人工智能在自动化学科中的应用
人工智能在自动化领域中的应用
人工智能在自动化领域中的应用随着技术的不断发展, 人工智能( Artificial Intelligence, AI ) 正逐渐进入人们的日常生活之中,并为产业升级、生产过程优化、创新提速等领域带来革命性变革。
在自动化领域中, 人工智能技术已经为工业带来了极大的优化改造, 其中包括智能制造、智能机器人、智能自动化等。
一、智能制造智能制造( Intelligent Manufacturing ) 是指应用人工智能技术, 以工业物联网为核心, 向生产发展、产品设计、生产制造、供应链管理和服务等全过程进行一系列智能化改造的高度集成型、数字化高端制造模式。
在智能制造领域中, 人工智能可以通过自动调度、智能识别等技术实现生产过程中的自动化和智能化。
例如：智能机器作业、智能生产调度、智能工厂等。
1.1 智能机器作业智能机器作业( Intelligent Machine Operation ) 是指通过人工智能技术, 改进机器的硬件设备, 提升机器自适应能力从而实现提高设备的操作速度和效率。
例如: 可在生产线中进行自主控制的机器人, 可根据传感器获取的数据来自动拓展机器人的操作范围。
这样可以实现智能化的装配、组装等生产环节, 提升生产效率。
1.2 智能生产调度智能生产调度( Intelligent Production Scheduling ) 是指通过人工智能技术, 根据生产流程的特点区分各环节产品完成的时间以及限制条件, 通过智能化的调度方式分配每一个环节的生产时间,以及各个生产环节之间的时间损失。
在智能生产调度工作中，可以化简原有的调度流程，减少重复的工作；也可以提出智能调度方案，提高生产整体效率。
1.3 智能工厂智能工厂( Intelligent Factory ) 是指利用物联网、人工智能、云计算等技术，将一个传统工厂，通过物联网设备进行连接，以实现对生产设备的实时监控、管理和维护。
智能工厂有多个核心技术，其中包括了可穿戴设备、云端剪辑及AI 剪辑等技术, 这些技术让员工能够使用对自己重要的视觉和感官收集数据，并实时处理。
人工智能在机械自动化中的应用
人工智能在机械自动化中的应用
人工智能（AI）在机械自动化领域有着广泛的应用，它改变了生产和制造过程，并提高了效率、精度和可靠性。
以下是一些人工智能在机械自动化中的应用：
1. 智能机器人和自动化生产线：AI驱动的智能机器人在制造业中发挥着重要作用。
它们可以执行各种任务，如装配、包装、搬运和质量检测，大大提高了生产效率。
2. 预测性维护：AI可用于预测机器设备的故障，并执行预防性维护。
通过分析设备传感器数据、监控设备状态和运行情况，AI可以预测设备可能出现的问题，避免生产中断。
3. 智能控制系统：AI技术可以应用于自动化生产线的控制系统中，提供更精确和自适应的控制。
这些系统可以根据数据和实时反馈进行调整，以优化生产过程。
4. 自适应机器学习：AI利用机器学习算法不断改进自身，逐渐适应生产环境中的变化。
通过学习生产线的模式和变化，AI能够提高效率并减少错误。
5. 智能视觉系统：AI驱动的计算机视觉系统可以识别和检测产品缺陷，执行质量控制，甚至进行复杂的产品装配。
这种技术对制造业的质量管理至关重要。
6. 自主驾驶和导航：在物流和运输领域，AI被应用于自动驾驶车辆和智能导航系统，提高了运输效率和安全性。
7. 智能供应链管理：AI可以优化供应链管理，通过分析数据预测需求、优化库存、提高交付效率，并提供实时的供应链监控。
这些应用只是AI在机械自动化中的几个例子。
AI技术的不断进步和创新正在不断拓展其在制造业和机械领域的应用范围，为提高生
产效率和质量提供了新的可能性。
人工智能在工业自动化中的作用
