自動化控制中智能技術(shù)的應(yīng)用研究

智能技術(shù)是各行業(yè)未來發(fā)展的方向，智能化轉(zhuǎn)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)展能力有著積極推動作用，更是培育產(chǎn)業(yè)新的經(jīng)濟(jì)增長點，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)朝向中高端邁進(jìn)的關(guān)鍵技術(shù)，在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和行業(yè)發(fā)展階段有著重要的戰(zhàn)略意義^[1]。隨著我國人口紅利逐步消失，人工智能技術(shù)對現(xiàn)代就業(yè)結(jié)構(gòu)改變產(chǎn)生影響，對社會穩(wěn)定和國家經(jīng)濟(jì)安全具有更加深遠(yuǎn)的影響，可見，提升智能化生產(chǎn)效率，利用自動化控制技術(shù)可逐步取代就業(yè)風(fēng)險^[2]。

1   智能技術(shù)在自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢

1.1 實現(xiàn)控制活動同步進(jìn)行

傳統(tǒng)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，且在實際控制期間也具備很好的控制效果。傳統(tǒng)控制算法應(yīng)用的弊端也尤其顯著，必須在其控制范圍內(nèi)實施控制才可取得良好效果，若是超出控制范圍則會大幅度降低作用能力，導(dǎo)致效果變差。隨著各產(chǎn)業(yè)發(fā)展的數(shù)量和規(guī)模增加，傳統(tǒng)的控制算法已經(jīng)不能滿足當(dāng)前產(chǎn)業(yè)需求，應(yīng)用智能化技術(shù)可解決傳統(tǒng)控制算法的弊端，實現(xiàn)自動化控制水平升級，同時還可同步控制各類設(shè)備^[3]。

在實際控制期間只需將相應(yīng)的數(shù)據(jù)信息輸入其中，便可針對輸入的數(shù)據(jù)展開分析，并且得到問題的解決策略，智能技術(shù)在自動化控制中的使用可顯著降低復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的難度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理效率強化。智能技術(shù)在自動化控制應(yīng)用期間，技術(shù)人員必須要始終遵循使用的基本原則，詳細(xì)劃分被控制對象的種類和類型，同步控制各類設(shè)備。若是在控制期間不能達(dá)到良好的控制效果，這就要求技術(shù)人員詳細(xì)檢查整個設(shè)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，同時反復(fù)調(diào)試出現(xiàn)問題的環(huán)節(jié)，保證控制的效果達(dá)到理想狀態(tài)。

1.2 增進(jìn)系統(tǒng)運行兼容性

自動化控制環(huán)節(jié)應(yīng)用智能化技術(shù)，可將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息采集模式作出改變，實現(xiàn)高水平、高質(zhì)量數(shù)據(jù)信息采集，保證數(shù)據(jù)采集的效率。在更新數(shù)據(jù)信息的時候，也會同時提升系統(tǒng)的兼容性能，保證系統(tǒng)在運行階段可顯著強化處理信息數(shù)據(jù)的能力^[4]。但是在實際控制期間，工程技術(shù)人員必須要充分了解和認(rèn)識系統(tǒng)運行的流暢度和穩(wěn)定性，確保充分的將系統(tǒng)性能發(fā)揮出來，保證更好的完成對系統(tǒng)的控制與管理工作。

1.3 強化系統(tǒng)應(yīng)用性能

自動化技術(shù)操作人員在傳統(tǒng)的操作期間，經(jīng)常性的需要耗費大量的時間和精力了解系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)和構(gòu)造情況，在調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)的時候也基本采取手動的方式完成，影響系統(tǒng)控制效率。自動化控制期間應(yīng)用智能化技術(shù)，可進(jìn)一步簡化上述流程，控制系統(tǒng)可合理且科學(xué)的調(diào)整各類參數(shù)值，確保系統(tǒng)性能始終保持在較高水平。以智能化技術(shù)對自動化控制環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化處理，可大幅度削減工作人員的工作量，同時還可以確保工作系統(tǒng)始終保持運行穩(wěn)定性。另外，為確保系統(tǒng)性能始終保持穩(wěn)定狀態(tài)，還需要實施監(jiān)督與測試系統(tǒng)運行情況，若是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運行期間出現(xiàn)問題的時候，智能化技術(shù)可根據(jù)設(shè)置的方案自行解決，深度提升系統(tǒng)運行性能^[5]。

2   測算與分析智能技術(shù)水平

2.1 構(gòu)建指標(biāo)體系

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

2.2 測算結(jié)果與分析

在對上述指標(biāo)實施分析的時候可通過熵值法完成，搭建起相應(yīng)的指標(biāo)體系，微測度指標(biāo)賦予相應(yīng)的權(quán)值。熵值法實質(zhì)是客觀賦權(quán)法，在對所有指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行確定時可采取熵值思想實現(xiàn)，基于指標(biāo)離散程度判斷各指標(biāo)要素的影響情況^[7-8]。若是指標(biāo)的離散程度越高，則表示在整體評價當(dāng)中其產(chǎn)生的影響也將會越大^[9-10]。在一定程度上，熵值法在應(yīng)用的時候可有效規(guī)避主觀賦值法存在的不足，通過權(quán)重將數(shù)據(jù)之間的差異性作出客觀的反饋。在各權(quán)重指標(biāo)計算與分析時，可通過熵值法完成，其具體的關(guān)系表達(dá)式如下所示：

