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              發布時間:2021-09-18 21:29  

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              建立相匹配的控制模型,同時根據數據實時反饋選擇控制方案,持續進化,給出優控制參數值。品投運后云端一鍵操作,的簡單背后是強大的算法支持:決策機TMAI可根據用戶設置的室溫目標數據,完成復雜運算后直接給出控制目標參數,如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統控制模型中室溫數據滯后性問題,結合氣候參數提前預測、預知合理控制目標值,提前干預,平抑室溫波動。






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              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)





              運用常規反向傳播學習算法。該系統由兩個子系統構成,一個系統通過電氣動態參數的辯識自適應控制定子電流,另一個系統通過對機電系統參數的辯識自適應控制轉子速度。后值得指出的是現在發表的大多數有關ANN對各種電機參數估計的,一個共同的特點是,它們都是用多層前饋ANNS,用常規反向傳播算法,只是學習算法的模型不同或被估計的參數不同。




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