1 人工智能的基本概念

对于人工智能而言，主要就是对人的基本意识、思维方式过程进行有效模拟，并且对人的思考方式以及行为方式进行有效研究，从而形成一整套非常系统科学的理论方法。在对人工智能进行定义过程中，可以从“人工”以及“智能”两个方面进行。在对人工进行理解过程中相对是比较简单的，指的就是一般意义下人工系统。而对于“智能”而言，则相对是比较复杂的，目前可以看成是人类自身的智能，因此也可以将其看成是计算机对人思维方式的模拟。

2 在工业自动化控制中利用人工智能的优势

2.1 有效提高控制系统的精准性

因为人工智能技术都是在计算机程序的自动命令和操作中进行的，所以计算机可以在操作过程中自动备份数据，并在下一个命令时，对数据进行自动跟踪和监控，结合以前留下的数据痕迹，计算机程序可以自动进行智能判断和控制，从而在很大程度上改善工业自动化控制中的严重失误。总的来说，人工智能技术能保证工业自动化控制系统实际工作状态的准确性和稳定性，保证实时检测硬件设备，无偏差，保证工业运行质量和效率。

2.2 尽力避免控制系统的失控和失误

以往的工业自动化控制系统依旧脱离不开人为的把控和操作,难免会因为个人判断偏差及操作过程失误等问题而影响工业运行流程的正常进展,甚至会带来不可避免的损失和意外事件。如果在自动化控制系统中利用人工智能技术,就可以利用计算机强大的数据分析能力和精确计算能力来控制一些可避免的因素,以及减少一些不必要的流程,实现安全高效便捷的工业自动化控制。

2.3 提升控制系统的稳定性

人工智能的利用,使得工业流程只需严格按照录入的程序就可以自动运行,且加以计算机的高精度计算控制,减少了大量的外界因素干扰,使得整个运行过程平稳流畅,提高了工业自动化流程的控制质量和水平。此外,人工智能工业自动化控制系统可以实现对数据的大量采集、处理,实现对相关数据的储存,保障了系统的整体性能,可以长久的为后续的工作提供参考。

3 人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用

信息技术，特别是网络技术的快速发展，助推了人工智能理论的工业生产和自动化控制中的持续应用，有了人工智能技术的支撑，工业自动化控制中的各类问题才能得到全面认知和系统解决，工业自动化控制才会更多地向智能化、无人化、自主化方向发展。自动控制系统建设中应用的人工智能方法包括：神经网络控制应用、模糊控制技术、专家控制应用等等。

3.1 以人工智能为基础的模糊控制系统

在工业自动化控制过程中，由于被控过程具有时变性和复杂性，受多种因素影响难以建立较为精确的数学模型，故采用模糊逻辑控制，可在不依赖于对象模型的情况下进行仿人思维的一种控制技术。

模糊控制系统具有对工业数据采集、处理、转化的作用，可将采集到的数据以模拟信号的形式反馈给被控制对象。模糊控制器是人工智能技术的核心，在工业自动化控制系统的应用中依据系统形态，控制对象的特点采用不同类型的控制器对控制对象进行数据采集。常见的工业自动化模糊控制系统以模糊控制器为中心，同时包含了被控制对象、检测装置、数据接口和执行结构等，其中执行结构以电动机为主要构成，根据实际需求以不同类型的电动机对上位机发出的命令进行执行操作。除此之外，模糊控制系统中的检测装置其作用类似于传感装置，主要作用是对被控对象信号进行采集和转化，经由数据接口传输给上位机。

3.2 人工智能的专家控制应用

以人工智能为基础的专家控制系统，其能够优化工业自动化控制系统，提高其整体的性能。简单而言，专家控制系统以专业的技术、知识为依托，并结合先进的计算机系统而形成的实时控制系统。就专业控制系统的核心来说，即为获取知识、表示知识，同时还包括建立知识库、推理机制等。在设计专家控制系统的过程中，需要以求解机制为基础，其模型为：U=f（E，K，I）。其中，模型中的U=（u1，u2，u3|um）；I=（i1，i2，i3|iq）；E=（e1，e2，e3|en），而f表示系统中智能牌子的对应函数。根据上述的模型，并依据人工智能技术的规则，技术人员可以将系统中的参数输入其中，并进行相应的计算，实现系统的推理目标。不仅如此，专家控制系统的相关推理，需要建立在正向推理的前提下，从而保证控制系统方向的准确性、合理性，发挥人工智能技术的优势。总体而言，技术人员应该利用人工智能的特点，实现对专家控制系统的设计、应用，并完成对知识源的核实、验证。

3.3 人工智能的神经网络控制应用

在神经网络控制系统之中，其实际上是由多个层次组织、元件而构成的，并在大规模并行连接的方式下，形成一个全新的控制网络，从而实现对工业环节的自动化控制目的，并充分发挥了人工智能的优势。同时，神经网络控制系统的运行，实际上还存在很多与生物神经网络相似之处，以此来对系统获取的数据进行处理、分析，完成工业自动化控制系统的目的，甚至能够增强数据信息处理的能力。就神经网络控制系统来说，其将神经元之间的相互作用，作为数据信息处理的前提，同时实现系统中各个元件之间的分布联系，形成一个庞大的数据网络。在这一过程中，神经网络控制系统的运行，主要就是利用各个神经元之间的系数演化，完成信息识别、接受任务的，进而发挥人工智能的作用，实现对工业生产环节、数据的控制。

3.4 实现系统运行的监视及报警

工业自动化控制系统是在计算机程序的控制下,严格执行预设的设计模型和计算逻辑来操作控制的设备,从而实现工业流程的自动化管理。但是如果程序或运算出现了异常和故障,就会造成整个自动化控制系统的混乱和失灵。面对这一难题,利用人工智能技术就可以实时对系统运行数据和状态进行监测,并能够通过自主学习进行分析判断,对特殊的严重情况会予以及时的报警,对生产安全和故障排除发挥了关键的排查作用,更方便管理人员的及时检查和管理。

4 结语

综上所述，人工智能技术具有自主学习、强化学习、控制系统扩展等特点，能够完善系统中的缺陷，提高控制稳定性。工业自动化控制系统的要求为，具备很高的运行稳定性，并能够及时发现系统中存在的问题，人工智能能够满足这些要求，提高工业系统的控制精度，在工业领域中有很高的应用价值。

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