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)。

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。

能模仿人的決策和推理模糊控制行為。反模糊化實(shí)現(xiàn)量化和反模糊化。有很多反模糊化技術(shù)，例如，大化反模糊化，中間平均技術(shù)等。輸出結(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)整迭代不同于隱藏結(jié)點(diǎn)的權(quán)重調(diào)整迭代。通過使用反向傳播技術(shù)，能得到需要的非線性函數(shù)近似值，該算法包括有學(xué)習(xí)速率參數(shù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的特性有很大影響。些模糊控制器不僅用來取代常規(guī)的PI或PID控制器，同時(shí)也用于其他任務(wù)