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人工智能控制器
通過適當調整(根據響應時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提。例如:模糊邏輯控制器的上升時間比優pid控制器快1.5倍,下降時間.5倍,過沖更小。它們比古典控制器的調節容易。在沒有必須知識時,通過響應數據也能設計它們。運用語言和響應信息可能設計它們。們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)
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不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但ai控制器例如:*、模糊、模糊*,以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解,也有利于控制策略的統一開發。這些ai函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢,它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合,智能決策機多少錢,很難得到實際控制對象的動態方程,實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素,例如:參數變化,非線性時,往往不知道)。
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使用常規反向轉波算法的ann用于步進電機控制算法的優化。該方案使用實驗數據,根據負載轉矩和初始速度來確定大可觀測速度增量。這就需要ann學習三維圖形映射。該系統與常規控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能,并且大大減少了定位時間,對負載轉矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。
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