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人工智能在电气传动控制中的应用


技术市场  人 工智能在 电气传 动控制 中的应 用   杨 越胜  ( 广西浩天建筑 工程有限责任公 司, 广西 【 摘 南宁 500 ) 300  要】 随着电气 自 动化领 域中人 工智能的广泛应用 , 电气行 业发 生 了革命 性的变化 . 本文结合 当前电气传动控 制中人 工智   能的应用情况, 了相关的探 讨。 做   【 关键词】 工智能; 人 电气传动控制

; 用; 应 交流; 直流  人工智能是一 门研究如何 构造智能机器或智 能系 统, 它  方法来实现这个过 程, 使 但主要 的 目标是使用系 统技 术实现稳定  能模 拟、 延伸扩展人类智能的学科 。目前 , 人工智能的研 究更 多  的解 , 并且找到最简单 的拓朴结构配置 , 达到学习迅速 , 收敛快  的是结合 具体领域进 行 的, 要研究领域 有专家 系统 、 主 机器学  速的效果。   习、 模式识 别和 自然语言理解等 。人工智 能在 电气 自动化方面  的应 用 ,给 电气传动控制领域 带来了前所未有 的革新变化 , 下  面主要讨论人 工智能在 电气传动控制 中的应用 。   一 二、 人工 智能在 电气传动控制中的运 用  ( ) 工 智 能 在 交 流 传 动 中 的应 用  一 人 1 .模糊逻辑的应用 。大多数讨论模糊逻辑在 交流传动 中  、 人工智能控制器的优势  运用的文章 中, 介绍 的都是用模糊控制器取代常规 的速 度调节  不同的人工智 能控制通常用采用不 同的方法去讨论 。 AI 器的 问题 ,可 英国 A ede 但   b ren大 学开发的全数字高 性能传动系  这些模糊控制器不仅用来取代 常规的  控 制器例如 : 经、 神 模糊 、 模糊神经 以及遗传 算法都可看成一类  统中有多个模糊控制器 , 非线 性函数近似器 。这样 的分类就 能得 到较好的总体理解 , 也  P 或 PD控制器 , I I 同时也用于其他任 务。该大 学还把模糊神经  有利 于控制策略的统一开发 。这些 A J函数近似 器 比常规的 函  控 制器 用于各种全数字 高动态性能传动系统开发中。也有控制  数估计器具有更 多的优势 :   感 应 电机 的磁通和 力矩 。讨 论这种技术 的第一篇 文章发表 于  9 2年。 该文 中讨论 了两种控 制策 略, 如用第一种策略 , 规则表  1 .它们的设计 不需要控制对象 的模型 。在许多场合, 很难  19 6条规则 , 模糊控制器 的输入是磁通和转矩误差 , 根据转 矩  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  有 3 制器设计 时往往有很多不确实性 因素 , 例如 : 参数变化 , 非线性  和 磁通误 差 , 改变磁通矢 量的辐值和 旋转方 向, 模糊化技 术  反 时等 。   它们 能提高性能 。 如: 例 模糊逻辑控制器的上升时间 比最优 PD  I 控制器快 1 . 5倍, 降时间快 35倍 , 下 . 过冲更小 。   3 .它 们 比 古典 控 制 器 的调 节 容 易 。   用 到的是 中心梯度法 , 第一种策略没有考虑最优 电压矢量选 择  2 .神经网络的应用。目前 , 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 。介绍了使用 常  规 反 向转波算法 的 A N 用于步进 电机 控常规算 法的最优 化 。 N   该方案使 用实验数据 , 根据 负载转矩和初始速 度来确定最大 可  这

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