人工智能在工业自动化中的作用随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为现代工业自动化领域的重要推动力量。
人工智能的出现和应用，不仅提高了工业生产效率，降低了成本，还显著改善了工作环境和人类生活质量。
本文将重点探讨人工智能在工业自动化中的作用，并分析其在生产制造、质量控制、物流管理和安全保障等方面的具体应用。
一、生产制造人工智能技术在生产制造领域发挥着至关重要的作用。
通过智能化的机器人和网络连接的设备和传感器，工业生产线能够自动完成复杂的制造任务。
利用人工智能的自学习和适应能力，生产过程中的机器可以根据不同的需求进行调整，并对异常情况做出及时的响应。
这样不仅可以提高生产效率，还能够减少人力资源的浪费。
二、质量控制在工业生产中，质量控制是至关重要的环节。
而人工智能能够通过模式识别、机器视觉等技术，对产品进行自动检测和判定，大大降低了人工误判的概率。
此外，利用人工智能技术，可以分析生产数据，及时发现生产过程中的异常情况，避免次品的产生。
通过自动化的质量控制系统，企业可以提高产品的合格率，降低售后成本，提升用户满意度。
三、物流管理在工业生产的各个环节中，物流管理是必不可少的一部分。
人工智能技术在物流管理中的应用主要集中在物流规划、货物跟踪和仓储管理等方面。
通过人工智能算法的应用，可以对物流路径进行优化，提高运输的效率和安全性。
同时，通过传感器和监控设备，可以实时跟踪货物的位置和状态，并及时对异常情况进行预判和处理。
此外，在仓储管理方面，人工智能技术可以帮助企业实现自动化的仓储操作，提高利用率和减少人力成本。
四、安全保障在工业生产中，安全问题是不可忽视的。
而人工智能技术能够帮助企业实现智能化的安全保障措施。
例如，在工业生产过程中，通过智能监控摄像头和图像识别技术，可以实时监测和预警安全隐患，并及时采取措施。
同时，利用人工智能的大数据分析和预测算法，可以对生产过程中的安全风险进行预测和防范，避免事故的发生。
人工智能在自动化控制中的应用
人工智能在自动化控制中的应用随着科技的不断发展，人工智能的应用越来越广泛，其中在自动化控制领域中的应用也越来越受到关注。
自动化控制的目的是将人类的劳动力替换掉，使工作更加高效、精准以及自动化。
而人工智能作为自动化控制的创新技术，可以更好地提升自动化的能力，发挥更大的作用。
一、人工智能在自动化控制中的应用人工智能在自动化领域中的应用主要可以分为两个方面：一是通过机器学习的方法，对一些复杂的数据进行分析和处理，以此提高系统的响应能力和处理能力；二是通过人工智能的方法，实现自动化控制的系统优化。
1. 机器学习的应用机器学习是指通过新的算法和工具，让计算机能够自己学习和适应新的数据模型，预处理和特征提取，通过模型拟合来完成相关任务。
在自动化控制系统中，机器学习主要用于分析大量的数据，包括传感器、测量仪器等。
通过对这些数据的分析，可以预测设备的运行状况，提高问题预警的能力。
此外，机器学习还可以帮助设备进行自我维护和优化，增强系统的容错能力，减少机械故障的发生。
2. 人工智能的应用通过人工智能的方法，可以优化自动化控制系统的控制策略和电子技术的实现。
常见的人工智能技术包括神经网络和模糊逻辑控制等。
其中，神经网络可以模拟人脑的神经元和突触工作方式，实现复杂的控制系统；而模糊逻辑控制则可以处理大量的不确定信息，并在保证安全的前提下，建立复杂的控制策略。
二、人工智能在自动化控制中的优点相比较传统的自动化控制方式，人工智能在自动化控制中的优点主要体现在以下几方面：1. 人工智能处理速度更快人工智能系统能够快速分析和处理大量的数据，而传统的自动化控制方式需要手动处理和设置相关参数，速度较慢。
因此，人工智能在自动化控制中可以大幅度提高系统的响应速度和处理效率，提高生产制造的效率。
2. 人工智能系统更智能化传统的自动化控制系统需要人为设置相关规则和参数，但在不确定情况下容易出现控制系统失效等问题。
