人工智能控制器
决策机TMAI模型可以处理大量实时性数据,从数据中挖掘系统能耗潜力,给出超出传统经验的控制模式,可进一步精细调控,即使到了深寒期,依然实现节能运行。1、以“室”为终:以室温为控制目标,稳定室温,平抑波动;调整、稳定室温,回到供热的初衷:满足用户的室温舒适。即使到了深寒期,依然实现节能运行。
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去
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人工智能控制器
决策机TMAI模型可以处理大量实时性数据,从数据中挖掘系统能耗潜力,给出超出传统经验的控制模式,可进一步精细调控,即使到了深寒期,依然实现节能运行。1、以“室”为终:以室温为控制目标,稳定室温,平抑波动;调整、稳定室温,回到供热的初衷:满足用户的室温舒适。即使到了深寒期,依然实现节能运行。
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)。
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。
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