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人工智能控制器
有很多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程,但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的解,智能供熱哪家好,并且找到的拓樸結(jié)構(gòu)配置,自學(xué)習(xí)迅速,收斂快速,知識(shí)庫(kù)由數(shù)據(jù)庫(kù)和語(yǔ)言控制規(guī)則庫(kù)組成。開(kāi)發(fā)規(guī)則庫(kù)的主要方法是:把的知識(shí)和經(jīng)歷用于應(yīng)用和控制目標(biāo);建模操作器的控制行動(dòng);建模過(guò)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(jī)制。推理機(jī)是模糊控制器的
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也有一些的文章論述運(yùn)用模糊邏輯控制感應(yīng)電機(jī)的磁通和力矩。它的輸入標(biāo)定因子是變化的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了所提方案的有效性。該系統(tǒng)中模糊速度控制器與常規(guī)的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用,它往往用來(lái)補(bǔ)償可能的慣性和負(fù)載轉(zhuǎn)矩的擾動(dòng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 現(xiàn)如今,有大量文章討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在交流電機(jī)和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的條件監(jiān)測(cè)和診斷中的運(yùn)用。
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決策機(jī)TMAI模型可以處理大量實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中挖掘系統(tǒng)能耗潛力,給出超出傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的控制模式,可進(jìn)一步精細(xì)調(diào)控,即使到了深寒期,依然實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行。1、以“室”為終:以室溫為控制目標(biāo),穩(wěn)定室溫,平抑波動(dòng);快速調(diào)整、穩(wěn)定室溫,回到供熱的初衷:滿足用戶的室溫舒適。即使到了深寒期,依然實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行。
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