人工智能控制器

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,因此,常規(guī)控制器在將來仍要使用相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動(dòng)領(lǐng)域中的應(yīng)用。將PID控制和模糊控制相結(jié)合,控制直流電動(dòng)機(jī).首先對(duì)直流電動(dòng) 機(jī)的PID控制進(jìn)行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過程繁鎖

在各種出版物中，介紹了許多被模糊化的控制器，但這應(yīng)與“充分模糊”控制器完全區(qū)分開來，“充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實(shí)現(xiàn)，往往通過改造現(xiàn)有古典控制器得以實(shí)現(xiàn)，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數(shù)，從而使系統(tǒng)的性能得到提高

能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實(shí)現(xiàn)量化和反模糊化。有很多反模糊化技術(shù)，例如，大化反模糊化，中間平均技術(shù)等。輸出結(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)整迭代不同于隱藏結(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)整迭代。通過使用反向傳播技術(shù)，能得到需要的非線性函數(shù)近似值，該算法包括有學(xué)習(xí)速率參數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的特性有很大影響。些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時(shí)也用于其他任務(wù)