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人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同时根据数据实时反馈选择控制方案，持续进化，给出优控制参数值。品投运后云端一键操作，的简单背后是强大的算法支持：决策机TMAI可根据用户设置的室温目标数据，完成复杂运算后直接给出控制目标参数，如供水温度等。决策机TMAI模型可以解决传统控制模型中室温数据滞后性问题，结合气候参数提前预测、预知合理控制目标值，提前干预，平抑室温波动。

也有一些的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。该系统中模糊速度控制器与常规的PI速度控制器和CRPWM塑变器一起使用，它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。神经网络的应用 现如今，有大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。

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。

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。，随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。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。