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人工智能控制器

人工智能一直都處于計算機技術(shù)的前沿，經(jīng)歷了幾起幾落，長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設(shè)計的常規(guī)技術(shù)正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術(shù)所替代。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器

模糊邏輯的應(yīng)用 在大多數(shù)討論模糊邏輯在交流傳動中運用的文章中，都介紹的是用模糊控制器取代常規(guī)的速度調(diào)節(jié)器，可英國Aberdeen大學(xué)開發(fā)的全數(shù)字傳動系統(tǒng)中有多個模糊控制器，這些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時也用于其他任務(wù)。該大學(xué)還把模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)開發(fā)中。

由于控制簡單，直流傳動在過去得到了廣泛的使用。但由于它們眾所周知的限制以及DSP技術(shù)的進步，直流傳動正逐漸被的交流傳動所取代。但近，許多廠商也推出了一些改進的直流驅(qū)動產(chǎn)品充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實現(xiàn)，往往通過改造現(xiàn)有古典控制器得以實現(xiàn)，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數(shù)，從而使系統(tǒng)的性能得到提高

總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設(shè)計的常規(guī)技術(shù)正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術(shù)所替代。不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。