人工智能涉及数学、神经生理学、心理学、计算机科学、控制论、仿生学等多门学科，而在工业电气自动化控制领域，应用频率较高的技术类型包括模糊控制、神经网络控制以及专家系统。在实际应用过程中，技术人员借助于计算机技术，建立了智能化控制系统，利用该系统可以对电气自动化生产当中的各项数据参数进行有效控制，这不仅推进了工业电气自动化与智能化发展进程，同时，也给工业生产型企业创造了更多的经济效益与社会效益。

1 人工智能控制系统的主要特点

一般情况下，嵌入工业电气自动化控制系统中的多为人工智能控制器，这种控制器具有通用性好、抗干扰能力强、易于维修等特点，因此，在实际应用过程中收到了良好的应用效果。

1.1 通用性好

人工智能控制器采用的是非线性函数近似器，在系统中嵌入这种控制器之前，技术人员不用参照具体的动态模型，甚至不需要电气自动化控制系统的任何参数，便可以顺利的完成控制器的嵌入与程序匹配工作，这不仅节省了大量的设计与安装时间，并且也使电气自动化控制系统的运行安全性、稳定性提供了坚实保障。

1.2 抗干扰能力强

人工智能控制器在工作过程中，不受外界恶劣作业条件的影响，能够根据程序指令完成一系列关于人的智能行为。尤其在工业生产现场，常常伴有高温、高湿、高粉尘的情况，而人工智能控制器能够克服和排除这些干扰因素，而对电气设备进行有效控制^[1]。

1.3 易于维修、操作

在设计人工智能控制器时，设计人员只需要根据计算机语言，控制器的响应时间进行设计，目前，较为常用的人工智能语言包括LISP、Prolog、Smalltalk、C++等。基于对这一特点的考虑，设计人员更易于对设计程序进行调整和修改，这就给后续系统维修、维护工作提供了更多的便利条件，并且，技术人员也能够节省大量的操作时间。

2 人工智能在电气自动化控制中的实际应用效果

工业电气自动化控制由最初的“开环控制”逐步向“智能控制”过渡，这一发展过程所经历的阶段如图1所示。目前，人工智能这种带有高科技含量的科学技术，已经在电气自动自动化控制领域得到普遍推广和应用，其中，应用频率较高的智能控制方法包括模糊控制、神经网络控制以及专家系统控制。

图1：工业电气自动化控制的发展过程

2.1 模糊控制在电气传动控制中的具体应用

过去，电气调速系统多采用PID控制系统，即执行调节控制，但是，这种控制方式的控制精度低，并且在调节电机速度时无法做出快速响应，进而使生产效率大幅降低。而模糊控制能够克服负载以及模型参数大范围变化的问题，这种非线性时变的控制方法能够有效提高控制精度，因此，在电机调速领域，该系统已经取代了传统的PID系统，并形成了一个独立的模糊控制系统。比如由单片机构成的双环模糊PI控制器，可以对交流串级进行调速控制，如果采用这种控制方法，能够节省电机与整流的测量步骤，这就使电机调速控制工作变得更加简洁高效，同时，在系统运行过程中，模糊控制器不会受到电机调节参数的影响，这就使系统运行的安全性、可靠性得到有效保障，模糊PI控制原理如图2所示。

图2：模糊PI控制原理

模糊控制在电气调速控制中有效运用，不仅解决了传统PID控制模式的控制精度低的问题，并且也增加了许多智能化功能属性，比如自学习功能可以对电机运转速度进行连续精确控制。由此可以看出，在电气调速控制领域应用人工智能技术，相于给工业生产流程安装一部加速器，这就给经济效益的提升奠定了坚实基础。

2.2 神经网络控制在电机调速中的具体应用

神经网络控制所应用的算法是BP算法，基于这一算法而构成的神经网络具有实时控制的特点，其神经网络结构层主要包括输入层、隐含层以及输出层。利用神经网络控制系统的自学习与逼近任意非线性函数的特性，能够在PID控制模式下寻找到最为优化的KP、KI与KD参数。通过仿真实验可以得出以下结论：在调速系统的调节速度加快的情况下，超调小或者无超调稳态误差也随之变小，由此可以看出，在电机调速系统中嵌入神经网络控制单元，不仅可以得到更为精确的调速比，并且能够保障电机始终处于安全、稳定的运转状态^[2]。

2.3 专家控制在电气传动系统中的具体应用

专家系统主要是指植入多领域专业知识的智能控制程序，其主要组成结构包括知识库、数据库、推理机、学习机制以及用户接口。其中，知识库是专家系统的核心组成部分，主要用来存储行业专家的知识与经验，知识库当中包含的知识体系不仅涉猎范围广，而且专业性强。数据库主要是在运算与求解过程中产生的海量数据的集合，比如原始数据、推理数据、中间结论等数据信息。推理机主要是依托于知识库与数据库，对系统做出决策与管理。学习机制所担负的职责是对知识库的知识体系进行拓展。而用户接口则是连接用户与系统的桥梁，使得用户与系统之间可以实现有效互动。在电气传动装置中应用专家控制系统，可以精准的判定出电气设备的多种运行状态，比如正常运行状态、异常运行状态等，当获取这些信息之后，可以对系统参数进行有效调节，使系统能够处于长时间的稳态运行。因此，应用专家控制系统能够查找出电气传动系统在运行过程中出现的各种故障，然后利用知识库中的专家信息，精准的确定故障信息，并且可以在短时间内使系统恢复正常运行状态。

结束语：

进入二十一世纪后，人工智能在工业电气自动化控制中的应用频率越来越高，应用前景也越加广阔，因此，广大技术人员应当不断对人工智能技术所涉及的专业知识进行系统学习，积极借鉴一些先进的经验与成功案例，并将其应用到实际工作当中，进而在推进工业电气自动化、智能化发展进程的同时，为现代化工业的快速稳步发展提供强大的技术支撑。

参考文献：

[1]朱燕,张英光.智能化背景下研究人工智能在电气自动控制中的运用[J].中国金属通报,2020(10):141-142.

[2]张坤平.试论人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].信息系统工程,2020(08):84-85.