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人工智能控制器

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

運用常規反向傳播學習算法。該系統由兩個子系統構成，一個系統通過電氣動態參數的辯識自適應控制定子電流，另一個系統通過對機電系統參數的辯識自適應控制轉子速度。后值得指出的是現在發表的大多數有關ANN對各種電機參數估計的，一個共同的特點是，它們都是用多層前饋ANNS，用常規反向傳播算法，只是學習算法的模型不同或被估計的參數不同。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，隨著現代控制理論的發展，控制器設計的常規技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經、模糊、模糊神經，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。