人工智能控制器

也有一些的文章論述運用模糊邏輯控制感應電機的磁通和力矩。它的輸入標定因子是變化的。實驗結果也驗證了所提方案的有效性。該系統(tǒng)中模糊速度控制器與常規(guī)的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用，它往往用來補償可能的慣性和負載轉矩的擾動。神經網絡的應用 現如今，有大量文章討論神經網絡在交流電機和驅動系統(tǒng)的條件監(jiān)測和診斷中的運用。

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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(yè)運用的就更少了)，大多數研究只給出了理論或結果，智能決策機報價，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

人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據數據實時反饋選擇控制方案，持續(xù)進化，給出優(yōu)控制參數值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據用戶設置的室溫目標數據，完成復雜運算后直接給出控制目標參數，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統(tǒng)控制模型中室溫數據滯后性問題，結合氣候參數提前預測、預知合理控制目標值，提前干預，平抑室溫波動。

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