人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據(jù)數(shù)據(jù)實時反饋選擇控制方案，持續(xù)進化，給出優(yōu)控制參數(shù)值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據(jù)用戶設(shè)置的室溫目標數(shù)據(jù)，完成復(fù)雜運算后直接給出控制目標參數(shù)，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統(tǒng)控制模型中室溫數(shù)據(jù)滯后性問題，結(jié)合氣候參數(shù)提前預(yù)測、預(yù)知合理控制目標值，提前干預(yù)，平抑室溫波動。

與驅(qū)動器的特性無關(guān)。現(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對必須具體對象具體設(shè)計。它們對新數(shù)據(jù)或新信息具有很好的適應(yīng)性。它們能解決常規(guī)方法不能解決的問題。它們具有很好的抗噪聲干擾能力。它們的實現(xiàn)十分便宜，特別是使用小配置時。 它們很容易擴展和修改。

總而言之，當采用自適應(yīng)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(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。