【关键词】电气设备；自动化技术；PID控制；性能评估

引言

在电气工程中，电气自动化技术发挥着十分重要的作用。工业4.0浪潮兴起，电气设备自动化系统早已发生深刻变革，不再是简单的机械替代品，而是发展为感知、决策与执行三位一体的智能综合体[1]。这些系统借助尖端控制算法与智能传感网络这对核心技术组合，一方面有效保障生产效率与稳定性，另一方面又显著削减能耗与运行成本。放眼来看，智能制造与电气自动化的深度融合催生出众多应用新场景。计算机视觉识别技术具有精准的识别能力，远程监控技术打破空间限制，故障预测性维护提前防范风险。这些技术正逐步改变工业生产的传统模式[2]。电气自动化技术正稳步发展，从简单参数控制迈向数据驱动的智能决策新阶段，为企业数字化转型提供了有力支撑。

一、电气设备自动化技术基础

（一）电气设备自动化的技术架构

电气设备自动化系统构建于四层架构之上：感知层、网络层、控制层和应用层。感知层如同系统五官，遍布各类传感器采集数据，传感技术日新月异，大幅提升了采集精准度。网络层负责数据流转与协议适配。居中的控制层是系统核心所在，可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller，PLC）与分布式控制系统（Distributed Control System，DCS）在此协同运作[3]。顶层应用层则提供界面交互与高级功能支持。

评估自动化系统性能，关键指标包括响应时间、控制精度、故障检测率及系统可靠性[4]。可靠性指标尤显重要，常通过平均无故障时间（Mean Time Between Failures，MTBF）与平均修复时间双指标来衡量。表1汇总了各类自动化系统性能参数，便于直观对比。

电气设备自动化系统的控制算法是实现高精度控制的关键。PID控制是最基础的控制算法，其控制输出由比例项、积分项和微分项组成，如公式（1）所示：

u（t）=Kpe（t）+Ki∫t0e（τ）dτ+Kdde（t）dt（1）

其中，u（t）为控制器输出，e（t）为系统误差，Kp、Ki和Kd分别为比例系数、积分系数和微分系数。

PID控制参数的优化调整对控制系统性能具有决定性影响。在实际应用中，电气设备自动化系统往往面临负载扰动、外部环境变化及设备老化等复杂因素，传统PID控制难以兼顾系统的响应速度与稳定性。因此，在多个工业场景中逐渐引入更为智能化的控制算法以增强系统适应性与鲁棒性[5]。

（二）电气设备自动化关键技术分析

电气设备自动化的核心技术有传感技术、先进控制技术、通信技术与人工智能技术。新型传感器拓宽了数据采集疆域，提升了精度。振动分析技术通过频谱解析实现故障早期预警[6]，公式（2）揭示了信号功率谱密度与频率、观测时间的关系：

P（f）=limT→

SymboleB@1T∫T2-T2x（t）e-j2πftdt2（2）

其中，P（f）为信号x（t）的功率谱密度，f为频率，T为观测时间。

控制技术版图上，自适应控制、鲁棒控制与智能控制各有千秋。自适应控制可实时识别系统参数变化并自动调整控制策略，适用于模型不确定性较大或系统动态特性变化频繁的场合，如变载荷电机控制与热工过程调节。相比之下，鲁棒控制强调控制系统在不确定性与干扰下的稳定性和性能保障，常见于对安全性与稳定性要求极高的关键设备[7]。