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(chǎng)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(jí)。智能決策機(jī)TM通過(guò)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(shí)別并自動(dòng)尋優(yōu)能力，可在2~3周時(shí)間內(nèi)完成大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)

建立相匹配的控制模型，同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋選擇控制方案，持續(xù)進(jìn)化，給出優(yōu)控制參數(shù)值。品投運(yùn)后云端一鍵操作，的簡(jiǎn)單背后是強(qiáng)大的算法支持：決策機(jī)TMAI可根據(jù)用戶設(shè)置的室溫目標(biāo)數(shù)據(jù)，完成復(fù)雜運(yùn)算后直接給出控制目標(biāo)參數(shù)，如供水溫度等。決策機(jī)TMAI模型可以解決傳統(tǒng)控制模型中室溫?cái)?shù)據(jù)滯后性問(wèn)題，結(jié)合氣候參數(shù)提前預(yù)測(cè)、預(yù)知合理控制目標(biāo)值，提前干預(yù)，平抑室溫波動(dòng)。

由于控制簡(jiǎn)單,直流傳動(dòng)在過(guò)去得到了廣泛的使用。但由于它們眾所周知的限制以及DSP技術(shù)的進(jìn)步,直流傳動(dòng)正逐漸被的交流傳動(dòng)所取代。但近,許多廠商也推出了一些改進(jìn)的直流驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品,但都沒(méi)有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動(dòng)技術(shù)能得到進(jìn)一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動(dòng)技術(shù)中占相當(dāng)重要的地位,特別是自適應(yīng)模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動(dòng)產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用

誤差反向傳播技術(shù)是多層前聵ANN常用的學(xué)習(xí)技術(shù)。如果網(wǎng)絡(luò)有足夠多的隱藏層和隱藏結(jié)點(diǎn)以及適宜的激勵(lì)函數(shù)，多層ANN只能實(shí)現(xiàn)需要的映射，沒(méi)有直接的技術(shù)選擇優(yōu)隱藏層、結(jié)點(diǎn)數(shù)和激勵(lì)函數(shù)，通常用嘗試法解決這個(gè)問(wèn)題，反向傳播訓(xùn)練算法是基本的快下降法，輸出結(jié)點(diǎn)的誤差反饋回網(wǎng)絡(luò)，用于權(quán)重調(diào)整，搜索優(yōu)。