自動(dòng)化控制中智能技術(shù)的應用研究

智能技術(shù)是各行業(yè)未來(lái)發(fā)展的方向，智能化轉型升級對提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展質(zhì)量，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力有著(zhù)積極推動(dòng)作用，更是培育產(chǎn)業(yè)新的經(jīng)濟增長(cháng)點(diǎn)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)朝向中高端邁進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)，在社會(huì )經(jīng)濟發(fā)展和行業(yè)發(fā)展階段有著(zhù)重要的戰略意義^[1]。隨著(zhù)我國人口紅利逐步消失，人工智能技術(shù)對現代就業(yè)結構改變產(chǎn)生影響，對社會(huì )穩定和國家經(jīng)濟安全具有更加深遠的影響，可見(jiàn)，提升智能化生產(chǎn)效率，利用自動(dòng)化控制技術(shù)可逐步取代就業(yè)風(fēng)險^[2]。

1   智能技術(shù)在自動(dòng)化控制中的應用優(yōu)勢

1.1 實(shí)現控制活動(dòng)同步進(jìn)行

傳統的控制算法可深入分析被控制對象，這種措施也是目前最為主流的控制方案，具有很強的控制能力，且在實(shí)際控制期間也具備很好的控制效果。傳統控制算法應用的弊端也尤其顯著(zhù)，必須在其控制范圍內實(shí)施控制才可取得良好效果，若是超出控制范圍則會(huì )大幅度降低作用能力，導致效果變差。隨著(zhù)各產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數量和規模增加，傳統的控制算法已經(jīng)不能滿(mǎn)足當前產(chǎn)業(yè)需求，應用智能化技術(shù)可解決傳統控制算法的弊端，實(shí)現自動(dòng)化控制水平升級，同時(shí)還可同步控制各類(lèi)設備^[3]。

在實(shí)際控制期間只需將相應的數據信息輸入其中，便可針對輸入的數據展開(kāi)分析，并且得到問(wèn)題的解決策略，智能技術(shù)在自動(dòng)化控制中的使用可顯著(zhù)降低復雜數據處理的難度，實(shí)現數據處理效率強化。智能技術(shù)在自動(dòng)化控制應用期間，技術(shù)人員必須要始終遵循使用的基本原則，詳細劃分被控制對象的種類(lèi)和類(lèi)型，同步控制各類(lèi)設備。若是在控制期間不能達到良好的控制效果，這就要求技術(shù)人員詳細檢查整個(gè)設計流程，按照既定的檢查方案，綜合新型的檢查方式，保證檢查效果，同時(shí)反復調試出現問(wèn)題的環(huán)節，保證控制的效果達到理想狀態(tài)。

1.2 增進(jìn)系統運行兼容性

自動(dòng)化控制環(huán)節應用智能化技術(shù)，可將傳統的數據信息采集模式作出改變，實(shí)現高水平、高質(zhì)量數據信息采集，保證數據采集的效率。在更新數據信息的時(shí)候，也會(huì )同時(shí)提升系統的兼容性能，保證系統在運行階段可顯著(zhù)強化處理信息數據的能力^[4]。但是在實(shí)際控制期間，工程技術(shù)人員必須要充分了解和認識系統運行的流暢度和穩定性，確保充分的將系統性能發(fā)揮出來(lái)，保證更好的完成對系統的控制與管理工作。

1.3 強化系統應用性能

自動(dòng)化技術(shù)操作人員在傳統的操作期間，經(jīng)常性的需要耗費大量的時(shí)間和精力了解系統內部參數和構造情況，在調整系統參數的時(shí)候也基本采取手動(dòng)的方式完成，影響系統控制效率。自動(dòng)化控制期間應用智能化技術(shù)，可進(jìn)一步簡(jiǎn)化上述流程，控制系統可合理且科學(xué)的調整各類(lèi)參數值，確保系統性能始終保持在較高水平。以智能化技術(shù)對自動(dòng)化控制環(huán)節進(jìn)行優(yōu)化處理，可大幅度削減工作人員的工作量，同時(shí)還可以確保工作系統始終保持運行穩定性。另外，為確保系統性能始終保持穩定狀態(tài)，還需要實(shí)施監督與測試系統運行情況，若是發(fā)現系統運行期間出現問(wèn)題的時(shí)候，智能化技術(shù)可根據設置的方案自行解決，深度提升系統運行性能^[5]。

