人工智能控制器

STEAC決策機(jī)TM，是采用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對換熱站和鍋爐房進(jìn)行智能化控制的AI軟硬件一體化產(chǎn)品，無需更換站內(nèi)設(shè)備，無需增加布線施工，無需進(jìn)行軟件升級，只需一臺智能決策機(jī)TM，便可完成換熱站和鍋爐房的智能化升級改造！STEAC決策機(jī)TM是碩人時(shí)代自主研發(fā)的邊緣計(jì)算設(shè)備，內(nèi)置操作系統(tǒng)，基于人工智能AI深度學(xué)習(xí)模型

由于在純堿碳化塔中部溫度控制系統(tǒng)中,其控制對象本身的滯后較大,用傳統(tǒng)PID控制方式來調(diào)節(jié)溫度,達(dá)到系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間過長,而改用智能控制與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的方法,能充分發(fā)揮智能控制的優(yōu)點(diǎn),極大地縮短系統(tǒng)穩(wěn)定的時(shí)間,并增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力.

,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

使用常規(guī)反向轉(zhuǎn)波算法的ANN用于步進(jìn)電機(jī)控制算法的優(yōu)化。該方案使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)負(fù)載轉(zhuǎn)矩和初始速度來確定大可觀測速度增量。這就需要ANN學(xué)習(xí)三維圖形映射。該系統(tǒng)與常規(guī)控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大減少了定位時(shí)間，對負(fù)載轉(zhuǎn)矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。