Network, Hybrid Artificial Intellig

Network, Hybrid Artificial Intelligent Controller, High
algorithms. To solve these problems, direct fuzzy
control is developed, but it can not be obtained the
response characteristic of robust and satisfaction
performances about various load change and inertia
change. [5]
Neural network is evaluated very influential
technique in parameter estimation and control of
drive.[6]-[7] Neural network is excellent in more ability
of adaptive control than generally vector control method.
But it is have a problem in high performance and robust
control that is indicated the characteristic of fuzzy
control.
In this paper is proposed hybrid artificial intelligent
controller that is mixed fuzzy control and neural
network for high performance of induction motor.
Hybrid artificial intelligent controller is consisted the
first part of fuzzy rule and the second part of clustering
method, multilayer neural network. Hybrid artificial
intelligent controller can be obtained high performance,
robust control in advantage of fuzzy control, and high
adaptive control ability in advantage of neural network.
To improve more performance, hybrid artificial
intelligent controller is applied adaptive mechanism
method that based on reference model.[8] Final output
is obtained add output of hybrid artificial intelligent
controller and output of adaptive fuzzy control. In this
paper, this controller applied drive system of induction
motor, and then analyzed the parameter variation,
response characteristic of steady-state and
transient-state. And the validity of proposed controller is
proof.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่าย ผสมเทียมอัจฉริยะควบคุม สูงอัลกอริทึม เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ โดยตรงเลือนมีพัฒนาควบคุม แต่มันไม่ได้ตอบสนองลักษณะของประสิทธิภาพและความพึงพอใจแสดงเกี่ยวกับต่าง ๆ โหลดเปลี่ยนแปลงและแรงเฉื่อยเปลี่ยนแปลง [5]ข่ายประสาทมีอิทธิพลมากที่ประเมินเทคนิคในการประมาณค่าพารามิเตอร์และการควบคุมไดรฟ์ [6] -โครงข่ายประสาท [7] เป็นเลิศในความสามารถที่เพิ่มเติมของระบบควบคุมกว่าโดยทั่วไปวิธีควบคุมเวกเตอร์แต่ก็มีปัญหา ในประสิทธิภาพสูง และทนทานควบคุมที่แสดงลักษณะของความพร่าเลือนการควบคุมในกระดาษนี้เป็นไฮบริเสนอเทียมอัจฉริยะตัวควบคุมที่มีผสมควบคุมเลือน และระบบประสาทเครือข่ายประสิทธิภาพสูงของมอเตอร์เหนี่ยวนำผสมเทียมควบคุมอัจฉริยะประกอบด้วยการส่วนแรกของกฎพร่าเลือนและส่วนที่สองของคลัสเตอร์วิธี โครงข่ายประสาทหลายชั้น ผสมเทียมควบคุมอัจฉริยะสามารถได้รับประสิทธิภาพสูงควบคุมประสิทธิภาพในควบคุมเลือน และสูงความสามารถของระบบควบคุมในประโยชน์ของโครงข่ายประสาทเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพเพิ่มเติม การผสมเทียมควบคุมอัจฉริยะเป็นกลไกการปรับใช้วิธีที่แบบจำลองอ้างอิง [8] ผลลัพธ์สุดท้ายได้รับการเพิ่มผลผลิตของลูกผสมเทียมอัจฉริยะควบคุมและแสดงผลของระบบควบคุมความพร่าเลือน ในการนี้กระดาษ ตัวควบคุมนี้ใช้ระบบขับเคลื่อนของการเหนี่ยวนำมอเตอร์ และจากนั้น วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์ตอบสนองลักษณะของเสถียร และชั่วคราวรัฐ และความถูกต้องของตัวควบคุมการนำเสนอหลักฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เครือข่ายไฮบริดประดิษฐ์อัจฉริยะควบคุมสูง
ขั้นตอนวิธีการ เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้เลือนโดยตรง
ควบคุมมีการพัฒนา แต่ก็ไม่สามารถได้รับ
ลักษณะของการตอบสนองที่แข็งแกร่งและความพึงพอใจ
การแสดงเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงการโหลดต่างๆและความเฉื่อย
เปลี่ยนแปลง [5]
เครือข่ายประสาทจะถูกประเมินมีอิทธิพลมาก
เทคนิคในการประมาณค่าพารามิเตอร์และการควบคุมของ
ไดรฟ์ [6] -. [7] เครือข่ายประสาทเป็นเลิศในความสามารถมากขึ้น
ในการควบคุมการปรับตัวมากกว่าโดยทั่วไปวิธีการควบคุมเวกเตอร์.
