人工智能控制器

使用常規(guī)反向轉(zhuǎn)波算法的ANN用于步進電機控制算法的優(yōu)化。該方案使用實驗數(shù)據(jù)，根據(jù)負載轉(zhuǎn)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(tǒng)與常規(guī)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(zhuǎn)矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。

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STEAC決策機TM，是采用人工智能深度學習技術，對換熱站和鍋爐房進行智能化控制的AI軟硬件一體化產(chǎn)品，無需更換站內(nèi)設備，智慧供熱哪家好，無需增加布線施工，智慧供熱設備，無需進行軟件升級，智慧供熱，只需一臺智能決策機TM，便可完成換熱站和鍋爐房的智能化升級改造！STEAC決策機TM是碩人時代自主研發(fā)的邊緣計算設備，智慧供熱價格，內(nèi)置操作系統(tǒng)，基于人工智能AI深度學習模型

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也有一些的文章論述運用模糊邏輯控制感應電機的磁通和力矩。它的輸入標定因子是變化的。實驗結(jié)果也驗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，它往往用來補償可能的慣性和負載轉(zhuǎn)矩的擾動。神經(jīng)網(wǎng)絡的應用 現(xiàn)如今，有大量文章討論神經(jīng)網(wǎng)絡在交流電機和驅(qū)動系統(tǒng)的條件監(jiān)測和診斷中的運用。

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