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發布時間:2021-06-30 04:23  
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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
由于在純堿碳化塔中部溫度控制系統中,其控制對象本身的滯后較大,用傳統PID控制方式來調節溫度,達到系統穩定狀態的時間過長,而改用智能控制與傳統PID控制相結合的方法,能充分發揮智能控制的優點,極大地縮短系統穩定的時間,并增強系統的抗干擾能力.
,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)
使用常規反向轉波算法的ANN用于步進電機控制算法的優化。該方案使用實驗數據,根據負載轉矩和初始速度來確定大可觀測速度增量。這就需要ANN學習三維圖形映射。該系統與常規控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能,并且大大減少了定位時間,對負載轉矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。