紀的電氣工程概念已經遠遠超出了上述定義的范疇。由于電氣工程領域知識寬度的巨大增長,要求重新檢查甚至重新構造電氣工程的學科方向、課程設置及其內容,以便使電氣工程學科能有效地回應社會的需求和科技的進步，從廣義上講,電氣工程學科蓋的主要內容是研究電磁現(xiàn)象的規(guī)律及應用有關的基礎科學、技術科學及工程技術的綜合。這包括電磁形式的能量、信息的產生傳輸、控制、處理、測量及其相關的系統(tǒng)運行、設備制造技術等多方面的內容。19世紀末,電工科學技術已形成了電力和電信兩大分支。進入20世紀以后,電工科學技術的發(fā)展更為迅速,應用電磁現(xiàn)象的技術門類日益增多,發(fā)展和形成了許多獨立的學科,如無線電技術、電子技術、自動控制技術等電工科學技術常主要是指電力工程及其設備制造的科學技術。 電工科學技術所依據的基本原理大都是由物理學、數(shù)學等純科學中提出來的。依據基本原理,結合技術、工藝、經濟等各方面的條件,研究可供應用的電工技術,制造出適應各種需要的電工產品,就是電工學科的主要領域。與電工技術直接有關的部門已形成龐大的工業(yè)體系,有關的理論也有許多分支。電力工業(yè)與社會生產、公眾生活、文化教育等各方面有著十分密切的關系,是現(xiàn)代社會的重要支柱。自動化自動化技術現(xiàn)在已經廣泛地應用于生產過程、科學研究、軍事技術、社會經濟管理和日常生活中。單機自動化已達到了很高的水平。如已經有能夠加工出工件比頭發(fā)絲還要細得很多的微加工設備；有能夠在每小時內印刷上萬張印刷品的高速印刷自動校準裝置。世界上目前有成千上萬的機器人在工作。先進的機器人有感覺裝置，由計算機進行控制，能夠根據內部和外部信息產生適應外界條件變化的控制作用，在完成復雜操作中具有適應外界條件變化的能力。例如能自動尋找復雜工件的焊縫以進行正確焊接，能根據需要自動裝配產品的零部件。 工業(yè)過程控制自動化生產現(xiàn)在也已從單機自動化發(fā)展到全盤綜合自動化，出現(xiàn)了柔性生產線、自動化車間和工廠。例如，日本的日野工廠是專門生產機器人和數(shù)控設備的工廠，其中有一個車間有92名工人和101臺機械手，工人們在白天把程序編好，晚上完全由機械手來進行生產。 自動化技術在國防現(xiàn)代化建設中起著極其重要的作用。例如：高射火炮系統(tǒng)裝有自動搜索、自動指揮和自動跟蹤的系統(tǒng)；坦克車內裝有自動測量目標、自動瞄準目標和自動發(fā)射炮彈的系統(tǒng)；戰(zhàn)斗機和轟炸機上不僅裝有自動駕駛儀，而且還裝有發(fā)射導彈和控制導彈飛行的自動裝置；在精確的制導武器上，裝有能自動尋找目標并實行攻擊的“自動尋的”設備，可使導彈的單發(fā)命中率提高10～100倍。正是在制成了具有高度自動化技術水平的宇宙飛船之后，人類遨游月宮的幻夢才得以實現(xiàn)。自動化系統(tǒng)可以根據搜集到的信息來產生管理的決策，并做出計劃和進行指揮。現(xiàn)在辦公自動化已經實現(xiàn)。至于把家庭生活中所用的氣、水、電以及各種電氣設備統(tǒng)統(tǒng)用計算機控制起來，實現(xiàn)家庭自動化，目前正在發(fā)展中。
人工智能與電氣工程及其自動化技術結合與未來的展望
人工智能技術在故障診斷中的運用在具體運行的時候，由于在操作電氣設備的時候存在著操作不當?shù)默F(xiàn)象，再加上經過長時間的運行，零部件存在著老化的情況，難免會導致設備故障的產生。設備產生故障之后必須要及時找出發(fā)生故障的位置及其原因，進而采取對應的措施進行解決。發(fā)生故障之后對其進行準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)則的基礎上對故障進行推理、基于故障樹模型的故障診斷、基于案例對故障進行推理。以上三種對故障進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行使用。人們通過人工智能技術，進行了人工智能算法的開發(fā)，與傳感技術和數(shù)據采集技術相結合，進行了故障診斷系統(tǒng)的設計，可以及時準確地將故障所在位置及其原因找出來，從根本上減少了時間和維修成本的浪費。故障診斷系統(tǒng)在結構上主要包括機械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、故障診斷數(shù)據庫、故障推理機、知識處理、故障診斷過程解釋機、學習系統(tǒng)和專家系統(tǒng)人機界面等部分。所謂的案例庫其實就是對相關知識和故障案例進行收集；在規(guī)則庫當中主要涵蓋了電氣工程與自動化領域的相關準則等；知識處理環(huán)節(jié)主要是為系統(tǒng)推理提供便利，對相關參數(shù)和案例特征進行提取，歸納整理相關知識和案例。而解釋器的主要作用就是將修改辦法、產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，推理機主要是對用戶輸入的故障信息進行分析，結合診斷規(guī)則庫得出科學結論，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候，首先要做的就是提取故障特征，這一部至關重要。診斷結構受提取特征的完整性和準確性的直接影響，所以在提取信號和分析等方面應用人工智能技術，在提取特征的時候可以采取敏感特征對比的方式來進行。
