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人工智能控制器優(yōu)勢(shì)

神“機(jī)”妙算：人工智能AI深度學(xué)習(xí)，超越傳統(tǒng)供熱經(jīng)驗(yàn)；

大數(shù)據(jù)處理，調(diào)控精細(xì)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確，突破人的經(jīng)驗(yàn)盲區(qū)。

一鍵“智”能：傻瓜式操作，簡(jiǎn)單，一鍵操作；

復(fù)雜的事情交給AI，用戶只需制定目標(biāo)，操作簡(jiǎn)單明了，降低培訓(xùn)成本。

運(yùn)“策”決機(jī)：無需額外設(shè)備，不用施工布線；

設(shè)備安裝簡(jiǎn)單方便，通訊對(duì)接即可使用。

一勞永“逸”：的換熱站人工智能AI升級(jí)改造方式：

云平臺(tái)模式，免監(jiān)控中心，一個(gè)采暖季可收回投資。

人工智能控制器

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

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(shí)驗(yàn)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(cè)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(shí)間，對(duì)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。

運(yùn)用常規(guī)反向傳播學(xué)習(xí)算法。該系統(tǒng)由兩個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，一個(gè)系統(tǒng)通過電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制定子電流，另一個(gè)系統(tǒng)通過對(duì)機(jī)電系統(tǒng)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制轉(zhuǎn)子速度。后值得指出的是現(xiàn)在發(fā)表的大多數(shù)有關(guān)ANN對(duì)各種電機(jī)參數(shù)估計(jì)的，一個(gè)共同的特點(diǎn)是，它們都是用多層前饋ANNS，用常規(guī)反向傳播算法，只是學(xué)習(xí)算法的模型不同或被估計(jì)的參數(shù)不同。