公式（1）中，m 表示樣本數(shù)量，n 表示每個樣本的指標(biāo)數(shù)量，X_ij 表示第i 個樣本的第j 個指標(biāo)數(shù)值。在標(biāo)準(zhǔn)化處理各指標(biāo)的時候必須要對指標(biāo)相對數(shù)值計算完成，并且保證各指標(biāo)具有良好的可比性。在對第j 個指標(biāo)的第i 個樣本占總指標(biāo)比重進(jìn)行計算的時候，其關(guān)系表達(dá)式如下所示：

第j 個指標(biāo)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：

通過計算獲得所有指標(biāo)的權(quán)重值，其關(guān)系表達(dá)式如下所示：

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

在公式（6）中，AI_i 表示的含義為i 地區(qū)產(chǎn)業(yè)智能技術(shù)指數(shù)，當(dāng)該指數(shù)的數(shù)值越大的時候，則表示i 地區(qū)的產(chǎn)業(yè)智能化水平越高。

3   智能技術(shù)對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響

3.1 構(gòu)建計量模型

以柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)模型，將智能化外生變量加入其中。

將公式（7）進(jìn)行簡化變形，將其轉(zhuǎn)變成為勞動投入關(guān)于產(chǎn)出和其他投入要素關(guān)系的關(guān)系表達(dá)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(cè)取對數(shù)，可得到以下關(guān)系表達(dá)式：

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

為更進(jìn)一步將關(guān)鍵變量缺失問題減弱避免方程估計出現(xiàn)偏差現(xiàn)象，在分析過程中將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、工資水平、工人受教育水平、對外開放程度等都納入方程中。與省級面板數(shù)據(jù)特征相結(jié)合，將公式所有的下表更改為i 和t，i 表示地區(qū)，t 表示時間，控制變量記作 ，同時對就業(yè)和智能化之間的非線性關(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(dá)式：

其中l 表示被解釋變量，即產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員總數(shù)量，ai 表示核心解釋變量，即產(chǎn)業(yè)自動化控制智能化技術(shù)發(fā)展水平。基于上述推導(dǎo)成果，為更進(jìn)一步分析自動化控制應(yīng)用智能技術(shù)對就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響，本文在分析探究期間構(gòu)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(jié)構(gòu)。

3.2 變量說明與數(shù)據(jù)來源

變量說明：lstr 為被解釋變量，指就業(yè)結(jié)構(gòu)，分為高技能勞動力（high）、中技能勞動力（mid）、低技能勞動力（low）。

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

表2 主要變量指標(biāo)描述性統(tǒng)計結(jié)果表

3.3 實證結(jié)果分析

智能化對高技能勞動力和低技能勞動力的回歸系數(shù)為正，且顯著性檢驗超過1%，對中技能勞動力回歸系數(shù)為負(fù)，由此表明自動化控制智能技術(shù)對制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出兩極化影響。從技能角度分析，自動化控制智能技術(shù)對各地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生單極化影響。大專生和初中生勞動力系數(shù)呈現(xiàn)出負(fù)數(shù)，則表明智能化對大專生和初中生的勞動需求量明顯下降，從我國當(dāng)前的情況看來，這類勞動力的所掌握的技能水平基本沒有達(dá)到智能化需求的標(biāo)準(zhǔn)，對大專生的技能教育工作迫在眉睫，強化專業(yè)技術(shù)培訓(xùn)更是面臨著時代的需求，所以智能化對中技能勞動力表現(xiàn)出了替代效應(yīng)。自動化控制智能化技術(shù)發(fā)展可顯著提升高技能勞動者就業(yè)，降低中技能勞動力就業(yè)，低技能勞動力就業(yè)也呈現(xiàn)出提升的趨勢，整體對就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生極化影響，也進(jìn)一步說明本文構(gòu)建的指標(biāo)體系與計量模型在評價的時候具有科學(xué)性。智能化對技能型勞動力和高學(xué)歷勞動力群體的單極化影響呈現(xiàn)出區(qū)域特征，對本區(qū)域范圍內(nèi)的就業(yè)結(jié)構(gòu)影響顯著的比臨近區(qū)域的影響更為明顯。

4   結(jié)語

自動化控制智能技術(shù)發(fā)展對我國就業(yè)結(jié)構(gòu)有著明顯的影響，通過構(gòu)建計量模型分析我國產(chǎn)業(yè)就業(yè)現(xiàn)狀，檢驗對就業(yè)總量的影響，著重分析就業(yè)總量和智能化非線性關(guān)系，可見自動控制智能技術(shù)發(fā)展對就業(yè)形式有著一定的影響。就業(yè)結(jié)構(gòu)受到智能化極化影響，對受教育水平勞動力的影響是不同的。

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（本文來源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2022年9月期）