人工智能控制器
以用户综合室温为控制目标,直接指导现场换热站、燃气锅炉的供水温度控制,实现供热系统智能化升级。智能决策机TM通过通讯系统及云端获取一次、二次侧流量、压力、温度、抽样室温、气候参数等数据。决策机TM内置的人工智能AI具备逻辑推演、规律识别并自动寻优能力,可在2~3周时间内完成大数据深度学习
建立相匹配的控制模型,同时根据数据实时反馈
人工智能化改公司
人工智能控制器
以用户综合室温为控制目标,直接指导现场换热站、燃气锅炉的供水温度控制,实现供热系统智能化升级。智能决策机TM通过通讯系统及云端获取一次、二次侧流量、压力、温度、抽样室温、气候参数等数据。决策机TM内置的人工智能AI具备逻辑推演、规律识别并自动寻优能力,可在2~3周时间内完成大数据深度学习
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。
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。
运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成,一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流,另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN对各种电机参数估计的,一个共同的特点是,它们都是用多层前馈ANNS,用常规反向传播算法,只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
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