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發布時間：2021-08-06 23:32
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人工智能控制器
與驅動器的特性無關。現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。
在各種出版物中，介紹了許多被模糊化的控制器，但這應與“充分模糊”控制器完全區分開來，“充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實現，往往通過改造現有古典控制器得以實現，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數，從而使系統的性能得到提高
誤差反向傳播技術是多層前聵ANN常用的學習技術。如果網絡有足夠多的隱藏層和隱藏結點以及適宜的激勵函數，多層ANN只能實現需要的映射，沒有直接的技術選擇優隱藏層、結點數和激勵函數，通常用嘗試法解決這個問題，反向傳播訓練算法是基本的快下降法，輸出結點的誤差反饋回網絡，用于權重調整，搜索優。
由于控制簡單，直流傳動在過去得到了廣泛的使用。但由于它們眾所周知的限制以及DSP技術的進步，直流傳動正逐漸被的交流傳動所取代。但近，許多廠商也推出了一些改進的直流驅動產品充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實現，往往通過改造現有古典控制器得以實現，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數，從而使系統的性能得到提高
