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人工智能控制器

以用户综合室温为控制目标，直接指导现场换热站、燃气锅炉的供水温度控制，实现供热系统智能化升级。智能决策机TM通过通讯系统及云端获取一次、二次侧流量、压力、温度、抽样室温、气候参数等数据。决策机TM内置的人工智能AI具备逻辑推演、规律识别并自动寻优能力，可在2~3周时间内完成大数据深度学习

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

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）

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。