人工智能控制器

通過(guò)適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等）它們能提。例如：模糊邏輯控制器的上升時(shí)間比優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時(shí)間.5倍，過(guò)沖更小。它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。在沒(méi)有必須知識(shí)時(shí)，通過(guò)響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。運(yùn)用語(yǔ)言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。們有相當(dāng)好的一致性（當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì)）

使用常規(guī)反向轉(zhuǎn)波算法的ANN用于步進(jìn)電機(jī)控制算法的優(yōu)化。該方案使用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，根據(jù)負(fù)載轉(zhuǎn)矩和初始速度來(lái)確定大可觀測(cè)速度增量。這就需要ANN學(xué)習(xí)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(shí)間，對(duì)負(fù)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。

但都沒(méi)有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動(dòng)技術(shù)能得到進(jìn)一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動(dòng)技術(shù)中占相當(dāng)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(dòng)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(shí)際應(yīng)用的例子（學(xué)術(shù)研究組實(shí)現(xiàn)少，工業(yè)運(yùn)用的就更少了），大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果