人工智能控制器

人工智能一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，經(jīng)歷了幾起幾落，長(zhǎng)久以來(lái)，人工智能對(duì)于普通人來(lái)說(shuō)是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無(wú)數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智，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

總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫(kù)和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過(guò)程中能夠自動(dòng)地實(shí)時(shí)確定。有很多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)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，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。

人工智能技術(shù)控制器

 誤差反向傳播技術(shù)性是雙層前聵ANN常見(jiàn)的學(xué)技術(shù)。假如互聯(lián)網(wǎng)有充足多的隱藏層和隱藏結(jié)點(diǎn)及其適合的激勵(lì)函數(shù)，雙層ANN只有完成必須的投射，沒(méi)有立即的技術(shù)性挑選佳隱藏層、結(jié)點(diǎn)數(shù)和激勵(lì)函數(shù)，一般用嘗試法處理這個(gè)問(wèn)題，反向傳播訓(xùn)煉優(yōu)化算法是基本上的更快降低法，輸出結(jié)點(diǎn)的誤差意見(jiàn)反饋回互聯(lián)網(wǎng)，用以權(quán)重值調(diào)節(jié)，檢索佳。

但都沒(méi)有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動(dòng)技術(shù)能得到進(jìn)一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動(dòng)技術(shù)中占相當(dāng)重要的地位，特別是自適應(yīng)模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動(dòng)產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用。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