人工智能控制器
决策机TMAI模型可以处理大量实时性数据，从数据中挖掘系统能耗潜力，给出超出传统经验的控制模式，可进一步精细调控，即使到了深寒期，依然实现节能运行。1、以“室”为终：以室温为控制目标，稳定室温，平抑波动；调整、稳定室温，回到供热的初衷：满足用户的室温舒适。即使到了深寒期，依然实现节能运行。
人工智能控制器优势
神“机”妙算：
换热站智能化价格
人工智能控制器
决策机TMAI模型可以处理大量实时性数据，从数据中挖掘系统能耗潜力，给出超出传统经验的控制模式，可进一步精细调控，即使到了深寒期，依然实现节能运行。1、以“室”为终：以室温为控制目标，稳定室温，平抑波动；调整、稳定室温，回到供热的初衷：满足用户的室温舒适。即使到了深寒期，依然实现节能运行。
人工智能控制器优势
神“机”妙算：人工智能AI深度学习，超越传统供热经验；
大数据处理，调控精细，预测准确，突破人的经验盲区。
一键“智”能：傻瓜式操作，简单，一键操作；
复杂的事情交给AI，用户只需制定目标，操作简单明了，降低培训成本。
运“策”决机：无需额外设备，不用施工布线；
设备安装简单方便，通讯对接即可使用。
一劳永“逸”：的换热站人工智能AI升级改造方式：
云平台模式，免监控中心，一个采暖季可收回投资。
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
使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控制算法的优化。该方案使用实验数据，根据负载转矩和初始速度来确定大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大减少了定位时间，对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。
（作者： 来源：）
