摘要：自动化设备在工业行业较为普及，提升了生产效率和质量，但在社会发展下为了使设备更具智能性和灵活性，应基于人工智能对电气自动化控制系统进行设计，通过提升电气自动化设备的性能助力工业行业更好发展。

关键词：人工智能；电气自动化；控制系统；设计分析

一、基于人工智能的电气自动化控制系统总体构架设计

科技发展下，电气自动化设备在控制精度、环境适应性等方面显效的问题越来越严重，进而难以满足工业发展的实际需求。为了通过使用设备提升工业产业生产效率和质量，并助力其转型升级，就必须保障使用的设备具有智能化和自动化的特点。基于人工智能来设计电气智能化控制系统就能有效地实现设备智能化以及自动化升级。经分析可知，电气自动化控制系统中的组成部分较多，这些组成部分之间相互作用、相互配合使设备高效率运行，如果其中一个部分的设计不具合理性，都会影响设备整体运行效果。因此在利用人工智能对电气自动化控制系统进行设计时，应先做好总构架设计工作。

数据采集为电气自动化控制系统的重要组成部分之一，主要是利用传感器来获得相应的数据。以往设备使用的传感器存在精度不足、覆盖范围小的情况，所以收集的数据无法保障其真实性以及完整性。该情况下，为了避免其他外在因素如设备运行环境对数据采集工作产生影响，基于人工智能对该组成部分进行设计时要选择使用高精度的转换芯片，确保设备能够将收集的模拟信息有效转变为数字信号。此外，根据生产要求将各个组成部分的性能进行调整之后，如果加工的产品有所改变或者环境有所改变，也会影响电气自动化设备智能化控制系统运行。基于此，为了提高电气自动化控制系统智能性，应在系统中融入机器人学习机制，让其通过学习识别工况差异，并根据实际工况调整各项运行参数。

二、基于人工智能的电气自动化控制系统软件设计

数据处理和分析模块是电气自动化控制系统中的重要软件，设计合理性影响着系统性能发挥，在人工智能技术应用下为了对系统智能决策提供有价值的数据，进行软件设计时应注意以下问题。

信息采集环节是电气自动化控制系统的重要工作环节之一，工作期间会收集传感器所获得的数据，并将收集的数据转换为电信号传输至其他环节。由于电气自动化设备中的传感器会受到多种因素影响，所以即使选择高精度、覆盖范围广的传感器，如果设计位置不合理也会影响其性能发挥。基于人工智能对电气自动化控制系统软件进行设计时，应合理做好传感器的选型与部署，可以选择光纤式电压传感器等具有高精度、高可靠性的传感器，如果工作场所的环境较为复杂，存在高温、高湿以及强电池干扰的情况，该情况下应优先选择抗干扰能力强的传感器，以此能够确保所获得的信息具有准确性、完整性。此外，也应将预处理技术应用在该环节，预处理技术能将脉冲噪声去除，进而保障所获取的信息具有平滑稳定性。另外，预处理技术发现存在异常值时会采用基于统计分析的方法进行检测和修正，发现存在缺失值会采用机器学习法或者线性差值进行修补。

电气自动化控制系统软件出现故障时会影响系统的整体运行效果，利用人工智能进行软件设计时可以基于机器学习技术提高软件的自我监测和诊断能力。机器学习技术是通过学习该设备以往运行的大量数据建立相应的模型，能准确发现不良问题并通过预警让工作人员及时进行诊断和维护。此外，电气自动化控制系统涉及的设备较多，为了能准确发现和了解哪些设备存在问题可以利用支持向量机算法，该算法能将数据进行分开处理，进而能通过分析数据准确了解哪些位置存在不良情况[1]。

