人工智能控制器

決策機(jī)TMAI模型可以處理大量實(shí)時(shí)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(yàn)的控制模式，可進(jìn)一步精細(xì)調(diào)控，即使到了深寒期，依然實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行。1、以“室”為終：以室溫為控制目標(biāo)，穩(wěn)定室溫，平抑波動(dòng)；快速調(diào)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(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行。

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,因此,常規(guī)控制器在將來(lái)仍要使用相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動(dòng)領(lǐng)域中的應(yīng)用。將PID控制和模糊控制相結(jié)合,控制直流電動(dòng)機(jī).首先對(duì)直流電動(dòng) 機(jī)的PID控制進(jìn)行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過(guò)程繁鎖

模糊邏輯的應(yīng)用 在大多數(shù)討論模糊邏輯在交流傳動(dòng)中運(yùn)用的文章中，都介紹的是用模糊控制器取代常規(guī)的速度調(diào)節(jié)器，可英國(guó)Aberdeen大學(xué)開(kāi)發(fā)的全數(shù)字傳動(dòng)系統(tǒng)中有多個(gè)模糊控制器，這些模糊控制器不僅用來(lái)取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時(shí)也用于其他任務(wù)。該大學(xué)還把模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字高動(dòng)態(tài)性能傳動(dòng)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)中。

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(guò)電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制定子電流，另一個(gè)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)機(jī)電系統(tǒng)參數(shù)的辯識(shí)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(duì)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。