人工智能控制器

決策機(jī)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(jìn)一步精細(xì)調(diào)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(biāo)，穩(wěn)定室溫，平抑波動；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，依然實現(xiàn)節(jié)能運行。

運用常規(guī)反向傳播學(xué)習(xí)算法。該系統(tǒng)由兩個子系統(tǒng)構(gòu)成，一個系統(tǒng)通過電氣動態(tài)參數(shù)的辯識自適應(yīng)控制定子電流，另一個系統(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(xué)習(xí)算法的模型不同或被估計的參數(shù)不同。

由于控制簡單，直流傳動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，直流傳動正逐漸被的交流傳動所取代。但近，許多廠商也推出了一些改進(jìn)的直流驅(qū)動產(chǎn)品充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實現(xiàn)，往往通過改造現(xiàn)有古典控制器得以實現(xiàn)，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數(shù)，從而使系統(tǒng)的性能得到提高