人工智能控制器

STEAC決策機TM，是采用人工智能深度學習技術，對換熱站和鍋爐房進行智能化控制的AI軟硬件一體化產品，無需更換站內設備，無需增加布線施工，無需進行軟件升級，只需一臺智能決策機TM，便可完成換熱站和鍋爐房的智能化升級改造！STEAC決策機TM是碩人時代自主研發(fā)的邊緣計算設備，內置操作系統(tǒng)，基于人工智能AI深度學習模型

人工智能控制器優(yōu)勢

神“機”妙算：人工智能AI深度學習，超越傳統(tǒng)供熱經驗；

大數據處理，調控精細，預測準確，突破人的經驗盲區(qū)。

一鍵“智”能：傻瓜式操作，簡單，一鍵操作；

復雜的事情交給AI，用戶只需制定目標，操作簡單明了，降低培訓成本。

運“策”決機：無需額外設備，不用施工布線；

設備安裝簡單方便，通訊對接即可使用。

一勞永“逸”：的換熱站人工智能AI升級改造方式：

云平臺模式，免監(jiān)控中心，一個采暖季可收回投資。

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。

運用常規(guī)反向傳播學習算法。該系統(tǒng)由兩個子系統(tǒng)構成，一個系統(tǒng)通過電氣動態(tài)參數的辯識自適應控制定子電流，另一個系統(tǒng)通過對機電系統(tǒng)參數的辯識自適應控制轉子速度。后值得指出的是現在發(fā)表的大多數有關ANN對各種電機參數估計的，一個共同的特點是，它們都是用多層前饋ANNS，用常規(guī)反向傳播算法，只是學習算法的模型不同或被估計的參數不同。