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人工智能控制器

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,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

與驅動器的特性無關。現在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對必須具體對象具體設計。它們對新數據或新信息具有很好的適應性。它們能解決常規方法不能解決的問題。它們具有很好的抗噪聲干擾能力。它們的實現十分便宜，特別是使用小配置時。 它們很容易擴展和修改。

模糊邏輯的應用 在大多數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的速度調節器，可英國Aberdeen大學開發的全數字傳動系統中有多個模糊控制器，這些模糊控制器不僅用來取代常規的PI或PID控制器，同時也用于其他任務。該大學還把模糊神經控制器用于各種全數字高動態性能傳動系統開發中。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，隨著現代控制理論的發展，控制器設計的常規技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。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、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。