人工智能控制器
由于在纯碱碳化塔中部温度控制系统中,其控制对象本身的滞后较大,用传统PID控制方式来调节温度,达到系统稳定状态的时间过长,而改用智能控制与传统PID控制相结合的方法,能充分发挥智能控制的优点,极大地缩短系统稳定的时间,并增强系统的抗干扰能力.
,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
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人工智能控制器
由于在纯碱碳化塔中部温度控制系统中,其控制对象本身的滞后较大,用传统PID控制方式来调节温度,达到系统稳定状态的时间过长,而改用智能控制与传统PID控制相结合的方法,能充分发挥智能控制的优点,极大地缩短系统稳定的时间,并增强系统的抗干扰能力.
,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）。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。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。模糊逻辑控制应用 主要有两类模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前为止只有Mamdani模糊控制器用于调速控制系统中。
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充分模糊”控制器才是完全意义上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于实现，往往通过改造现有古典控制器得以实现，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊逻辑改变控制器的比例、积分参数，从而使系统的性能得到提高
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