采用智能技術控制電氣工程通過對人工智能技術的充分應用可以實現(xiàn)電氣工程的自動化控制。神經網絡控制技術應用于電氣自動化控制當中，從根本上增多了控制結構，在進行具體控制的過程當中采用多種控制方法相結合的方式，同時通過對反向學習算法的應用來優(yōu)化并完善電氣自動化控制水平。電氣工程控制系統(tǒng)的子系統(tǒng)在具體運行的時候，通過對系統(tǒng)參數(shù)的應用能夠完成電氣設備的調節(jié)和控制的工作，對轉子的具體運行情況進行精準的判斷。神經網絡控制技術在電氣自動化控制中的應用，能夠準確、及時的處理電氣自動化信息，應用人工智能技術能夠有效增強信息的準確性，信息的傳遞十分可靠和安全，一般情況下不會有誤差產生，人工智能技術在故障診斷中的運用。在具體運行的時候，由于在操作電氣設備的時候存在著操作不當?shù)默F(xiàn)象，再加上經過長時間的運行，零部件存在著老化的情況，難免會導致設備故障的產生。設備產生故障之后必須要及時找出發(fā)生故障的位置及其原因，進而采取對應的措施進行解決。發(fā)生故障之后對其進行準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)則的基礎上對故障進行推理、基于故障樹模型的故障診斷、基于案例對故障進行推理。以上三種對故障進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行使用。人們通過人工智能技術，進行了人工智能算法的開發(fā)，與傳感技術和數(shù)據采集技術相結合，進行了故障診斷系統(tǒng)的設計，可以及時準確地將故障所在位置及其原因找出來，從根本上減少了時間和維修成本的浪費。故障診斷系統(tǒng)在結構上主要包括機械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫、故障診斷數(shù)據庫、故障推理機、知識處理、故障診斷過程解釋機、學習系統(tǒng)和專家系統(tǒng)人機界面等部分。所謂的案例庫其實就是對相關知識和故障案例進行收集；在規(guī)則庫當中主要涵蓋了電氣工程與自動化領域的相關準則等；知識處理環(huán)節(jié)主要是為系統(tǒng)推理提供便利，對相關參數(shù)和案例特征進行提取，歸納整理相關知識和案例。而解釋器的主要作用就是將修改辦法、產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，推理機主要是對用戶輸入的故障信息進行分析，結合診斷規(guī)則庫得出科學結論，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候，首先要做的就是提取故障特征，這一部至關重要。診斷結構受提取特征的完整性和準確性的直接影響，所以在提取信號和分析等方面應用人工智能技術，在提取特征的時候可以采取敏感特征對比的方式來進行。
采用智能技術控制電氣工程。通過對人工智能技術的充分應用可以實現(xiàn)電氣工程的自動化控制。神經網絡控制技術應用于電氣自動化控制當中，從根本上增多了控制結構，在進行具體控制的過程當中采用多種控制方法相結合的方式，同時通過對反向學習算法的應用來優(yōu)化并完善電氣自動化控制水平。電氣工程控制系統(tǒng)的子系統(tǒng)在具體運行的時候，通過對系統(tǒng)參數(shù)的應用能夠完成電氣設備的調節(jié)和控制的工作，對轉子的具體運行情況進行精準的判斷。神經網絡控制技術在電氣自動化控制中的應用，能夠準確、及時地處理電氣自動化信息，應用人工智能技術能夠有效增強信息的準確性，信息的傳遞十分可靠和安全，一般情況下不會有誤差產生。
人工智能在電氣自動化控制中應用展望
人工智能在電氣自動化控制中應用可歸納為傳統(tǒng)方式的智能化改進, 關鍵技術的延展與創(chuàng)新, 多元因素的智能化融合。電氣自動化控制已經發(fā)展多年, 并具備了較為成熟的技術體系, 但在部分領域依然具有較大的發(fā)展?jié)摿翱臻g。借助人工智能技術, 能夠進一步提升電氣自動化控制效率, 拓展電氣自動化控制應用范圍。除了專家系統(tǒng)、人工神經元網絡等技術外, 未來大數(shù)據和云技術也將逐漸融入電氣自動化控制當中。在面對大時間跨度、大用戶范圍、多類型行為等因素時會涉及龐大的數(shù)據規(guī)模, 數(shù)據信息之間關聯(lián)關系不易分析。大數(shù)據可將潛在性的數(shù)據信息充分發(fā)掘出來, 借助云計算技術則可以解決信息數(shù)據規(guī)模過大的難題, 進行更為準確的信息數(shù)據分析。
參考文獻：【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化（專業(yè)）概論 【3】徐凱用機器人流程自動化和人工智能驅動服務型經濟[J].機器人產業(yè),2018(01):115-120. 【4】李銀鎖.淺析人工智能在電氣自動化控制中的應用[J].建材與裝飾, 2016 (28) :212-213.
