人工智能控制器

但是,還有很多研究工作要做,現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應用的例子(學術研究組實現(xiàn)少,工業(yè)運用的就更少了),大多數(shù)研究只給出了理論或結果,因此,常規(guī)控制器在將來仍要使用相當長一段時間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動領域中的應用。將PID控制和模糊控制相結合,控制直流電動機.首先對直流電動 機的PID控制進行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖

通過適當調(diào)整（根據(jù)響應時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時間.5倍，過沖更小。它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。在沒有必須知識時，通過響應數(shù)據(jù)也能設計它們。運用語言和響應信息可能設計它們。們有相當好的一致性（當使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計）

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(diào)速控制系統(tǒng)中。