湖北人工智能設(shè)備擇優(yōu)推薦「碩人時代」

人工智能控制器

但是,還有很多研究工作要做,現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應(yīng)用的例子(學(xué)術(shù)研究組實現(xiàn)少,工業(yè)運用的就更少了),大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果,因此,常規(guī)控制器在將來仍要使用相當(dāng)長一段時間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動領(lǐng)域中的應(yīng)用。將PID控制和模糊控制相結(jié)合,控制直流電動機.首先對直流電動 機的PID控制進行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖

誤差反向傳播技術(shù)是多層前聵ANN常用的學(xué)習(xí)技術(shù)。如果網(wǎng)絡(luò)有足夠多的隱藏層和隱藏結(jié)點以及適宜的激勵函數(shù)，多層ANN只能實現(xiàn)需要的映射，沒有直接的技術(shù)選擇優(yōu)隱藏層、結(jié)點數(shù)和激勵函數(shù)，通常用嘗試法解決這個問題，反向傳播訓(xùn)練算法是基本的快下降法，輸出結(jié)點的誤差反饋回網(wǎng)絡(luò)，用于權(quán)重調(diào)整，搜索優(yōu)。

但都沒有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動技術(shù)能得到進一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動技術(shù)中占相當(dāng)重要的地位，特別是自適應(yīng)模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用。但是，還有很多研究工作要做，現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應(yīng)用的例子（學(xué)術(shù)研究組實現(xiàn)少，工業(yè)運用的就更少了），大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果

能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實現(xiàn)量化和反模糊化。有很多反模糊化技術(shù)，例如，大化反模糊化，中間平均技術(shù)等。輸出結(jié)點的權(quán)重調(diào)整迭代不同于隱藏結(jié)點的權(quán)重調(diào)整迭代。通過使用反向傳播技術(shù)，能得到需要的非線性函數(shù)近似值，該算法包括有學(xué)習(xí)速率參數(shù)，對網(wǎng)絡(luò)的特性有很大影響。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)