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摘要：智能技术的本质是通过算法实现某种预期目标，它在电气自动化中具有重要价值。电气自动化中通常应用自主计算的智能技术，这就意味着电气自动化控制系统具备自适应调节的能力。智能技术中的认知信息也被应用到部分电力故障检测当中，通过解决全局概率性等问题，提出中心聚类算法对部分故障的聚类分析，以达到故障的自动检测目的。电气自动化涉及面广、应用领域广，学习和研究成本较高，因此亟待通过智能技术的应用来解决部分难题。智能化是电气自动化控制技术的发展方向，其发展水平正是评价电气自动化水平的标准。目前，智能技术已经在电力控制系统、电机智能控制、电气设备的状态评估与检测等领域应用，大幅提高了电气自动化的智能程度。
关键词：智能技术；电气自动化
引言
近年来，随着计算机科学、信息学、仿生学、神经心理学等学科和云计算、互联网+、大数据等技术的迅猛进步，人工智能技术取得了长足的发展。由于人工智能技术是模仿人类及自然界其他生物的感知、学习、推理等行为而发展来的，从而相较于其他传统技术具有更强的适应性和容错性，并已逐步应用至智能控制、图像处理、信号分析等领域。电气自动化技术作为工业的重要技术之一，在提高生产效率、降低生产成本中起到了十分积极地作用。但随着电气系统的复杂性和连续性程度的增强，传统的电气自动化系统设计、控制和监测等方法面临全新的挑战。而人工智能技术为电气自动化系统的革新提供了新的思路，并已经逐步应用到了电气自动化系统中。为此，在接下来的文章中，将围绕智能技术在电气自动化中的应用创新方面展开分析，希望能够给相关人士提供重要的参考价值。
一、人工智能技术
在科学技术快速发展的大背景之下，人工智能技术孕育而生。作为一门新的科学技术，在现代社会的发展中起到重要的作用.人工智能技术的形成，不仅有计算机技术理论的支撑，也有其他学科交互交叉下的共同构建。人工智能技术的本质，主要在于通过对人类智能的模拟，进而创造出可以替代人类从事复杂工作的机器人。当前，人工智能技术的研究领域比较集中，主要在两个领域：一是专家系统；二是机器人系统.模拟人类智能，最为突出的问题就是，大脑问题，人类大脑精密且复杂，如果要模拟，那需要如何实现呢？在现代技术之下，这一模仿成为了可能，进而逐步发展期人工智能技术。在实际的生产生活之中，人工智能化已应用于诸多领域，并取得了良好的应用效果，这也充分证明了人工智能技术强大的现实意义价值。此外，将人工智能﹑专家系统嵌入到仿真环境是减少仿真中的人力消耗，提高仿真自动化程度和仿真精度，是拓宽一体化仿真规模的不可缺少的技术。当然，人工智能技术已应用于实际的生产生活之中，但这项技术仍处于不断成熟发展的阶段，人工智能技术也存在一些问题，需要在今后的技术创新之中进行优化与改进。随着自动控制理论的研究发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用主要在专家系统、运作效率和模糊控制三个方面。从实际情况来看，由于模糊控制系统具有操作简单，且易于设备的融入，所以人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用，仍主要集中在模糊控制。
二、智能技术在电气自动化中的应用创新
（一）辅助设计电气自动化系统
电气自动化系统的设计涉及学科较多，从而需要很宽的知识面，而目前电气系统的设计主要依赖于工程师。电气自动化系统的设计水平直接影响着系统的功能及性能，工程师作为电气自动化系统的设计者，其知识水平和经验对电气自动化系统的优劣起着决定性作用。另一方面，电气自动化系统的设计流程较为复杂，从市场调查、需求分析再到设计方案的制定，最后到产品的定型需要很长的周期。而一旦其中某一环节出现问题，则需要重新进行设计，这不仅加长了产品的开发周期，而且造成了资源的浪费，提高了研发成本。在电气自动化产品设计之初就引入人工智能技术，通过专家系统和模糊逻辑中总结的专家经验，一方面，为设计者设计方案的选择和已知方案的优化提供一定的参考，从设计的源头提高设计水平。另一方面，在整个产品设计周期内随时运用专家系统、模糊逻辑进行验证，及时发现设计中存在的问题，避免因返工带来的损失。在电气自动化产品设计中引入人工智能技术之后，可使得产品的开发成本和周期、设计人员的劳动强度大大降低，对于企业而言也增强了企业的竞争力水平，为占得市场先机提供了可靠保障。
（二）助力电气自动化系统的控制
传统的控制策略相较于人工智能具有容错性低、不具学习能力、普适性低等缺陷，从而在控制执行终端动作的准确度等方面存在一定的缺陷。在电气自动化控制系统中引入人工智能技术之后，可以运用人工神经网络、模糊决策等实现系统动作的精确控制，进而提高系统的自动化和智能化水平。例如：传统的控制策略一般而言对于大部分的开关量仅存在0和1两种描述，而在实际控制过程中，往往会出现非0也非1的情况，从而导致不能实现控制的精细化和准确化。但在引入模糊决策之后，通过隶属度和隶属度函数可以准确刻画0~1之间的状态，从而整体提升控制系统的性能。
（三）辅助现场操作人员精准操作和简化操作流程
电气自动化系统中一般涉及的设备较多，从而使得操作人员的操作复杂性大大增强。同时，随着操作流程复杂程度的增加，操作人员在具体操作过程中易于出现误操作或错误操作。将人工智能技术引入至实际操作中可以从以下两方面入手，一方面可以运用神经网络、专家系统等技术分析实际情况，给现场操作人员的操作提供一定的指引，对关键操作建立“软件+人工”双重确认机制。另一方面，对于相关性很强或者通过分析之后存在明显逻辑关系的操作，可以运用人工智能技术进行简化，对于关联的操作可以封装在控制系统内部，以简化操作人员的操作[1]。
（四）电气自动化系统的运行状态管理
电气自动化系统的运行状态正常与否会直接影响设备的运行，假若在电机等电气设备出现故障时不能及时发现并采取合理的处置手段，则会导致设备的运行状态失常，达不到使用要求。不同于机械故障，电气自动化系统出现故障时，基本不会出现明显的振动、噪声，从而其故障具有很强的隐蔽性、不确定性和非线性，运用传统的数据分析技术不易于检测故障。电气自动化系统中引入以人工智能为核心的状态监测技术之后，可以运用神经网络、机器学习、模糊逻辑、专家系统等为数据分析方法，深入挖掘所采集得到能够反映电气自动化系统运行状态信号背后的信息。达到优化传统的状态监测方法的目的，并对其形成有力的补充，实现精确监测、准确诊断的目的，最终为提高系统运行的可靠性提供有力保障[2]。
结论
简而言之，电气自动化涉及人们生产活动的多个方面，人工智能技术为其进一步的优化和改善提供了新的机遇。本文在着重分析了人工智能技术的热点研究方向和电气自动化技术的应用现状的基础上，从电气自动化系统设计方案的确立和控制策略的优化、辅助操作人员的操作和系统状态的监测四个角度出发，概述了人工智能在该系统中的应用前景和方向。为进一步促进人工智能技术在电气自动化中的应用提供一定参考的同时，也为未来电气自动化系统的改进和优化提供了一些思路[3]。
参考文献：
[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2017（8）：21.
[2]郝晋杰.自动化技术在煤矿机电设备中的应用与发展[J].机械管理开发，2017，32（4）：123-124.