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人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據數據實時反饋選擇控制方案，持續進化，給出優控制參數值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據用戶設置的室溫目標數據，完成復雜運算后直接給出控制目標參數，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統控制模型中室溫數據滯后性問題，結合氣候參數提前預測、預知合理控制目標值，提前干預，平抑室溫波動。

但是,還有很多研究工作要做,現在還只有少數實際應用的例子(學術研究組實現少,工業運用的就更少了),大多數研究只給出了理論或結果,因此,常規控制器在將來仍要使用相當長一段時間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動領域中的應用。將PID控制和模糊控制相結合,控制直流電動機.首先對直流電動 機的PID控制進行,鑒于其參數變化范圍大,整定過程繁鎖

通過適當調整（根據響應時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比優PID控制器快1.5倍，下降時間.5倍，過沖更小。它們比古典控制器的調節容易。在沒有必須知識時，通過響應數據也能設計它們。運用語言和響應信息可能設計它們。們有相當好的一致性（當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計）

模糊邏輯的應用 在大多數討論模糊邏輯在交流傳動中運用的文章中，都介紹的是用模糊控制器取代常規的速度調節器，可英國Aberdeen大學開發的全數字傳動系統中有多個模糊控制器，這些模糊控制器不僅用來取代常規的PI或PID控制器，同時也用于其他任務。該大學還把模糊神經控制器用于各種全數字高動態性能傳動系統開發中。