导读：人工智能在电气传动中运用的进展(专业论文下载） (第5页)...
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。文献(34)用两个ANNS控制和辩识感应电机，但只给出了仿真研究。这是第一篇讨论神经网络在感应电机控制中的应用，这个方案与3.1节中讨论的直流驱动方案类似，ANNS的结构是多层前馈型，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，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。该文讨论了这些控制方案与常规方案的各种优点。
文献(35)讨论了基于人工神经网络的电气机械系统，文献(36)介绍了运用直接控制ANN观测电压源PWM供电的感应电机矢量控制系统中的磁通的方法。这种基于ANN的磁通观测器的主要优点是对谐波具有免疫性。ANN是使用反向传播学习算法的多层前馈类型。ANN观测的磁通具有振荡性，因而引起转矩振荡。如果用别的方法，可能得到更好的结果。
最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论文，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，只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
四、结论
本文试图对人工智能电气传动控制系统领域的进展做一回顾。内容涉及模糊控制、神经网络、模糊神经网络在电气传动系统中的应用，讨论了模糊、神经和模糊神经控制器等人工智能技术的优点。也讨论了人工智能最小配置的应用。但到目前为止，使用人工智能技术的变速传动工业产品才刚刚出现，只有两家公司推出他们的产品。虽然使用人工智能技术的实际产品和应用还不多，但不久的将来，人工智能技术在电气传动领域将会取得重要的地位，特别是自适应模糊神经控制器将在高性能驱动产品中得到广泛使用。
