人工智能控制器
误差反向传播技术是多层前聩ANN常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数,多层ANN只能实现需要的映射,没有直接的技术选择优隐藏层、结点数和激励函数,通常用尝试法解决这个问题,反向传播训练算法是基本的快下降法,输出结点的误差反馈回网络,用于权重调整,搜索优。
人工智能控制器
运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成,一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流,智能决策机设备,另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN对各种电机参数估计的,智能决策机哪家好,一个共同的特点是,它们都是用多层前馈ANNS,用常规反向传播算法,智能决策机价格,只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
人工智能控制器
使用常规反向转波算法的ANN用于步进电机控制算法的优化。该方案使用实验数据,智能决策机,根据负载转矩和初始速度来确定大可观测速度增量。这就需要ANN学习三维图形映射。该系统与常规控制算法(梯形控制法)相比具有更好的性能,并且大大减少了定位时间,对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。
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