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人工智能控制技术在电气传动中的应用研究

人工智能控制技术在电气传动中的应用研究

【摘 要】阐述了人工智能控制技术的发展概况,介绍了该控制技术的优势,从模糊控制、神经网络和遗传算法等方面探讨了该技术的应用特点及发展前景。
   【关键词】人工智能;神经网络控制;模糊神经元控制;自适应神经网络
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   0 引 言
   随着现代控制理论的发展,控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术(人工神经网络、模糊控制、模糊神经网络、遗传算法等)所替代。这些方法的共同特点是,需要不同数量和类型的必须描述系统和特性的&ldqu;a-priri&rdqu;知识。该系统具有实现简单、性能优异等优势。
   1 人工智能控制技术的优势
   不同人工智能控制通常采用完全不同的方法,但AI控制器,例如神经、模糊、模糊神经,以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势。
   (1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合,很难得到实际控制对象的精确动态方程,实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素。
   (2)通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍,下降时间快3.5倍,过冲更小。
   人工智能控制器可分为监督、非监督或增强学习型三种。常规的监督学习型神经网络控制器的拓朴结构和学习算法已经定型,这就给这种结构的控制器增加了限制,使得计算时间过长,常规非人工智能学习算法的应用效果不好。采用自适应神经网络和试探法就能克服这些困难,加快学习过程的收敛速度。常规模糊控制器的规则初值和模糊规则表是既定&ldqu;a-priri&rdqu;型,这就使得调整困难,当系统得不到&ldqu;a-priri&rdqu;(既定)信息时,整个系统就不能正常工作。而应用自适应AI控制器,如使用自适应模糊神经控制器就能克服这些困难,并且用DSP比较容易实现这些控制器。
   2 人工智能在电气传动控制中的运用
   2.1 人工智能在直流传动中的运用
   2.1.1 模糊逻辑控制应用
   主要有两类模糊控制器,adani和Sugen型。到目前为止只有adani模糊控制器用于调速控制系统中。值得注意的是这两种控制器都有规则库,它是一个if-then模糊规则集。但Sugen控制器的典型规则是&ldqu;如果x是A,并且y是B,那么Z=f(x,y)&rdqu;。这里A和B是模糊集;Z=f(x,y)是x,y的函数,通常是输入变量x,y的多项式。当f是常数,就是零阶Sugen模型,因此Sugen是adani控制器的特例。adani控制器由下面四个主要部分组成。
   1)模糊化实现输入变量的测量、量化和模糊化。隶属函数有多种形式。
   2)知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法是:把专家的知识和经历用于应用和控制目标;建模操作器的控制行动;建模过程;使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。
   3)推理机制是模糊控制器的核心,能模仿人的决策和推理模糊控制行为。
   4)反模糊化实现量化和反模糊化。有很多反模糊化技术,例如,最大化反模糊化,中间平均技术等。
   在许多资料中,介绍了多种被模糊化的控制器,但这应与&ldqu;充分模糊&rdqu;控制器完全区分开来,&ldqu;充分模糊&rdqu;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(FPI)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。控制器参数的微小变化可能导致特性的极大提高,被模糊化的控制器参数调整方法如下:P(ti)=P(ti-1)+kP&iddt;P,I(ti)=I(ti-1)&iddt;I。但若应用&ldqu;充分&rdqu;模糊逻辑控制器,系统响应远远优于FPI和最优古典PI控制器,用于最优化常规控制器的计算时间比模糊化控制器所需的时间多得

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人工智能控制技术在电气传动中的应用研究

人工智能控制技术在电气传动中的应用研究 【摘 要】阐述了人工智能控制技术的发展概况,介绍了该控制技术的优势,从模糊控制、神经网络和遗传算法等方面探讨了该技术的应用特点及发展前景。 【关键词】人工智能;神经网络控制;模糊神经元控制;自适应神经网
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