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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。

人工智能技術控制器

 誤差反向傳播技術性是雙層前聵ANN常見的學技術。假如互聯網有充足多的隱藏層和隱藏結點及其適合的激勵函數，雙層ANN只有完成必須的投射，沒有立即的技術性挑選佳隱藏層、結點數和激勵函數，一般用嘗試法處理這個問題，反向傳播訓煉優化算法是基本上的更快降低法，輸出結點的誤差意見反饋回互聯網，用以權重值調節，檢索佳。

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。