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摘 要：当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面，计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输，传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈，所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环，实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出犷新的挑战，促进了智能理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。
关键词：人工智能自动化
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着电气的设计的发展，传统的方法有时很难适应。在此背景下，人工智能技术被引入电气设备的优化设计过程中，并取得了一些成功经验。本文在总结人工智能在电气设备领域取得成果的基础上，对具体应用提出一些看法与策略。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展，也有利于提高电气设备运行的智能化水平，对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性，加快生产效率都有重大意义。
1人工智能控制器的優势
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：
（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）。
（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。
（3）它们比古典控制器的调节容易。
（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
（5）运用语言和响应信息可能设计它们。
（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。
（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。
（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（11）它们很容易扩展和修改。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
2 人工智能的应用现状
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域。
2.1 优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的，因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。
用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
2.2 故障诊断
电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。
人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。
2.3 智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。
3结语
人类智能主要包括三个方面，即感知能力，思维能力，行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化，因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。
关键词：人工智能自动化
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着电气的设计的发展，传统的方法有时很难适应。在此背景下，人工智能技术被引入电气设备的优化设计过程中，并取得了一些成功经验。本文在总结人工智能在电气设备领域取得成果的基础上，对具体应用提出一些看法与策略。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展，也有利于提高电气设备运行的智能化水平，对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性，加快生产效率都有重大意义。
1人工智能控制器的優势
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：
（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）。
（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。
（3）它们比古典控制器的调节容易。
（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
（5）运用语言和响应信息可能设计它们。
（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。
（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。
（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（11）它们很容易扩展和修改。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
2 人工智能的应用现状
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域。
2.1 优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的，因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。
用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
2.2 故障诊断
电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。
人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。
2.3 智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。
3结语
人类智能主要包括三个方面，即感知能力，思维能力，行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化，因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。