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(shí)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)

人工智能一直都處于計算機(jī)技術(shù)的前沿，經(jīng)歷了幾起幾落，長久以來，人工智能對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

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(shí)際控制對象的動態(tài)方程，實(shí)際控制對象的模型在控制器設(shè)計時往往有很多不確實(shí)性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道）。