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人工智能控制器

但是,還有很多研究工作要做,現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應用的例子(學術(shù)研究組實現(xiàn)少,工業(yè)運用的就更少了),大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果,因此,常規(guī)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(jié)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(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖

與驅(qū)動器的特性無關?，F(xiàn)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(shù)據(jù)或新信息具有很好的適應性。它們能解決常規(guī)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(xiàn)十分便宜，特別是使用小配置時。 它們很容易擴展和修改。

誤差反向傳播技術(shù)是多層前聵ANN常用的學習技術(shù)。如果網(wǎng)絡有足夠多的隱藏層和隱藏結(jié)點以及適宜的激勵函數(shù)，多層ANN只能實現(xiàn)需要的映射，沒有直接的技術(shù)選擇優(yōu)隱藏層、結(jié)點數(shù)和激勵函數(shù)，通常用嘗試法解決這個問題，反向傳播訓練算法是基本的快下降法，輸出結(jié)點的誤差反饋回網(wǎng)絡，用于權(quán)重調(diào)整，搜索優(yōu)。

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(shù)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(qū)動產(chǎn)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(xiàn)，往往通過改造現(xiàn)有古典控制器得以實現(xiàn)，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(shù)，從而使系統(tǒng)的性能得到提高