人工智能控制器
由于控制简单,直流传动在过去得到了广泛的使用。但由于它们众所周知的限制以及DSP技术的进步,直流传动正逐渐被的交流传动所取代。但近,许多厂商也推出了一些改进的直流驱动产品,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
智能控制器设备
人工智能控制器
由于控制简单,直流传动在过去得到了广泛的使用。但由于它们众所周知的限制以及DSP技术的进步,直流传动正逐渐被的交流传动所取代。但近,许多厂商也推出了一些改进的直流驱动产品,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,因此,常规控制器在将来仍要使用相当长一段时间。为此,本文论述了人工智能在电气传动领域中的应用。将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机.首先对直流电动 机的PID控制进行,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁
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）。
有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛，知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法是：把的知识和经历用于应用和控制目标；建模操作器的控制行动；建模过程；使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。推理机是模糊控制器的核心
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