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。后值得---的是现在发表的大多数有关ann对各种电机参数估计的，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。
通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比优pid控制器快1.5倍，下降时间.5倍，过冲更小。它们比古典控制器的调节容易。在没有必须知识时，供热智能化设备，通过响应数据也能设计它们。运用语言和响应信息可能设计它们。们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计）
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。，随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的---软件技术所替代。不同的---控制通常用完全不同的方法去讨论。但ai控制器例如：神经、模糊、模糊神经，以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。
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