人工智能控制器
使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控制算法的优化。该方案使用实验数据，根据负载转矩和初始速度来确定大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大减少了定位时间，对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。
人工智能控制器优势
神“机”妙算：人工智能AI深度学习，超越传统供热经验；
大数据处理，调控精细，预测准确，突破人的经验盲区。
一键“智”能：傻瓜式操作，简单，换热站智能化报价，一键操作；
复杂的事情交给AI，用户只需制定目标，操作简单明了，降低培训成本。
运“策”决机：无需额外设备，不用施工布线；
设备安装简单方便，通讯对接即可使用。
一劳永“逸”：的换热站人工智能AI升级改造方式：
云平台模式，换热站智能化，免监控中心，换热站智能化公司，一个采暖季可收回投资。
人工智能控制器
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经，以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）。
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