王勇軍

摘 要 人工智能在實際的工業(yè)自動化控制系統(tǒng)中進行使用時，包含了許多方面的優(yōu)點，它的實際應(yīng)用在質(zhì)量和生產(chǎn)速率等領(lǐng)域起到了十分重要的作用。然而按照當(dāng)下的社會形勢來分析，人工智能在工業(yè)自動控制體系的實際操作中依舊出現(xiàn)許多的問題，因此，提高解決難題的效率，及時找到適當(dāng)?shù)慕鉀Q方法，對于工業(yè)自動化控制系統(tǒng)之中的人工智能的靈活應(yīng)用具有劃時代的意義。

關(guān)鍵詞 人工智能;工業(yè)自動化;控制系統(tǒng)

在工業(yè)自動化控制體系之中推廣人工智能的實際操作，可以改良當(dāng)下傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)過程所包含的不足之處，還可以加快工業(yè)運作的速率，在產(chǎn)品的加工生產(chǎn)過程之中建立原材料的資料和商品的全方位多角度的密切關(guān)系，以此實現(xiàn)建設(shè)極度互相聯(lián)系的工業(yè)體系的偉大目標。此外，人工智能不但可以減少生產(chǎn)成本的投入，還可以經(jīng)過實際的操作對所生產(chǎn)的產(chǎn)品進行故障的安檢，以此來保證每個產(chǎn)品的質(zhì)量和實用性、安全性，從而實現(xiàn)工業(yè)技術(shù)和水平的總體進步。

1人工智能的概念

人工智能是使用計算機技能來對人類感官系統(tǒng)總體功能的仿真和發(fā)展，還可以利用人類的思想形式來對新型智能實際操作方面的問題進行快速解決。從概念的角度來看，人工智能屬于計算機科學(xué)的一部分，然而在實際探索的實際研究之中，又與哲學(xué)和心理學(xué)等許多不同科目的知識緊密相連、相互依賴。進行人工智能研究的主要目的是制造并控制智能機器人勝任人類社會之中一些復(fù)雜而危險的工作。在工業(yè)自動化控制的體系之中進行人工智能技術(shù)的具體實踐是計算機智能化技能的主要實際操作的領(lǐng)域之一，也是以后人工智能的探索和進步的主要方向之一[1]。

2人工智能在工業(yè)自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用方式

在現(xiàn)有的對人工智能技術(shù)的具體探索之中，具體將人工智能運用在工業(yè)自動化控制系統(tǒng)之中的操作方式有三種體現(xiàn)：第一種是模糊控制器的實際使用，他的主要操作方式就是以檢測設(shè)備、被控制對象、執(zhí)行設(shè)備、連接過程和模糊控制設(shè)備等部分作為控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)，模糊控制器作為運行系統(tǒng)的主要核心所在，不但有著數(shù)據(jù)處理的能力，還可以依靠主要的執(zhí)行結(jié)構(gòu)來根據(jù)輸入的各種命令進行工作。第二種是專業(yè)控制應(yīng)用。專業(yè)控制應(yīng)用一般是圍繞著知識庫存的建立而展開具體工作的運行體系，系統(tǒng)之中包含了搜索知識定理的渠道、知識定理的體現(xiàn)形式、知識儲存的不斷增加、推理系統(tǒng)的高速工作等等領(lǐng)域，進行運行的主要基礎(chǔ)是求解體系。專業(yè)控制題型的精準和理想化運作，可以將人工智能技術(shù)的優(yōu)點完全體現(xiàn)出來。第三種是神經(jīng)網(wǎng)格的分支控制應(yīng)用，他構(gòu)建和運作的根本是不同層次不同階段的組織、神經(jīng)元和系統(tǒng)組成的，和生物腦子里面的儲存著巨大信息知識的神經(jīng)網(wǎng)格十分相近。經(jīng)過各個神元之間的相互聯(lián)系和系數(shù)不斷地改變，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對工業(yè)自動化生產(chǎn)之中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息進行甄別，從而對一切可能發(fā)生或者已經(jīng)發(fā)生的情況進行預(yù)料和及時處理控制[2]。

