Page 153 - 机械工程及自动化创新研究

第三章 电气自动化的相关研究

任何一台设备运行异常或者出现故障，都会影响相连设备的正常运行，甚至会导
致设备陷入瘫痪状态。如此就应当运用人工智能技术构建可以集中监控的中央控
制智能系统，从而实现对各个关联电气设备的监测信号进行采集，并对现场环境
进行评估，形成完全覆盖、全面渗透的控制系统，最终汇总为全面兼顾、系统联

动的信息网络。从宏观层面来看，就是从整体视角对电气工程进行把握，以整体
眼光解决电气设备无法联动、无法融合的问题。例如，若某设备出现故障，那么
系统能够在对各类信息进行准确分析的同时对故障进行筛查，并分析该故障对其
他电气工程或者设备带来的影响，通过调整关联设备、优化控制方案等对故障进

行消除，以降低其对系统整体运行的影响。
（五）促进人工智能技术与大数据技术的整合运用
电气自动化控制往往规模较为庞大，要想确保规模下每个区域的有机运转，
就需要设定较多电气设备，并做好对每个设备的管控。这就需要根据实际情况对

有关数据信息进行采集、罗列和整理。但是，微处理器、PCL 控制器通常处理能
力不强，难以同时对大量数据信息进行系统处理，且在某些关键环节还会有卡顿
现象，严重的还会导致程序瘫痪，从而大大影响了系统的正常运行。例如，多台
设备在同一时期出现问题之后，需要花费较长时间对问题环节进行查找、对比和

分析，这就无形中大幅提升了诊断时长，影响运行效率的提升，因此就需要对人
工智能技术与大数据技术进行整合运用。在正常状况下，电气自动化系统运行时，
现场分处理和计算机工作站会同时开展相关运算分析活动，以对设备故障进行及
时检查和维修，以尽快明确设备是否处于正常运行状态。若通过分析发现设备的

大量故障，且现场数据状况显著出现了变化，那么就可以在大数据平台中提交运
算任务，并由多台服务器通过分布式计算方式独立开展计算工作，最终对所有计
算结果进行整合汇总，并在电气自动化系统中对结果进行提交，这就可以在短时
间内迅速将各类复杂问题解决，并从海量信息中提取最有用的信息，形成数据库，

为后续故障处理提供参考。由此可见，通过双方技术组合不仅能够使电气控制的
效果得到改善，促进问题决策精度的提升，还能够降低设备数量与性能造成的影
响和危害，这种情况只需要配置少量控制器、微处理器，并确保大数据平台与电
气控制系统实时连接，即能够达到实际控制的要求，从而有效提升运作效率。

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