人工智能控制器

由于在純堿碳化塔中部溫度控制系統中,其控制對象本身的滯后較大,用傳統PID控制方式來調節(jié)溫度,達到系統穩(wěn)定狀態(tài)的時間過長,而改用智能控制與傳統PID控制相結合的方法,能充分發(fā)揮智能控制的優(yōu)點,極大地縮短系統穩(wěn)定的時間,并增強系統的抗干擾能力.

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(yōu)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(jié)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）

人工智能技術控制器

 誤差反向傳播技術性是雙層前聵ANN常見的學技術。假如互聯網有充足多的隱藏層和隱藏結點及其適合的激勵函數，雙層ANN只有完成必須的投射，沒有立即的技術性挑選佳隱藏層、結點數和激勵函數，一般用嘗試法處理這個問題，反向傳播訓煉優(yōu)化算法是基本上的更快降低法，輸出結點的誤差意見反饋回互聯網，用以權重值調節(jié)，檢索佳。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器，規(guī)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。，隨著現代控制理論的發(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、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。