人工智能在工业自动化控制系统的应用分析

人工智能在工业自动化控制系统的应用分析

李志超

吉林亚融科技股份有限公司吉林省磐石市132311

摘要：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。

关键词：人工智能；工业系统；自动化控制

所谓人工智能，还被学者称之为机器智能，其涉及的学科、领域较广，如计算机科学、数理逻辑、语言学、控制论等，所以人工智能是多种学科相互渗透的结果。实际上，人工智能是对传统计算机功能、系统的拓展，是对人类智慧、行为的模仿，主要基于思维模拟的方式，获得具体的行动能力，完成对“任务”的处理。因此，将人工智能应用在工业自动化控制系统之中，能够全面提高系统的科学性，保证控制工作的质量、效率。

1人工智能在工业自动化控制系统的应用现状

将人工智能应用在工业自动化控制系统中，可以通过人工智能技术对工业进行实时控制，但是当前的应用方式需要进行优化、改进。究其原因，当前人工智能在工业自动化控制系统中的应用，实际上存在很多的缺陷，并不能充分发挥人工智能的优势。在工业系统化控制系统的设计，具有较强的复杂性，除了会涉及电磁场、电路等方面的内容，还需要设计人员具备较丰富的知识、经验。然而，在传统的系统设计中，自动化控制系统相对简单，基本上只是利用工作经验完成设计工作，影响系统的整体性能。对此，将人工智能应用在工业自动化控制系统中，可以实现采集、处理工业数据的目的，从而增强系统的整体性能，并且可以实现对相关数据的储存，为后续的工作提供参考。另外，人工智能的应用，还能够对自动化控制系统进行监测，如果发现其中存在异常，便会立即进行预警，引导工作人员进行处理。

2人工智能在工业自动化控制中的应用优势

22.1能够提高工业自动化控制的精准性

人工智能技术的工作需要在计算机程序下自动完成，电脑操作过程中都有数据跟踪检测，这样能够降低计算中的误差，从而有效降低工业自动化控制中的失误。如果在整个工业自动化控制系统中，硬件设备没有出现问题，那么人工智能应用技术在工业自动化控制中的应用出现问题机率就会很小。因此，人工智能技术在工业自动化控制中的广泛使用，可以有效的提升精准性，提高工业运行的质量。

2.2能够减少工业自动化控制的人力资源浪费

以往的工业自动化控制只能实现半自动控制，其中还是需要不少人力资源的投入，人工智能技术的应用能够节约大部分手工劳动，从而再次解放劳动生产力，减少人力资源投入。不仅如此，人工智能技术只需要通过计算机程序即可对工业自动化控制数据进行分析处理，计算运用。只需几个技术人员操控，就能取得较高的效益。

2.3能够提升工业自动化控制的高效性

工业自动化在控制中需要不少人为控制，在人为控制中难免会引发个人问题，从而引发一系列不必要的操作过程和失误。而人工智能技术能和统一标准的机器配合工作，精准计算控制因素和不必要过程，从而避免失误，达到高效而快捷的控制效果。

2.4能够提升工业自动化控制的稳定性

人工智能采用电脑计算操控，避免了大多数外界操控因素。工作人员输入程序后，工业自动化控制会遵行程序运行，从而使整个运行的过程更加稳定，同时能够提升工业自动化的控制质量。

3人工智能技术在工业自动化控制系统中的应用

3.1模糊控制系统

模糊控制系统模型为，信号的输入端和输出端中间设置模糊控制器，模糊控制器采集系统运行中产生的参数，将处理后的数据以模糊信号的方式传递到被控制设备中，完成对设备运行状态的控制。在整个模糊控制系统中，模糊控制器为最重要的部件，通过该部件发出的模糊信号控制工业设备运行状态，另外在该系统中需要设置检测装置，检测装置的作用为模拟量转化，模拟器在整个系统中发挥传感器作用，该装置能够分析模糊控制系统对被控对象的控制效果，让工作人员监测设备运行状态。模糊控制系统中的执行机构为伺服电动机、交流电动机等，在接收到命令信号后，改换自身运行状态。

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神经网络控制系统

神经网络控制系统能够提高对系统的控制效果，同时具备对数据的高效分析与整理能力，由于工业系统中存在大量被控对象，应用神经网络控制系统能够取得更加优质的控制效果。在神经网络控制系统设计中，会应用大量控制器件，并建成多个层次的控制组织，在并行连接的基础上构建成专用的控制网络，全面发挥人工智能技术的优势。神经网络控制系统对传感器要求较高，传感器设置在被控对象上，获取设备的运行数据，通过数据反馈和调整控制被控对象运行状态，事实上，神经网络控制系统作为现代控制系统，具备控制信号的多点输入和多点输出特点。在神经网络控制系统中，除了会建成集成度极高的控制中枢，也会建成设备运行参数的数据库，通过对这类数据的分析，构建各个工业设备的控制模型，提高系统的控制精度。另外为了能够进一步提升控制精度，要在系统中建设更为科学合理的控制程序，提高控制质量，可在神经网络控制系统中融入专家控制系统的设计思想，确保控制程序的合理性，让人工智能控制理念发挥应有作用。就当前的人工智能控制系统的运行质量来看，神经网络控制系统由于具备数据分析速度快、控制精度更高等优势，在工业自动化控制系统中发挥的作用更大，但是这种控制系统的设计复杂度更高。

4结语

综上所述，在当前工业自动化控制系统中，人工智能已经得到了应用，但是其技术水平、应用方式等，还有待进一步提升、优化。所以，技术人员就需要结合自动化控制系统的实际需求，分析人工智能的优势，进而保证应用方式的合理性，提高自动化控制系统的性能，为工作人员的管理提供有价值的参考。

参考文献：

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