人工智能控制器

建立相匹配的控制模型，同時根據(jù)數(shù)據(jù)實時反饋選擇控制方案，持續(xù)進化，給出優(yōu)控制參數(shù)值。品投運后云端一鍵操作，的簡單背后是強大的算法支持：決策機TMAI可根據(jù)用戶設(shè)置的室溫目標數(shù)據(jù)，完成復(fù)雜運算后直接給出控制目標參數(shù)，如供水溫度等。決策機TMAI模型可以解決傳統(tǒng)控制模型中室溫數(shù)據(jù)滯后性問題，結(jié)合氣候參數(shù)提前預(yù)測、預(yù)知合理控制目標值，提前干預(yù)，平抑室溫波動。

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)能得到進一步的提高。智能技術(shù)在電氣傳動技術(shù)中占相當重要的地位,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

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(yīng)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(yīng)模糊控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機制。推理機是模糊控制器的核心