人工智能控制器
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
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人工智能控制器
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)。
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
能模仿人的决策和推理模糊控制行为。反模糊化实现量化和反模糊化。有很多反模糊化技术,例如,大化反模糊化,中间平均技术等。输出结点的权重调整迭代不同于隐藏结点的权重调整迭代。通过使用反向传播技术,能得到需要的非线性函数近似值,该算法包括有学习速率参数,对网络的特性有很大影响。些模糊控制器不仅用来取代常规的PI或PID控制器,同时也用于其他任务
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