人工智能控制器

由于控制簡單,直流傳動在過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,直流傳動正逐漸被的交流傳動所取代。但近,許多廠商也推出了一些改進(jìn)的直流驅(qū)動產(chǎn)品,但都沒有使用人工智能技術(shù)。相信使用人工智能的直流傳動技術(shù)能得到進(jìn)一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動技術(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產(chǎn)品中將得到廣泛應(yīng)用

與驅(qū)動器的特性無關(guān)?，F(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對必須具體對象具體設(shè)計。它們對新數(shù)據(jù)或新信息具有很好的適應(yīng)性。它們能解決常規(guī)方法不能解決的問題。它們具有很好的抗噪聲干擾能力。它們的實現(xiàn)十分便宜，特別是使用小配置時。 它們很容易擴(kuò)展和修改。

模糊邏輯的應(yīng)用 在大多數(shù)討論模糊邏輯在交流傳動中運用的文章中，都介紹的是用模糊控制器取代常規(guī)的速度調(diào)節(jié)器，可英國Aberdeen大學(xué)開發(fā)的全數(shù)字傳動系統(tǒng)中有多個模糊控制器，這些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時也用于其他任務(wù)。該大學(xué)還把模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字高動態(tài)性能傳動系統(tǒng)開發(fā)中。

總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。，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。