人工智能控制器

但是,還有很多研究工作要做,現(xiàn)在還只有少數(shù)實(shí)際應(yīng)用的例子(學(xué)術(shù)研究組實(shí)現(xiàn)少,工業(yè)運(yùn)用的就更少了),大多數(shù)研究只給出了理論或結(jié)果,因此,常規(guī)控制器在將來(lái)仍要使用相當(dāng)長(zhǎng)一段時(shí)間。為此,本文論述了人工智能在電氣傳動(dòng)領(lǐng)域中的應(yīng)用。將PID控制和模糊控制相結(jié)合,控制直流電動(dòng)機(jī).首先對(duì)直流電動(dòng) 機(jī)的PID控制進(jìn)行,鑒于其參數(shù)變化范圍大,整定過(guò)程繁鎖

通過(guò)適當(dāng)調(diào)整（根據(jù)響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等）它們能提。例如：模糊邏輯控制器的上升時(shí)間比優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時(shí)間.5倍，過(guò)沖更小。它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。在沒(méi)有必須知識(shí)時(shí)，通過(guò)響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計(jì)它們。運(yùn)用語(yǔ)言和響應(yīng)信息可能設(shè)計(jì)它們。們有相當(dāng)好的一致性（當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計(jì)）

運(yùn)用常規(guī)反向傳播學(xué)習(xí)算法。該系統(tǒng)由兩個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成，一個(gè)系統(tǒng)通過(guò)電氣動(dòng)態(tài)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制定子電流，另一個(gè)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)機(jī)電系統(tǒng)參數(shù)的辯識(shí)自適應(yīng)控制轉(zhuǎn)子速度。后值得指出的是現(xiàn)在發(fā)表的大多數(shù)有關(guān)ANN對(duì)各種電機(jī)參數(shù)估計(jì)的，一個(gè)共同的特點(diǎn)是，它們都是用多層前饋ANNS，用常規(guī)反向傳播算法，只是學(xué)習(xí)算法的模型不同或被估計(jì)的參數(shù)不同。

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)品充分模糊”控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于實(shí)現(xiàn)，往往通過(guò)改造現(xiàn)有古典控制器得以實(shí)現(xiàn)，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數(shù)，從而使系統(tǒng)的性能得到提高