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發布時間:2021-06-28 05:40  
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人工智能控制器
也有一些的文章論述運用模糊邏輯控制感應電機的磁通和力矩。它的輸入標定因子是變化的。實驗結果也驗證了所提方案的有效性。該系統中模糊速度控制器與常規的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用,它往往用來補償可能的慣性和負載轉矩的擾動。神經網絡的應用 現如今,有大量文章討論神經網絡在交流電機和驅動系統的條件監測和診斷中的運用。
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
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。