แต่มันก็มีปัญหาในการทำงานสูง และมีประสิทธิภาพ
การควบคุมที่ระบุลักษณะของการเลือน
การควบคุม.
ในกระดาษนี้มีการเสนอไฮบริดเทียมอัจฉริยะ
ควบคุมที่มีการควบคุมเลือนผสมและประสาท
เครือข่ายที่มีประสิทธิภาพสูงของมอเตอร์เหนี่ยวนำ.
ไฮบริดควบคุมอัจฉริยะเทียมมีมาก
ส่วนแรกของกฎฟัซซี่และ ส่วนที่สองของการจัดกลุ่ม
วิธีเครือข่ายประสาทหลาย ไฮบริดเทียม
ควบคุมอัจฉริยะสามารถรับได้ที่มีประสิทธิภาพสูง,
การควบคุมที่มีประสิทธิภาพในการใช้ประโยชน์จากการควบคุมฟัซซี่และสูง
ความสามารถในการควบคุมการปรับตัวในการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายประสาท.
เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพมากขึ้นไฮบริดเทียม
ควบคุมอัจฉริยะถูกนำไปใช้กลไกการปรับตัว
วิธีการที่อยู่บนพื้นฐานของรูปแบบการอ้างอิง. [ 8] ผลลัพธ์สุดท้าย
การส่งออกจะได้รับเพิ่มของไฮบริดที่ชาญฉลาดเทียม
ควบคุมและการส่งออกของการปรับตัวควบคุมฟัซซี่ ในการนี้
กระดาษควบคุมนี้ใช้ระบบขับเคลื่อนของการเหนี่ยวนำ
มอเตอร์และจากนั้นการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงพารามิเตอร์
ลักษณะการตอบสนองของมั่นคงของรัฐและ
ชั่วคราวของรัฐ และความถูกต้องของตัวควบคุมที่นำเสนอเป็น
หลักฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เครือข่ายแบบปัญญาประดิษฐ์ควบคุมสูงอัลกอริธึม เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ โดยตรง ฟัซซี่การควบคุมจะพัฒนาขึ้น แต่มันไม่สามารถได้รับการตอบสนองลักษณะของประสิทธิภาพและความพึงพอใจการแสดงเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงต่างๆและความเฉื่อยโหลดเปลี่ยน [ 5 ]โครงข่ายประสาทเทียมคือการประเมินอิทธิพลมากเทคนิคในการประมาณค่าพารามิเตอร์ และการควบคุมขับ [ 6 ] [ 7 ] โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเลิศในความสามารถเพิ่มเติมควบคุมได้มากกว่าวิธีควบคุมโดยทั่วไปเวกเตอร์แต่มันมีปัญหาในการปฏิบัติงานสูงและมีเสถียรภาพการควบคุมที่แสดงลักษณะของฟัซซี่ควบคุมในกระดาษนี้นำเสนอไฮบริดปัญญาประดิษฐ์ตัวควบคุมที่มีการผสมและการควบคุมแบบฟัซซี่นิวรอลเครือข่ายประสิทธิภาพสูงของมอเตอร์ไฮบริดปัญญาประดิษฐ์ที่ควบคุมมีส่วนแรกและส่วนที่สองของกฎฟัซซีสำหรับเครือข่ายประสาทแบบหลายชั้น ลูกผสมเทียมควบคุมอัจฉริยะ สามารถได้รับประสิทธิภาพสูงประสิทธิภาพการควบคุมในประโยชน์ของการควบคุมแบบฟัซซี และ สูงปรับตัวควบคุมความสามารถในประโยชน์ของโครงข่ายประสาทเทียม .เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพมากขึ้น , ไฮบริด , เทียมควบคุมอัจฉริยะใช้กลไกการปรับตัววิธีที่ตามแบบจำลองอ้างอิง [ 8 ] สุดท้ายออกจะได้เพิ่มผลผลิตของลูกผสมปัญญาประดิษฐ์ตัวควบคุมแบบฟัซซีและผลผลิตของการควบคุม ในนี้กระดาษ , ควบคุมระบบไดรฟ์ของการประยุกต์มอเตอร์ แล้ววิเคราะห์พารามิเตอร์ของการตอบสนองลักษณะของสถานะคงตัวสภาพชั่วคราว และความถูกต้องของตัวควบคุมที่เสนอพิสูจน์