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。

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.

,特別是自適應模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動產(chǎn)品中將得到廣泛應用

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。，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設計的常規(guī)技術正逐漸被廣泛使用的人工智能軟件技術所替代。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。