智能控制算法是实现电气自动化控制的关键内容，应用人工智能进行设计时，应确保使用的智能控制算法具有适用性和高效性。常用的智能算法有遗传算法、神经网络算法和模糊算法，遗传算法工作原理是模拟自然选择以及遗传变异机制，并通过编码将问题的解表示为染色体，再通过选择、交叉、变异等多种操作进行优化，进而找到最优解。电力系统规划与设计中网络连接方案的可靠性影响着电气自动化控制系统运行的稳定性以及经济性，在该环节采用遗传算法实施设计能够根据不同线路容量、投资成本和设备负荷需求等条件在众多的网络连接方案中选择出最优的网络布局，因此能提高电力系统稳定性和经济性。除了可以应用在电力系统规划与设计中，也能应用在电机调速系统优化工作中，应用在该环节，能够对变频器的调制比、载波频率等进行优化，进而使电气设备的电机在不同工作状况下都能在节省能源的同时高效运行。神经网络算法就是在系统中输入大量的样本数据，让系统学习数据中的特征和规律来调整神经元之间的连接权重。该技术既可以应用在电气自动化控制中也能应用在故障诊断中，应用在控制中能建立复杂工业过程的精确模型，以此能使设备在工作期间有效地对温度、压力、流量等参数进行调整和控制。应用在故障诊断中会学习该设备以往运行数据，根据数据建立诊断模型，这样在设备运行参数与以往故障具有相似性时系统会发出预警信息。模糊控制算法应用在电气自动化控制系统中能够通过模糊推理确定设备运行策略，进而合理对各种资源进行分配[2]。

三、基于人工智能的电气自动化控制系统硬件设计

在电气自动化控制系统中做好硬件设计能使电气设备根据不同的应用场景和需求调整系统，也能提高设备运行效率和稳定性。传感器在电气自动化控制系统中是对设备运行各种参数进行感知，所以传感器的性能会影响感知精度以及可靠性。为了确保传感器性能，基于人工智能进行设计时应根据系统对数据类型精度的要求合理选择。如应用在电力系统电压监测环节，可以使用高精度的电压传感器，如果应用在电极转速监测中，可以使网点编码器，该编码器可以将电机的旋转运动转化为脉冲信号，进而精准地对电机转速进行计算[3]。

执行器工作时会将获取的控制信号转换为物理运动，所以该硬件性能影响着电气设备控制效果。基于人工智能对系统硬件进行设计时要考虑该硬件在工作中的动作范围、动力和扭矩等因素，如果硬件设备需要高精准调控电气自动化设备的转速和位置，那么选择的硬件设备应该具有高精度和运行稳定性的特点。如果硬件设备需要控制电气自动化设备完成一些较大动力和扭矩输出的工作，可以优先选择三相异步电动机，以此能确保执行器的性能满足设备工作需求并保障设备运行稳定性。

控制器性能会影响系统控制能力，为了使电气自动化设备控制系统具有智能化、自动化和高效性，要确保控制器具有较高的控制算法执行能力和数据处理能力，这样在面对多种复杂工作时才能稳定、科学地运行[4]。

结语：

人工智能和电气自动化控制系统的融合是社会发展的必然要求，能推动工业领域向着智能化和高效化方向发展。为了确保融合有效性应基于人工智能对电气自动化控制系统的软件、硬件进行合理设计，以此从整体上增强系统可靠性和有效性。

参考文献：

[1]王艳，徐龙豪. 矿山电气自动化控制系统设计中人工智能技术的应用 [J]. 矿业装备， 2024， （05）： 96-98.

[2]刘敏. 矿山电气自动化控制系统设计中人工智能技术的应用 [J]. 矿业装备， 2022， （05）： 131-133.

[3]尚敏娟. 基于人工智能技术的电气自动化控制系统设计研究 [J]. 电子设计工程， 2021， 29 （15）： 171-174.

[4]徐小云. 人工智能技术在矿山计算机电气自动化控制系统设计中的应用研究 [J]. 科技资讯， 2020， 18 （09）： 5-6.

作者简介：武宝林（2002年2月），男，汉族，籍贯：江西吉安，本科在读，电气自动化。