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人工智能控制器

由于控制简单，直流传动在过去得到了广泛的使用。但由于它们众所周知的限制以及DSP技术的进步，直流传动正逐渐被的交流传动所取代。但近，人工智能报价，许多厂商也推出了一些改进的直流驱动产品，但都没有使用人工智能技术。相信使用人工智能的直流传动技术能得到进一步的提高。智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中将得到广泛应用

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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。

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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，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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