淺談電氣工程自動(dòng)化控制中人工智能的應(yīng)用(編輯修改稿)
2024-12-13 19:22 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 時(shí)間抓起來(lái) 是金子，抓不住就是流水 了解 ,同時(shí)會(huì)促進(jìn)對(duì)控制策略的綜合性開(kāi)發(fā)。上述的人工智能函數(shù)近似器具有常規(guī)的函數(shù)估計(jì)器所不具備的優(yōu)勢(shì)。首先 ,在很多情況中 ,精確的掌握控制對(duì)象的動(dòng)態(tài)方程是很復(fù)雜的 ,因 此控制器在設(shè)計(jì)實(shí)際控制對(duì)象的模型時(shí) ,往往會(huì)產(chǎn)生很多不確定的因素 ,例如 :非線性時(shí)、參數(shù)變化等 ,這新信息通常無(wú)法掌握。而人工智能控制器在設(shè)計(jì)的時(shí)候可以不需要控制對(duì)象的模型。依據(jù)下降時(shí)間、魯棒性和響應(yīng)時(shí)間的不同 ,人工智能控制器通過(guò)適當(dāng)?shù)恼{(diào)整可以提高自身的性能。例如 :在下降時(shí)間方面 ,模糊邏輯控制器比最優(yōu)秀的 PID 控制器要快 4 倍。在上升時(shí)間方面 ,模糊邏輯控制器比最優(yōu)秀的 PID 控制器要快 2 倍。與古典控制器相比 ,人工智能控制器具有更容易調(diào)節(jié)的特征。即使缺論文聯(lián)盟 .cOM乏專家的現(xiàn)場(chǎng)指導(dǎo) ,人工智能控制器也能夠使用響應(yīng)數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)。還可以通過(guò)相應(yīng)信息、運(yùn)用語(yǔ)言等方式來(lái)進(jìn)行設(shè)計(jì)。人工智能控制器具有很強(qiáng)的一致性 ,輸入陌生的數(shù)據(jù)就能夠產(chǎn)生很高的估計(jì) ,可以忽略驅(qū)動(dòng)器對(duì)它產(chǎn)生的影響。對(duì)于某些控制對(duì)象來(lái)說(shuō) ,雖然暫時(shí)沒(méi)有采用人工智能控制器也可以產(chǎn)生良好的效果 ,但是對(duì)其他的控制對(duì)象來(lái)說(shuō) ,不一定會(huì)產(chǎn)生相似的良好效果 ,因此在設(shè)計(jì)上必須堅(jiān)持具體問(wèn)題具體分析的原則。在反模糊化和模糊化的過(guò)程之中 ,如果采用規(guī)則庫(kù)、隸屬函數(shù)和適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器 ,能夠精確的進(jìn)行實(shí)時(shí)確定。在實(shí)現(xiàn)這個(gè)成果的眾多方法之中 ,只有通過(guò)系統(tǒng)技術(shù)的使用 才能得到穩(wěn)定的解 ,配合簡(jiǎn)單的拓?fù)涞慕Y(jié)構(gòu)配置 ,能夠
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