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發布時間：2021-06-16 03:13
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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）
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。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應用 主要有兩類模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調速控制系統中。
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
有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速，知識庫由數據庫和語言控制規則庫組成。開發規則庫的主要方法是：把的知識和經歷用于應用和控制目標；建模操作器的控制行動；建模過程；使用自適應模糊控制器和人工神經網絡推理機制。推理機是模糊控制器的核心
