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信息记录材料２０２４年８月第２５卷第８期

基于人工智能技术的电气自动化系统优化设计

杨汶坡

（新源智储能源发展＜北京＞有限公司北京１０２４００）

【摘要】人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）技术的融入被视作电气自动化系统升级的关键所在。本研究聚焦于基于ＡＩ的电气自

动化系统优化设计，提出一系列电气自动化系统优化设计原则与方法，通过集成先进的智能算法提升系统的自适应能力和决策效率，

采用参数调优、数据增强等手段提升模型性能，并针对安全性和可靠性问题提出基于ＡＩ的解决方案。将优化系统应用在实际电气自

动化环境中，结果表明，该系统的决策建议与实际情况大致相符，展示出ＡＩ技术在提高系统效率、降低维护成本及增强系统可靠性方

面的实际应用价值。

【关键词】电气自动化系统；人工智能技术；系统优化设计；智能决策支持；工业生产智能化

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【中图分类号】ＴＭ７６【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２４）０８０１４１０３

０引言加智能、高效和可靠的电气自动化系统。

随着工业４０时代的深入推进，电气自动化系统是提１ＡＩ技术在电气自动化系统中的应用

升生产力、降低人力成本、保障生产质量的重要基石，电气１１ＡＩ技术概述

自动化已成为提升生产效率与保障质量的核心驱动力。ＡＩ作为信息技术领域的一个重要分支，已经在多个

信息技术的快速发展，促使电气自动化系统正经历着一场维度对电气自动化产生了深远的影响。ＡＩ涵盖了从机器

深刻的变革。传统的自动化技术，如可编程逻辑控制器学习、深度学习到自然语言处理等一系列子领域，这些技

（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｌｏｇｉｃｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ＰＬＣ）和数据采集与监控系术使计算机能够模拟人类的认知功能，包括学习、推理、自

统（ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｄａｔａａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ＳＣＡＤＡ），曾经我修正等。

在工业控制领域占据主导地位。然而，这些技术由于其封在电气自动化系统中，ＡＩ技术可以提升系统智能化

闭性和刚性，难以适应现代生产环境下对灵活性和智能化水平，实现效率优化和故障预测等高级功能。一方面，ＡＩ

的要求。因此，越来越多的研究聚焦于如何将开放性的信技术可以通过大数据分析助力系统精准预测与高效决策，

息技术融入自动化系统中，以提高系统的可编程性、互操利用强化学习优化控制策略，使系统具备自我学习与适应

作性和智能决策能力。能力。另一方面，ＡＩ在图像识别与处理方面的优势，使其

目前，电气自动化系统的发展趋势主要表现在三个方在质量检测等环节发挥关键作用。自然语言处理技术的

面。首先，系统架构正向着更加模块化、网络化的方向演发展则能够增强系统理解执行语音指令的能力，提升人机

进，这使得系统组件能够更加灵活地协同工作。其次，大交互的友好性。随着ＡＩ技术的不断发展，其在电气自动

数据和云计算技术的引入为系统提供了强大的数据存储、化领域的应用日益深化，结合边缘计算和物联网技术，ＡＩ

处理和分析能力，促进了数据驱动的自动化控制策略的发能够实现云端分析与学习，以及设备端的快速响应与控

展。最后，人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）技术的集成［３］

制，显著提升系统的实时性与可靠性。

正在成为推动电气自动化系统智能化的关键，尤其是机器