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人工智能控制器
與驅(qū)動器的特性無關(guān)?,F(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(kuò)展和修改。
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模糊邏輯的應(yīng)用 在大多數(shù)討論模糊邏輯在交流傳動中運用的文章中,都介紹的是用模糊控制器取代常規(guī)的速度調(diào)節(jié)器,可英國Aberdeen大學(xué)開發(fā)的全數(shù)字傳動系統(tǒng)中有多個模糊控制器,鍋爐房智能化價格,這些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器,同時也用于其他任務(wù)。該大學(xué)還把模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)開發(fā)中。
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總而言之,當(dāng)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。有很多方法來實現(xiàn)這個過程,但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實現(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。模糊邏輯控制應(yīng)用 主要有兩類模糊控制器,Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用于調(diào)速控制系統(tǒng)中。
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