而人工智能系统则能够通过数据学习和模型预测，自主推断控制策略，提高系统的智能化水平，降低出错几率。
人工智能在自动化领域的应用
人工智能在自动化领域的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术正以前所未有的速度融入到各个领域中，自动化领域也不例外。
作为一种能够模拟和实现人类智能的技术，人工智能为自动化领域的发展带来了巨大的机遇和挑战。
本文将重点介绍人工智能在自动化领域的应用，并探讨其对产业发展和社会变革的影响。
一、人工智能在自动化领域的基本原理人工智能在自动化领域的应用基于其核心技术——机器学习（Machine Learning）。
机器学习是一种通过计算机学习和推断模式，使机器可以模仿和改进人类的学习能力的技术。
在自动化领域中，人工智能利用机器学习算法，通过对大量数据的分析和学习，实现对自动化系统和设备的优化控制和决策。
二、人工智能在工业自动化中的应用1. 智能制造智能制造是将人工智能技术应用于工业生产过程中的一种方式。
通过引入自动化设备和智能控制系统，以及利用人工智能技术对生产数据进行分析和预测，可以实现生产过程的智能化和高效化。
例如，在制造业中，人工智能可以通过对传感器数据的实时监测和分析，帮助提前发现生产设备的故障，并进行智能维护和优化，提高生产效率和产品质量。
2. 自动驾驶技术随着人工智能技术的进步，自动驾驶技术逐渐成为了汽车领域的热门话题。
自动驾驶技术利用人工智能的图像识别、深度学习等算法，对周围环境进行感知和判断，实现车辆的自主导航和行驶。
这不仅可以提高驾驶的安全性和舒适度，还有望改变交通方式和城市规划，对整个社会产生深远的影响。
3. 智能物流利用人工智能技术对物流过程进行优化，可以提高物流的效率和可靠性。
例如，在仓储管理中，通过人工智能的分析和学习，可以实现仓库内物品的智能管理和调度，降低物流成本和错误率。
同时，在物流路线规划和配送中，人工智能还可以根据实时交通和天气等因素，优化配送路线，提高配送效率。
三、人工智能在家庭自动化中的应用1. 智能家居智能家居是将人工智能技术应用于家庭生活中的一种方式。
人工智能在智能制造和工业自动化中的应用
人工智能在智能制造和工业自动化中的应用随着科技的不断发展，人工智能的应用范围越来越广泛，其中在智能制造和工业自动化中的应用更是呈现出不可替代的地位。
本文将从以下几个方面探讨人工智能在智能制造和工业自动化中的应用。
一、人工智能在智能制造中的应用智能制造是指利用物联网、云计算、人工智能等现代信息技术，对生产过程中的各种资源进行集成、共享和优化，以实现定制化生产、生产过程优化、成本降低等目标。
其中人工智能技术在智能制造中的应用尤其受到关注。
1. 智能化生产过程控制传统生产中很多环节都需要人工干预，在生产效率和准确率上存在很大的局限。
而人工智能技术的应用可以使生产过程控制更加精细，避免了人工控制所带来的误差，在提高生产效率、降低生产成本等方面有显著作用。
例如，在半导体制造领域，利用人工智能算法，可以准确预测晶片的电性能力，从而帮助制造商精确判断制造出的晶片是否符合要求。
2. 智能化质量控制人工智能技术在生产质量控制中的应用已经得到了广泛的应用。
通过分析生产过程的数据，可以精准地预判生产过程中的异常状况，避免不良品发生。
此外，人工智能技术还可以对产品质量进行自适应调整，帮助企业提高加工效率和生产质量。
例如，利用机器学习算法，可以对工件的轮廓进行预测和优化，从而提高加工效率。
3. 智能化供应链管理智能制造中的供应链管理也受到了广泛的关注。
利用人工智能技术，在供应链管理中实现信息的共享和整合，并进行智能化的生产和供应链决策，从而减少生产成本、降低供应链风险并提高效率。
例如，利用智能算法对供应链进行优化，可以减少库存，降低资金压力。
