自動化控制中智能技術的應用研究

智能技術是各行業未來發展的方向，智能化轉型升級對提升產業發展質量，優化產業發展水平，提升產業發展能力有著積極推動作用，更是培育產業新的經濟增長點，促進產業朝向中高端邁進的關鍵技術，在社會經濟發展和行業發展階段有著重要的戰略意義^[1]。隨著我國人口紅利逐步消失，人工智能技術對現代就業結構改變產生影響，對社會穩定和國家經濟安全具有更加深遠的影響，可見，提升智能化生產效率，利用自動化控制技術可逐步取代就業風險^[2]。

1   智能技術在自動化控制中的應用優勢

1.1 實現控制活動同步進行

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，必須在其控制范圍內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，導致效果變差。隨著各產業發展的數量和規模增加，傳統的控制算法已經不能滿足當前產業需求，應用智能化技術可解決傳統控制算法的弊端，實現自動化控制水平升級，同時還可同步控制各類設備^[3]。

在實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分析，并且得到問題的解決策略，智能技術在自動化控制中的使用可顯著降低復雜數據處理的難度，實現數據處理效率強化。智能技術在自動化控制應用期間，技術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和類型，同步控制各類設備。若是在控制期間不能達到良好的控制效果，這就要求技術人員詳細檢查整個設計流程，按照既定的檢查方案，綜合新型的檢查方式，保證檢查效果，同時反復調試出現問題的環節，保證控制的效果達到理想狀態。

1.2 增進系統運行兼容性

自動化控制環節應用智能化技術，可將傳統的數據信息采集模式作出改變，實現高水平、高質量數據信息采集，保證數據采集的效率。在更新數據信息的時候，也會同時提升系統的兼容性能，保證系統在運行階段可顯著強化處理信息數據的能力^[4]。但是在實際控制期間，工程技術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揮出來，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

自動化技術操作人員在傳統的操作期間，經常性的需要耗費大量的時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候也基本采取手動的方式完成，影響系統控制效率。自動化控制期間應用智能化技術，可進一步簡化上述流程，控制系統可合理且科學的調整各類參數值，確保系統性能始終保持在較高水平。以智能化技術對自動化控制環節進行優化處理，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，還需要實施監督與測試系統運行情況，若是發現系統運行期間出現問題的時候，智能化技術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水平

2.1 構建指標體系

自動化控制應用智能技術水平需經過評測，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手，具體包含協同創新、綜合集成、單項應用、基礎建設和社會效益等。智能化發展難以脫離互聯網而單獨存在，同時還需不斷投入人才、資金和設備，這也是實現自動化控制智能化發展的有效保障。其次，技術成果應用轉換和產業化程度提升是自動化技術智能化發展水平的衡量指標，對判斷智能技術應用效果有著很大的影響^[6]。智能技術發展對硬件設備和軟件有著很強的依賴性，其所提供的數據加工處理工藝和新技術、專利研究與成果轉化都是對智能化健康發展有著很大的助力作用。最后，智能技術的應用與發展需投入大量的設備和資金，所以在自動化控制發展期間必須要對市場應用效率和市場回報率作出調查。

2.2 測算結果與分析

在對上述指標實施分析的時候可通過熵值法完成，搭建起相應的指標體系，微測度指標賦予相應的權值。熵值法實質是客觀賦權法，在對所有指標權重進行確定時可采取熵值思想實現，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，則表示在整體評價當中其產生的影響也將會越大^[9-10]。在一定程度上，熵值法在應用的時候可有效規避主觀賦值法存在的不足，通過權重將數據之間的差異性作出客觀的反饋。在各權重指標計算與分析時，可通過熵值法完成，其具體的關系表達式如下所示：

公式（1）中，m 表示樣本數量，n 表示每個樣本的指標數量，X_ij 表示第i 個樣本的第j 個指標數值。在標準化處理各指標的時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 個指標的第i 個樣本占總指標比重進行計算的時候，其關系表達式如下所示：

第j 個指標的熵值計算關系式如下所示：

信息熵冗余度計算關系式如下所示：

通過計算獲得所有指標的權重值，其關系表達式如下所示：

最后，對各地產業自動化控制智能技術指數進行計算，其關系表達式如下所示：

在公式（6）中，AI_i 表示的含義為i 地區產業智能技術指數，當該指數的數值越大的時候，則表示i 地區的產業智能化水平越高。

3   智能技術對就業結構的影響

3.1 構建計量模型

以柯布道格拉斯生產函數為基礎構建生產函數模型，將智能化外生變量加入其中。

將公式（7）進行簡化變形，將其轉變成為勞動投入關于產出和其他投入要素關系的關系表達式：

在公式（7）和公式（8）中，Y表示產業總產出值，A表示生產力水平，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）等號兩側取對數，可得到以下關系表達式：

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

為更進一步將關鍵變量缺失問題減弱避免方程估計出現偏差現象，在分析過程中將產業結構、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 表示時間，控制變量記作 ，同時對就業和智能化之間的非線性關系作出考慮，將智能化水平平方項納入關系式，得到以下關系表達式：

其中l 表示被解釋變量，即產業就業人員總數量，ai 表示核心解釋變量，即產業自動化控制智能化技術發展水平?；谏鲜鐾茖С晒?，為更進一步分析自動化控制應用智能技術對就業結構產生的影響，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，即就業結構。

3.2 變量說明與數據來源

變量說明：lstr 為被解釋變量，指就業結構，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）、產業結構（str）、人力資本投資（hi）、城鎮化水平（urban）、金融發展水平（fin）。

表2 主要變量指標描述性統計結果表

3.3 實證結果分析

智能化對高技能勞動力和低技能勞動力的回歸系數為正，且顯著性檢驗超過1%，對中技能勞動力回歸系數為負，由此表明自動化控制智能技術對制造業就業結構表現出兩極化影響。從技能角度分析，自動化控制智能技術對各地區就業結構產生單極化影響。大專生和初中生勞動力系數呈現出負數，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到智能化需求的標準，對大專生的技能教育工作迫在眉睫，強化專業技術培訓更是面臨著時代的需求，所以智能化對中技能勞動力表現出了替代效應。自動化控制智能化技術發展可顯著提升高技能勞動者就業，降低中技能勞動力就業，低技能勞動力就業也呈現出提升的趨勢，整體對就業結構產生極化影響，也進一步說明本文構建的指標體系與計量模型在評價的時候具有科學性。智能化對技能型勞動力和高學歷勞動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結構影響顯著的比臨近區域的影響更為明顯。

4   結語

自動化控制智能技術發展對我國就業結構有著明顯的影響，通過構建計量模型分析我國產業就業現狀，檢驗對就業總量的影響，著重分析就業總量和智能化非線性關系，可見自動控制智能技術發展對就業形式有著一定的影響。就業結構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。

參考文獻：

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（本文來源于《電子產品世界》雜志2022年9月期）