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人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同时根据数据实时反馈选择控制方案，持续进化，给出优控制参数值。品投运后云端一键操作，的简单背后是强大的算法支持：决策机TMAI可根据用户设置的室温目标数据，完成复杂运算后直接给出控制目标参数，如供水温度等。决策机TMAI模型可以解决传统控制模型中室温数据滞后性问题，结合气候参数提前预测、预知合理控制目标值，提前干预，平抑室温波动。

但是,还有很多研究工作要做,现在还只有少数实际应用的例子(学术研究组实现少,工业运用的就更少了),大多数研究只给出了理论或结果,因此,常规控制器在将来仍要使用相当长一段时间。为此,本文论述了人工智能在电气传动领域中的应用。将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机.首先对直流电动 机的PID控制进行,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁

与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对必须具体对象具体设计。它们对新数据或新信息具有很好的适应性。它们能解决常规方法不能解决的问题。它们具有很好的抗噪声干扰能力。它们的实现十分便宜，特别是使用小配置时。 它们很容易扩展和修改。

模糊逻辑的应用 在大多数讨论模糊逻辑在交流传动中运用的文章中，都介绍的是用模糊控制器取代常规的速度调节器，可英国Aberdeen大学开发的全数字传动系统中有多个模糊控制器，这些模糊控制器不仅用来取代常规的PI或PID控制器，同时也用于其他任务。该大学还把模糊神经控制器用于各种全数字高动态性能传动系统开发中。