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

人工智能控制器

總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，人工智能化改多少錢，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。有很多方法來實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置，人工智能化改，自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應(yīng)用 主要有兩類模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調(diào)速控制系統(tǒng)中。

人工智能控制器

能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實(shí)現(xiàn)量化和反模糊化。有很多反模糊化技術(shù)，例如，大化反模糊化，中間平均技術(shù)等。輸出結(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)整迭代不同于隱藏結(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)整迭代。通過使用反向傳播技術(shù)，人工智能化改設(shè)備，能得到需要的非線性函數(shù)近似值，人工智能化改公司，該算法包括有學(xué)習(xí)速率參數(shù)，對網(wǎng)絡(luò)的特性有很大影響。些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時(shí)也用于其他任務(wù)

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