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人工智能控制器

決策機TMAI模型可以處理大量實時性數據，從數據中挖掘系統能耗潛力，給出超出傳統經驗的控制模式，可進一步精細調控，即使到了深寒期，依然實現節能運行。1、以“室”為終：以室溫為控制目標，穩定室溫，平抑波動；快速調整、穩定室溫，回到供熱的初衷：滿足用戶的室溫舒適。即使到了深寒期，依然實現節能運行。

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）

與驅動器的特性無關。現在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對必須具體對象具體設計。它們對新數據或新信息具有很好的適應性。它們能解決常規方法不能解決的問題。它們具有很好的抗噪聲干擾能力。它們的實現十分便宜，特別是使用小配置時。 它們很容易擴展和修改。

由于控制簡單，直流傳動在過去得到了廣泛的使用。但由于它們眾所周知的限制以及DSP技術的進步，直流傳動正逐漸被的交流傳動所取代。但近，許多廠商也推出了一些改進的直流驅動產品充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實現，往往通過改造現有古典控制器得以實現，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數，從而使系統的性能得到提高