人工智能控制器

決策機TMAI模型可以處理大量實時性數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中挖掘系統(tǒng)能耗潛力，給出超出傳統(tǒng)經(jīng)驗的控制模式，可進一步精細調控，即使到了深寒期，依然實現(xiàn)節(jié)能運行。1、以“室”為終：以室溫為控制目標，穩(wěn)定室溫，平抑波動；快速調整、穩(wěn)定室溫，回到供熱的初衷：滿足用戶的室溫舒適。即使到了深寒期，依然實現(xiàn)節(jié)能運行。

總而言之，當采用自適應模糊神經(jīng)控制器，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時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應用 主要有兩類模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調速控制系統(tǒng)中。

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(shù)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(shù)的辯識自適應控制轉子速度。后值得指出的是現(xiàn)在發(fā)表的大多數(shù)有關ANN對各種電機參數(shù)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(shù)不同。

總而言之，當采用自適應模糊神經(jīng)控制器，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時確定。，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設計的常規(guī)技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。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。