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人工智能控制器

由于在純堿碳化塔中部溫度控制系統(tǒng)中,其控制對象本身的滯后較大,用傳統(tǒng)PID控制方式來調(diào)節(jié)溫度,達到系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)的時間過長,而改用智能控制與傳統(tǒng)PID控制相結(jié)合的方法,能充分發(fā)揮智能控制的優(yōu)點,極大地縮短系統(tǒng)穩(wěn)定的時間,并增強系統(tǒng)的抗干擾能力.

總而言之，當采用自適應模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學習迅速，收斂快速。模糊邏輯控制應用 主要有兩類模糊控制器，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。

能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實現(xiàn)量化和反模糊化。有很多反模糊化技術，例如，大化反模糊化，中間平均技術等。輸出結(jié)點的權(quán)重調(diào)整迭代不同于隱藏結(jié)點的權(quán)重調(diào)整迭代。通過使用反向傳播技術，能得到需要的非線性函數(shù)近似值，該算法包括有學習速率參數(shù)，對網(wǎng)絡的特性有很大影響。些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時也用于其他任務