人工智能控制器
通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提。例如:模糊逻辑控制器的上升时间比优PID控制器快1.5倍,下降时间.5倍,过冲更小。它们比古典控制器的调节容易。在没有必须知识时,通过响应数据也能设计它们。运用语言和响应信息可能设计它们。们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)
误差反向传播技
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人工智能控制器
通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提。例如:模糊逻辑控制器的上升时间比优PID控制器快1.5倍,下降时间.5倍,过冲更小。它们比古典控制器的调节容易。在没有必须知识时,通过响应数据也能设计它们。运用语言和响应信息可能设计它们。们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)
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。
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。但是,还有很多研究工作要做,现在还只有少数实际应用的例子(学术研究组实现少,工业运用的就更少了),大多数研究只给出了理论或结果
有很多方法来实现这个过程,但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解,并且找到的拓朴结构配置,自学习迅速,收敛,知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法是:把的知识和经历用于应用和控制目标;建模操作器的控制行动;建模过程;使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。推理机是模糊控制器的核心
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