人工智能控制器

由于控制簡(jiǎn)單,直流傳動(dòng)在過去得到了廣泛的使用。但由于它們眾所周知的限制以及DSP技術(shù)的進(jìn)步,直流傳動(dòng)正逐漸被的交流傳動(dòng)所取代。但近,許多廠商也推出了一些改進(jìn)的直流驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,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(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

人工智能一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，經(jīng)歷了幾起幾落，長(zhǎng)久以來，人工智能對(duì)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(xiàn)才智，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設(shè)計(jì)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

有很多方法來實(shí)現(xiàn)這個(gè)過程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速，知識(shí)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(shí)和經(jīng)歷用于應(yīng)用和控制目標(biāo)；建模操作器的控制行動(dòng)；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(jī)制。推理機(jī)是模糊控制器的核心