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發布時間:2021-10-14 09:45  





人工智能控制器
通過適當調整(根據響應時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提。例如:模糊邏輯控制器的上升時間比優PID控制器快1.5倍,下降時間.5倍,過沖更小。它們比古典控制器的調節容易。在沒有必須知識時,通過響應數據也能設計它們。運用語言和響應信息可能設計它們。們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)
使用常規反向轉波算法的ANN用于步進電機控制算法的優化。該方案使用實驗數據,根據負載轉矩和初始速度來確定大可觀測速度增量。這就需要ANN學習三維圖形映射。該系統與常規控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能,并且大大減少了定位時間,對負載轉矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。
但都沒有使用人工智能技術。相信使用人工智能的直流傳動技術能得到進一步的提高。智能技術在電氣傳動技術中占相當重要的地位,特別是自適應模糊神經元控制器在性能傳動產品中將得到廣泛應用。但是,還有很多研究工作要做,現在還只有少數實際應用的例子(學術研究組實現少,工業運用的就更少了),大多數研究只給出了理論或結果