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人工智能控制器

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,因此,常規控制器在將來仍要使用相當長一段時間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動領域中的應用。將PID控制和模糊控制相結合,控制直流電動機.首先對直流電動 機的PID控制進行,鑒于其參數變化范圍大,整定過程繁鎖

與驅動器的特性無關?，F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。

能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實現量化和反模糊化。有很多反模糊化技術，例如，大化反模糊化，中間平均技術等。輸出結點的權重調整迭代不同于隱藏結點的權重調整迭代。通過使用反向傳播技術，能得到需要的非線性函數近似值，該算法包括有學習速率參數，對網絡的特性有很大影響。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