人工智能控制器

與驅(qū)動(dòng)器的特性無(wú)關(guān)。現(xiàn)在沒(méi)有使用人工智能的控制算法對(duì)特定對(duì)象控制效果十分好，但對(duì)其他控制對(duì)象效果就不會(huì)一致性地好，因此對(duì)必須具體對(duì)象具體設(shè)計(jì)。它們對(duì)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(wèn)題。它們具有很好的抗噪聲干擾能力。它們的實(shí)現(xiàn)十分便宜，特別是使用小配置時(shí)。 它們很容易擴(kuò)展和修改。

在各種出版物中，介紹了許多被模糊化的控制器，但這應(yīng)與“充分模糊”控制器完全區(qū)分開來(lái)，“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

誤差反向傳播技術(shù)是多層前聵ANN常用的學(xué)習(xí)技術(shù)。如果網(wǎng)絡(luò)有足夠多的隱藏層和隱藏結(jié)點(diǎn)以及適宜的激勵(lì)函數(shù)，多層ANN只能實(shí)現(xiàn)需要的映射，沒(méi)有直接的技術(shù)選擇優(yōu)隱藏層、結(jié)點(diǎn)數(shù)和激勵(lì)函數(shù)，通常用嘗試法解決這個(gè)問(wèn)題，反向傳播訓(xùn)練算法是基本的快下降法，輸出結(jié)點(diǎn)的誤差反饋回網(wǎng)絡(luò)，用于權(quán)重調(diào)整，搜索優(yōu)。

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