人工智能控制器

決策機TMAI模型可以處理大量實時性數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中挖掘系統(tǒng)能耗潛力，給出超出傳統(tǒng)經(jīng)驗的控制模式，可進一步精細調(diào)控，即使到了深寒期，依然實現(xiàn)節(jié)能運行。1、以“室”為終：以室溫為控制目標，穩(wěn)定室溫，平抑波動；快速調(diào)整、穩(wěn)定室溫，回到供熱的初衷：滿足用戶的室溫舒適。即使到了深寒期，依然實現(xiàn)節(jié)能運行。

人工智能一直都處于計算機技術(shù)的前沿，經(jīng)歷了幾起幾落，長久以來，人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及，然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻才智，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設(shè)計的常規(guī)技術(shù)正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術(shù)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(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)，以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器

但都沒有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動技術(shù)能得到進一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動技術(shù)中占相當重要的地位，特別是自適應(yīng)模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用。但是，還有很多研究工作要做，現(xiàn)在還只有少數(shù)實際應(yīng)用的例子（學術(shù)研究組實現(xiàn)少，工業(yè)運用的就更少了），大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果

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(shù)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，知識庫由數(shù)據(jù)庫和語言控制規(guī)則庫組成。開發(fā)規(guī)則庫的主要方法是：把的知識和經(jīng)歷用于應(yīng)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(yīng)模糊控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機制。推理機是模糊控制器的核心