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發布時間:2021-10-24 06:58  





人工智能控制器
決策機TMAI模型可以處理大量實時性數據,從數據中挖掘系統能耗潛力,給出超出傳統經驗的控制模式,可進一步精細調控,即使到了深寒期,依然實現節能運行。1、以“室”為終:以室溫為控制目標,穩定室溫,平抑波動;快速調整、穩定室溫,回到供熱的初衷:滿足用戶的室溫舒適。即使到了深寒期,依然實現節能運行。
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、模糊、模糊神經,以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解,也有利于控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢,它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合,很難得到實際控制對象的動態方程,實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素,例如:參數變化,非線性時,往往不知道)。
在各種出版物中,介紹了許多被模糊化的控制器,但這應與“充分模糊”控制器完全區分開來,“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,往往通過改造現有古典控制器得以實現,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,從而使系統的性能得到提高
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動產品充分模糊”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,往往通過改造現有古典控制器得以實現,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,從而使系統的性能得到提高