人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據(jù)數(shù)據(jù)實時反饋選擇控制方案，持續(xù)進化，給出優(yōu)控制參數(shù)值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據(jù)用戶設置的室溫目標數(shù)據(jù)，完成復雜運算后直接給出控制目標參數(shù)，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統(tǒng)控制模型中室溫數(shù)據(jù)滯后性問題，結合氣候參數(shù)提前預測、預知合理控制目標值，提前干預，平抑室溫波動。

由于在純堿碳化塔中部溫度控制系統(tǒng)中,其控制對象本身的滯后較大,用傳統(tǒng)PID控制方式來調節(jié)溫度,達到系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)的時間過長,而改用智能控制與傳統(tǒng)PID控制相結合的方法,能充分發(fā)揮智能控制的優(yōu)點,極大地縮短系統(tǒng)穩(wěn)定的時間,并增強系統(tǒng)的抗干擾能力.

也有一些的文章論述運用模糊邏輯控制感應電機的磁通和力矩。它的輸入標定因子是變化的。實驗結果也驗證了所提方案的有效性。該系統(tǒng)中模糊速度控制器與常規(guī)的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用，它往往用來補償可能的慣性和負載轉矩的擾動。神經(jīng)網(wǎng)絡的應用 現(xiàn)如今，有大量文章討論神經(jīng)網(wǎng)絡在交流電機和驅動系統(tǒng)的條件監(jiān)測和診斷中的運用。