人工智能控制器

但是,还有很多研究工作要做,现在还只有少数实际应用的例子(学术研究组实现少,工业运用的就更少了),大多数研究只给出了理论或结果,因此,常规控制器在将来仍要使用相当长一段时间。为此,本文论述了人工智能在电气传动领域中的应用。将PID控制和模糊控制相结合,控制直流电动机.首先对直流电动 机的PID控制进行,鉴于其参数变化范围大,整定过程繁锁

在各种出版物中，介绍了许多被模糊化的控制器，但这应与“充分模糊”控制器完全区分开来，“充分模糊”控制器才是完全意义上的模糊控制器，被模糊化的控制器易于实现，往往通过改造现有古典控制器得以实现，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊逻辑改变控制器的比例、积分参数，从而使系统的性能得到提高

误差反向传播技术是多层前聩ANN常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数，多层ANN只能实现需要的映射，没有直接的技术选择优隐藏层、结点数和激励函数，通常用尝试法解决这个问题，反向传播训练算法是基本的快下降法，输出结点的误差反馈回网络，用于权重调整，搜索优。

也有一些的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。该系统中模糊速度控制器与常规的PI速度控制器和CRPWM塑变器一起使用，它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。神经网络的应用 现如今，有大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。