2   測算與分析智能技術(shù)水平

2.1 構建指標體系

自動(dòng)化控制應用智能技術(shù)水平需經(jīng)過(guò)評測，而評估框架的構建可從效能與效益評估、能力評估和兩化融合水平著(zhù)手，具體包含協(xié)同創(chuàng )新、綜合集成、單項應用、基礎建設和社會(huì )效益等。智能化發(fā)展難以脫離互聯(lián)網(wǎng)而單獨存在，同時(shí)還需不斷投入人才、資金和設備，這也是實(shí)現自動(dòng)化控制智能化發(fā)展的有效保障。其次，技術(shù)成果應用轉換和產(chǎn)業(yè)化程度提升是自動(dòng)化技術(shù)智能化發(fā)展水平的衡量指標，對判斷智能技術(shù)應用效果有著(zhù)很大的影響^[6]。智能技術(shù)發(fā)展對硬件設備和軟件有著(zhù)很強的依賴(lài)性，其所提供的數據加工處理工藝和新技術(shù)、專(zhuān)利研究與成果轉化都是對智能化健康發(fā)展有著(zhù)很大的助力作用。最后，智能技術(shù)的應用與發(fā)展需投入大量的設備和資金，所以在自動(dòng)化控制發(fā)展期間必須要對市場(chǎng)應用效率和市場(chǎng)回報率作出調查。

2.2 測算結果與分析

在對上述指標實(shí)施分析的時(shí)候可通過(guò)熵值法完成，搭建起相應的指標體系，微測度指標賦予相應的權值。熵值法實(shí)質(zhì)是客觀(guān)賦權法，在對所有指標權重進(jìn)行確定時(shí)可采取熵值思想實(shí)現，基于指標離散程度判斷各指標要素的影響情況^[7-8]。若是指標的離散程度越高，則表示在整體評價(jià)當中其產(chǎn)生的影響也將會(huì )越大^[9-10]。在一定程度上，熵值法在應用的時(shí)候可有效規避主觀(guān)賦值法存在的不足，通過(guò)權重將數據之間的差異性作出客觀(guān)的反饋。在各權重指標計算與分析時(shí)，可通過(guò)熵值法完成，其具體的關(guān)系表達式如下所示：

公式（1）中，m 表示樣本數量，n 表示每個(gè)樣本的指標數量，X_ij 表示第i 個(gè)樣本的第j 個(gè)指標數值。在標準化處理各指標的時(shí)候必須要對指標相對數值計算完成，并且保證各指標具有良好的可比性。在對第j 個(gè)指標的第i 個(gè)樣本占總指標比重進(jìn)行計算的時(shí)候，其關(guān)系表達式如下所示：

第j 個(gè)指標的熵值計算關(guān)系式如下所示：

信息熵冗余度計算關(guān)系式如下所示：

通過(guò)計算獲得所有指標的權重值，其關(guān)系表達式如下所示：

最后，對各地產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化控制智能技術(shù)指數進(jìn)行計算，其關(guān)系表達式如下所示：

在公式（6）中，AI_i 表示的含義為i 地區產(chǎn)業(yè)智能技術(shù)指數，當該指數的數值越大的時(shí)候，則表示i 地區的產(chǎn)業(yè)智能化水平越高。

3   智能技術(shù)對就業(yè)結構的影響

3.1 構建計量模型

以柯布道格拉斯生產(chǎn)函數為基礎構建生產(chǎn)函數模型，將智能化外生變量加入其中。

將公式（7）進(jìn)行簡(jiǎn)化變形，將其轉變成為勞動(dòng)投入關(guān)于產(chǎn)出和其他投入要素關(guān)系的關(guān)系表達式：

在公式（7）和公式（8）中，Y表示產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出值，A表示生產(chǎn)力水平，L表示勞動(dòng)力投入，K表示資本投入水平，AI表示智能化投入水平。就公式（8）等號兩側取對數，可得到以下關(guān)系表達式：

智能化投入水平會(huì )為產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力提升帶來(lái)直接影響，在分析的時(shí)候可將生產(chǎn)力水平設為智能化程度線(xiàn)性函數，即A=γ AI，上述公式原有系數可獲得以下基本公式：

為更進(jìn)一步將關(guān)鍵變量缺失問(wèn)題減弱避免方程估計出現偏差現象，在分析過(guò)程中將產(chǎn)業(yè)結構、工資水平、工人受教育水平、對外開(kāi)放程度等都納入方程中。與省級面板數據特征相結合，將公式所有的下表更改為i 和t，i 表示地區，t 表示時(shí)間，控制變量記作 ，同時(shí)對就業(yè)和智能化之間的非線(xiàn)性關(guān)系作出考慮，將智能化水平平方項納入關(guān)系式，得到以下關(guān)系表達式：