3人工智能在工業(yè)自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用問題

3.1 人工智能發(fā)展的水平較低

人工智能在具體的工業(yè)自動化控制系統(tǒng)的實際應(yīng)用之中，本身獨特的優(yōu)勢特點早已被各個不同領(lǐng)域的人士所認可和接受，而且在有關(guān)的社會團體之中早已展開了大量的資金投入，以便于開展有關(guān)的數(shù)據(jù)開發(fā)和相關(guān)高端技術(shù)的研究和探索。以當(dāng)下的進步形式來看，我國的人工智能的總體技術(shù)水平還處于初級狀態(tài)，沒辦法滿足工業(yè)生產(chǎn)中對實際操作和解決問題的具體要求。這里的難題一般出現(xiàn)在以下三個領(lǐng)域：一個是在工業(yè)自動化控制系統(tǒng)之中進行人工智能的具體使用和操作的時候，要求人工智能能夠?qū)Σ煌暾?、含有缺陷的目標對象進行掃描檢測，這就需要人工智能擁有動態(tài)特性的感知系統(tǒng)，而不僅僅是根據(jù)已有樣本照葫蘆畫瓢的對現(xiàn)有樣本進行檢測的技術(shù)。目前我國在這個領(lǐng)域還存在著極大的漏洞。第二個就是將原料進行加工生成產(chǎn)品的進程之中，需要資源、能源和信息三者之間的多種相互合作、相互融合、相互交流。然而當(dāng)前人工智能的技術(shù)水平在能源消耗的預(yù)算和對信息和資源的綜合利用方面上還不能實現(xiàn)實時的跟蹤檢測和精確調(diào)配。第三個就是很難實現(xiàn)和實際生產(chǎn)過程緊密貼合的靈活的模擬操作模型。特別是當(dāng)下環(huán)境之中，人工智能面臨著程序不斷更新進步的開放性要求，這就導(dǎo)致相關(guān)的信息庫和規(guī)律規(guī)則將不斷擴展，含有許多不確定的因素，這使得人工智能很難及時跟上現(xiàn)有的技術(shù)要求，難以快速實現(xiàn)對技術(shù)、效率、能量消耗三者之間的平衡要求。即使目前許多企業(yè)的在工廠的生產(chǎn)過程之中逐步開始加入人工智能代替人類生產(chǎn)力的實際應(yīng)用，但事實上人工智能在實際操作之中還是很難滿足工業(yè)發(fā)展的需要，在給生產(chǎn)帶來實際的效率方面還有很大的差距和發(fā)展空間。

3.2 人工智能技術(shù)標準的缺失

在統(tǒng)一的技能衡量尺度下才可以高效率地促進人工智能的相關(guān)研究平穩(wěn)進行，有利于高端技術(shù)的研發(fā)速度的提高，還可以降低人工智能技術(shù)的不穩(wěn)定帶來的生產(chǎn)過程之中的風(fēng)險。然而在現(xiàn)實的發(fā)展進成之中，人工智能的具體使用遍布生活的方方面面。但是每個領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄艿难芯亢褪褂枚际菃为毚嬖诘?，沒有任何關(guān)聯(lián)。如果只是在部分應(yīng)用和操作之中構(gòu)建起相關(guān)的衡量尺度和對技術(shù)把控的標準，就會使得人工智能技術(shù)在別的領(lǐng)域進行使用時會產(chǎn)生極大的反面效果，還可能會產(chǎn)生一定的安全隱患。

3.3 理論研究和實際需求相脫節(jié)

當(dāng)前在中國的論文最大網(wǎng)站——知網(wǎng)之中，和人工智能以及自動化控制有關(guān)的研究型的論文還不到八百篇，并且這里面還有很多是二十世紀九十年代在人工智能和自動控制系統(tǒng)設(shè)計初步實現(xiàn)在工業(yè)領(lǐng)域的使用時的相關(guān)理論文章。這就體現(xiàn)了在實際的使用過程之中，自動化控制的理論技術(shù)研究大多集中在某幾個固定領(lǐng)域，對于其他領(lǐng)域的人工智能研究還十分缺乏[3]。

4結(jié)束語

將人工智能實際應(yīng)用于工業(yè)自動化控制之中，可以從根本上實現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)的流水線形式實際的改進，這樣可以有效的加快社會生產(chǎn)力的發(fā)展和生產(chǎn)方式的進步，提高社會的生產(chǎn)水平。然而在現(xiàn)實工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中，人工智能的技術(shù)還不能夠達到當(dāng)下生產(chǎn)水平的要求，所以實際的可使用范圍還比較小，有著多方面條件的限制。這就需要我們加大對人工智能技術(shù)研究的投入，加快對高端技術(shù)的研究速度，促進生產(chǎn)力水平的提高。

參考文獻

[1] 趙佰亭，賈曉芬.自動化專業(yè)資源共享平臺構(gòu)建與實踐[J].科技風(fēng)，2019（23）：98.

[2] 武靜.計算機人工智能技術(shù)研究進展與應(yīng)用分析[J].通訊世界， 2019，26（7）：148-149.

[3] 李龍華.人工智能在自動控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].黑龍江科學(xué)，2019， 10（10）：68-69.