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人工智能控制器

由于控制简单,直流传动在过去得到了广泛的使用。但由于它们众所周知的限制以及DSP技术的进步,直流传动正逐渐被的交流传动所取代。但近,许多厂商也推出了一些改进的直流驱动产品,但都没有使用人工智能技术。相信使用人工智能的直流传动技术能得到进一步的提高。智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位,特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中将得到广泛应用

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）。

误差反向传播技术是多层前聩ANN常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数，多层ANN只能实现需要的映射，没有直接的技术选择优隐藏层、结点数和激励函数，通常用尝试法解决这个问题，反向传播训练算法是基本的快下降法，输出结点的误差反馈回网络，用于权重调整，搜索优。

运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成，一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流，另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN对各种电机参数估计的，一个共同的特点是，它们都是用多层前馈ANNS，用常规反向传播算法，只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。