其中l 表示被解釋變量，即產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員總數量，ai 表示核心解釋變量，即產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化控制智能化技術(shù)發(fā)展水平?；谏鲜鐾茖С晒?，為更進(jìn)一步分析自動(dòng)化控制應用智能技術(shù)對就業(yè)結構產(chǎn)生的影響，本文在分析探究期間構建以下計量模型：

在公式（12）中，lstr 表示的含義為被解釋變量，即就業(yè)結構。

3.2 變量說(shuō)明與數據來(lái)源

變量說(shuō)明：lstr 為被解釋變量，指就業(yè)結構，分為高技能勞動(dòng)力（high）、中技能勞動(dòng)力（mid）、低技能勞動(dòng)力（low）。

控制變量：資本投入（k）、工資水平（wage）、產(chǎn)業(yè)結構（str）、人力資本投資（hi）、城鎮化水平（urban）、金融發(fā)展水平（fin）。

表2 主要變量指標描述性統計結果表

3.3 實(shí)證結果分析

智能化對高技能勞動(dòng)力和低技能勞動(dòng)力的回歸系數為正，且顯著(zhù)性檢驗超過(guò)1%，對中技能勞動(dòng)力回歸系數為負，由此表明自動(dòng)化控制智能技術(shù)對制造業(yè)就業(yè)結構表現出兩極化影響。從技能角度分析，自動(dòng)化控制智能技術(shù)對各地區就業(yè)結構產(chǎn)生單極化影響。大專(zhuān)生和初中生勞動(dòng)力系數呈現出負數，則表明智能化對大專(zhuān)生和初中生的勞動(dòng)需求量明顯下降，從我國當前的情況看來(lái)，這類(lèi)勞動(dòng)力的所掌握的技能水平基本沒(méi)有達到智能化需求的標準，對大專(zhuān)生的技能教育工作迫在眉睫，強化專(zhuān)業(yè)技術(shù)培訓更是面臨著(zhù)時(shí)代的需求，所以智能化對中技能勞動(dòng)力表現出了替代效應。自動(dòng)化控制智能化技術(shù)發(fā)展可顯著(zhù)提升高技能勞動(dòng)者就業(yè)，降低中技能勞動(dòng)力就業(yè)，低技能勞動(dòng)力就業(yè)也呈現出提升的趨勢，整體對就業(yè)結構產(chǎn)生極化影響，也進(jìn)一步說(shuō)明本文構建的指標體系與計量模型在評價(jià)的時(shí)候具有科學(xué)性。智能化對技能型勞動(dòng)力和高學(xué)歷勞動(dòng)力群體的單極化影響呈現出區域特征，對本區域范圍內的就業(yè)結構影響顯著(zhù)的比臨近區域的影響更為明顯。

4   結語(yǔ)

自動(dòng)化控制智能技術(shù)發(fā)展對我國就業(yè)結構有著(zhù)明顯的影響，通過(guò)構建計量模型分析我國產(chǎn)業(yè)就業(yè)現狀，檢驗對就業(yè)總量的影響，著(zhù)重分析就業(yè)總量和智能化非線(xiàn)性關(guān)系，可見(jiàn)自動(dòng)控制智能技術(shù)發(fā)展對就業(yè)形式有著(zhù)一定的影響。就業(yè)結構受到智能化極化影響，對受教育水平勞動(dòng)力的影響是不同的。

參考文獻：

[1] 程程.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應用思路分析[J].中國設備工程,2021,00(23):34-35.

[2] 唐宇.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應用研究[J].科技創(chuàng )新與應用,2021,11(26):164-166.

[3] 孫昌松.探討人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制的應用[J].冶金管理,2021,00(17):90-91.

[4] 宗鵬.電氣自動(dòng)化控制中應用人工智能技術(shù)的思路與策略研究[J].科技創(chuàng )新與應用,2021,11(24):159-161.

[5] 樊小霞,謝穎佳,常萍萍.信息化背景下人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應用[J].中國信息化,2021,00(07):48-49.

[6] 郝睿,孟靜靜.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應用[J].電子世界,2021,(12):47-48.

[7] 蘇保國.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制的應用[J].電子世界,2021,(11):180-181.

[8] 郝琳,張亞超.電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應用[J].輕工科技,2021,37(06):59-60.

[9] 孫玉芬,郭春光,劉冰.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統中的應用[J].電子技術(shù)與軟件工程,2021,00(11):124-125.

[10] 宋國成.電氣自動(dòng)化控制中應用人工智能技術(shù)的思路探究[J].中小企業(yè)管理與科技(下旬刊),2021,00(05):189-190.

（本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年9月期）