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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

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。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，它們的設計不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實際控制對象的動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時，往往不知道）。

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）

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。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。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模糊控制器用于調速控制系統中。