人工智能控制器

模糊邏輯的應(yīng)用 在大多數(shù)討論模糊邏輯在交流傳動中運用的文章中，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Aberdeen大學(xué)開發(fā)的全數(shù)字傳動系統(tǒng)中有多個模糊控制器，這些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時也用于其他任務(wù)。該大學(xué)還把模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)開發(fā)中。

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。該方案使用實驗數(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。

但都沒有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動技術(shù)能得到進(jìn)一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動技術(shù)中占相當(dāng)重要的地位，特別是自適應(yīng)模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用。但是，還有很多研究工作要做，現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應(yīng)用的例子（學(xué)術(shù)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(jié)果