人工智能控制器

由于控制簡單,直流傳動(dòng)在過去得到了廣泛的使用。但由于它們眾所周知的限制以及DSP技術(shù)的進(jìn)步,直流傳動(dòng)正逐漸被的交流傳動(dòng)所取代。但近,許多廠商也推出了一些改進(jìn)的直流驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,但都沒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

也有一些的文章論述運(yùn)用模糊邏輯控制感應(yīng)電機(jī)的磁通和力矩。它的輸入標(biāo)定因子是變化的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)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(bǔ)償可能的慣性和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的擾動(dòng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 現(xiàn)如今，有大量文章討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交流電機(jī)和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的條件監(jiān)測和診斷中的運(yùn)用。

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(dòng)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。

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)的誤差意見反饋回互聯(lián)網(wǎng)，用以權(quán)重值調(diào)節(jié)，檢索佳。