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人工智能控制器

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

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）。

与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对必须具体对象具体设计。它们对新数据或新信息具有很好的适应性。它们能解决常规方法不能解决的问题。它们具有很好的抗噪声干扰能力。它们的实现十分便宜，特别是使用小配置时。 它们很容易扩展和修改。