人工智能控制器

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(diào)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(jié)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.

,特別是自適應模糊神經(jīng)元控制器在性能傳動產(chǎn)品中將得到廣泛應用

人工智能一直都處于計算機技術(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)研究人員為之奉獻才智，隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，控制器設計的常規(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

人工智能技術(shù)控制器

 誤差反向傳播技術(shù)性是雙層前聵ANN常見的學技術(shù)。假如互聯(lián)網(wǎng)有充足多的隱藏層和隱藏結(jié)點及其適合的激勵函數(shù)，雙層ANN只有完成必須的投射，沒有立即的技術(shù)性挑選佳隱藏層、結(jié)點數(shù)和激勵函數(shù)，一般用嘗試法處理這個問題，反向傳播訓煉優(yōu)化算法是基本上的更快降低法，輸出結(jié)點的誤差意見反饋回互聯(lián)網(wǎng)，用以權(quán)重值調(diào)節(jié)，檢索佳。

有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學習迅速，收斂快速，知識庫由數(shù)據(jù)庫和語言控制規(guī)則庫組成。開發(fā)規(guī)則庫的主要方法是：把的知識和經(jīng)歷用于應用和控制目標；建模操作器的控制行動；建模過程；使用自適應模糊控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡推理機制。推理機是模糊控制器的核心