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              發(fā)布時(shí)間:2021-10-24 07:45  

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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(shí)際應(yīng)用的例子(學(xué)術(shù)研究組實(shí)現(xiàn)少,工業(yè)運(yùn)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(dāng)長一段時(shí)間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動領(lǐng)域中的應(yīng)用。將PID控制和模糊控制相結(jié)合,控制直流電動機(jī).首先對直流電動 機(jī)的PID控制進(jìn)行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖






              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)通過電氣動態(tài)參數(shù)的辯識自適應(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。



              總而言之,當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器,規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實(shí)時(shí)確定。,隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展,控制器設(shè)計(jì)的常規(guī)技術(shù)正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術(shù)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(jīng)、模糊、模糊神經(jīng),以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。






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