人工智能控制器

以用戶綜合室溫為控制目標(biāo)，直接指導(dǎo)現(xiàn)場換熱站、燃?xì)忮仩t的供水溫度控制，實現(xiàn)供熱系統(tǒng)智能化升級。智能決策機(jī)TM通過通訊系統(tǒng)及云端獲取一次、二次側(cè)流量、壓力、溫度、抽樣室溫、氣候參數(shù)等數(shù)據(jù)。決策機(jī)TM內(nèi)置的人工智能AI具備邏輯推演、規(guī)律識別并自動尋優(yōu)能力，可在2~3周時間內(nèi)完成大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)

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。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些AI函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計器具有更多的優(yōu)勢，它們的設(shè)計不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實際控制對象的動態(tài)方程，實際控制對象的模型在控制器設(shè)計時往往有很多不確實性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道）。

使用常規(guī)反向轉(zhuǎn)波算法的ANN用于步進(jìn)電機(jī)控制算法的優(yōu)化。該方案使用實驗數(shù)據(jù)，根據(jù)負(fù)載轉(zhuǎn)矩和初始速度來確定大可觀測速度增量。這就需要ANN學(xué)習(xí)三維圖形映射。該系統(tǒng)與常規(guī)控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能，并且大大減少了定位時間，對負(fù)載轉(zhuǎn)矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。