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發布時間：2021-08-06 18:01
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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。
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。
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。
有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速，知識庫由數據庫和語言控制規則庫組成。開發規則庫的主要方法是：把的知識和經歷用于應用和控制目標；建模操作器的控制行動；建模過程；使用自適應模糊控制器和人工神經網絡推理機制。推理機是模糊控制器的核心
