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人工智能控制器

也有一些的文章論述運(yùn)用模糊邏輯控制感應(yīng)電機(jī)的磁通和力矩。它的輸入標(biāo)定因子是變化的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了所提方案的有效性。該系統(tǒng)中模糊速度控制器與常規(guī)的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用，它往往用來(lái)補(bǔ)償可能的慣性和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的擾動(dòng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 現(xiàn)如今，有大量文章討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交流電機(jī)和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的條件監(jiān)測(cè)和診斷中的運(yùn)用。

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總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫(kù)和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過(guò)程中能夠自動(dòng)地實(shí)時(shí)確定。有很多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學(xué)習(xí)迅速，智慧供熱哪家好，收斂快速。模糊邏輯控制應(yīng)用 主要有兩類(lèi)模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調(diào)速控制系統(tǒng)中。

人工智能控制器

在各種出版物中，介紹了許多被模糊化的控制器，但這應(yīng)與“充分模糊”控制器完全區(qū)分開(kāi)來(lái)，“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(shí)現(xiàn)，往往通過(guò)改造現(xiàn)有古典控制器得以實(shí)現(xiàn)，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(shù)，從而使系統(tǒng)的性能得到提高

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