人工智能控制器
STEAC决策机TM,是采用人工智能深度学习技术,对换热站和锅炉房进行智能化控制的AI软硬件一体化产品,无需更换站内设备,无需增加布线施工,无需进行软件升级,只需一台智能决策机TM,便可完成换热站和锅炉房的智能化升级改造!STEAC决策机TM是硕人时代自主研发的边缘计算设备,内置操作系统,基于人工智能AI深度学习模型
建立相匹配的
人工智能化改报价
人工智能控制器
STEAC决策机TM,是采用人工智能深度学习技术,对换热站和锅炉房进行智能化控制的AI软硬件一体化产品,无需更换站内设备,无需增加布线施工,无需进行软件升级,只需一台智能决策机TM,便可完成换热站和锅炉房的智能化升级改造!STEAC决策机TM是硕人时代自主研发的边缘计算设备,内置操作系统,基于人工智能AI深度学习模型
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。
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)
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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