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發(fā)布時(shí)間:2021-08-01 21:27  
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人工智能控制器
STEAC決策機(jī)TM,是采用人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù),對換熱站和鍋爐房進(jìn)行智能化控制的AI軟硬件一體化產(chǎn)品,無需更換站內(nèi)設(shè)備,無需增加布線施工,無需進(jìn)行軟件升級,只需一臺智能決策機(jī)TM,便可完成換熱站和鍋爐房的智能化升級改造!STEAC決策機(jī)TM是碩人時(shí)代自主研發(fā)的邊緣計(jì)算設(shè)備,內(nèi)置操作系統(tǒng),基于人工智能AI深度學(xué)習(xí)模型
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、預(yù)知合理控制目標(biāo)值,提前干預(yù),平抑室溫波動(dòng)。
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)控制器在將來仍要使用相當(dāng)長一段時(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,整定過程繁鎖
模糊邏輯的應(yīng)用 在大多數(shù)討論模糊邏輯在交流傳動(dòng)中運(yùn)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(dòng)系統(tǒng)中有多個(gè)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(shí)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(dòng)態(tài)性能傳動(dòng)系統(tǒng)開發(fā)中。