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              發(fā)布時(shí)間:2021-09-18 21:29  

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              人工智能控制器

              建立相匹配的控制模型,同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋選擇控制方案,持續(xù)進(jìn)化,給出優(yōu)控制參數(shù)值。品投運(yùn)后云端一鍵操作,的簡單背后是強(qiáng)大的算法支持:決策機(jī)TMAI可根據(jù)用戶設(shè)置的室溫目標(biāo)數(shù)據(jù),完成復(fù)雜運(yùn)算后直接給出控制目標(biāo)參數(shù),如供水溫度等。決策機(jī)TMAI模型可以解決傳統(tǒng)控制模型中室溫?cái)?shù)據(jù)滯后性問題,結(jié)合氣候參數(shù)提前預(yù)測、預(yù)知合理控制目標(biāo)值,提前干預(yù),平抑室溫波動(dòng)。






              人工智能控制器優(yōu)勢

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              通過適當(dāng)調(diào)整(根據(jù)響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等)它們能提。例如:模糊邏輯控制器的上升時(shí)間比優(yōu)PID控制器快1.5倍,下降時(shí)間.5倍,過沖更小。它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。在沒有必須知識(shí)時(shí),通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。運(yùn)用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。們有相當(dāng)好的一致性(當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì))





              運(yùn)用常規(guī)反向傳播學(xué)習(xí)算法。該系統(tǒng)由兩個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成,一個(gè)系統(tǒng)通過電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制定子電流,另一個(gè)系統(tǒng)通過對機(jī)電系統(tǒng)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制轉(zhuǎn)子速度。后值得指出的是現(xiàn)在發(fā)表的大多數(shù)有關(guān)ANN對各種電機(jī)參數(shù)估計(jì)的,一個(gè)共同的特點(diǎn)是,它們都是用多層前饋ANNS,用常規(guī)反向傳播算法,只是學(xué)習(xí)算法的模型不同或被估計(jì)的參數(shù)不同。




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