二、人工智能在工业自动化中的应用工业自动化是应用信息技术和控制技术对工业实体进行智能化改造的过程，旨在提高生产效率、降低生产成本、提高产品质量和卫生安全性。
人工智能技术在工业自动化领域中应用广泛，下面我们就来探讨一下人工智能在工业自动化中的应用。
1. 智能化制造过程控制人工智能技术在制造过程的控制中有着卓越的应用前景。
人工智能在工业自动化中的应用
人工智能在工业自动化中的应用一、引言工业自动化是指利用各种自动化技术，将生产过程中的各种控制、计量和执行操作，交由计算机系统控制，实现高效、准确和自动化的生产过程。
在工业自动化的实践中，人工智能技术的发展，已经逐渐成为了提升生产效率和企业竞争力的重要手段。
二、机器视觉机器视觉是人工智能技术在工业自动化中的一个重要应用领域，其主要功能是通过摄像头等设备，实现对物体形状、颜色以及大小的测量、识别和定位。
在工业制造场景中，机器视觉的应用可以帮助企业实现自动化检测、产品质量控制等功能，提高产品生产的质量和工作效率。
三、机器学习机器学习是人工智能技术中的一种算法方法，它可以基于数据和模型，在完全自动化的情况下，分析、学习和预测某些未知变量的行为规律和趋势。
在工业自动化中，机器学习可以帮助企业实现数据分析和预测，为企业提供更好的生产决策和开拓市场的战略。
四、人工智能的应用案例1. 机器人自动化生产随着机器人技术的日益成熟，机器人自动化生产已经成为了工业自动化的主要方向之一。
人工智能技术的应用可以帮助企业实现机器人自动化生产的控制和监测，提高机器人的灵活性和智能化水平。
例如，在汽车工业中，人工智能技术可以帮助机器人自动化生产实现更高效的汽车组装，减少人力成本和生产时间。
2. 无人驾驶技术随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，无人驾驶汽车已经成为了当前工业自动化中的一个重要学科。
人工智能技术的应用可以帮助无人驾驶汽车实现智能巡航、智能避障、智能停车等功能，提高汽车驾驶的安全性和可靠性。
3. 大数据分析在现代工业生产中，数据分析已经成为了提高企业竞争力的重要手段之一。
人工智能技术的应用可以帮助企业实现更高效、更精准的数据分析，为企业提供更好的决策和营销策略。
五、未来展望随着人工智能技术在工业自动化中的应用不断加深和拓展，未来的工业自动化将会变得更加智能化、高效和精准。
在未来的工业自动化发展中，人工智能技术将会扮演更加重要的角色，并且会不断开启新的应用场景和应用领域，对于相关企业来说，将会成为一项不可或缺的竞争优势。
人工智能在工业自动化中的应用案例
人工智能在工业自动化中的应用案例随着技术的不断进步和普及，越来越多的企业开始关注人工智能这一领域，它被认为是推动企业创新发展的重要驱动力之一。
在工业自动化领域，人工智能也被广泛应用，帮助企业提高效率、降低成本、提高质量等多个方面。
本文将介绍几个人工智能在工业自动化中的应用案例。
1. 智能机器人智能机器人是人工智能在工业自动化中最常见的应用之一。
智能机器人的出现大大提高了生产效率和精度，减少了人力投入和人为因素引起的误差。
智能机器人通过视觉识别、智能控制等技术，可以完成复杂的操作并保持一定的精度，这在许多行业中都具有重要意义。
例如，在汽车工业中，智能机器人可以自动完成车身焊接、涂漆等工作；在电子工业中，智能机器人可以完成电子元器件的装配和质检等工作；在食品工业中，智能机器人可以完成食品的分装和包装等工作。
可以说，智能机器人在工业自动化中，已经成为了一种必不可少的工具。
2. 智能质检传统的质检往往需要人工进行，需花费大量的时间和人力，同时由于人员的疲劳和精神状态等因素，容易造成误差。
为此，利用人工智能技术开发出智能质检系统，可以有效解决传统质检中存在的问题。
智能质检系统通过采集大量数据，以及应用模式识别、数据挖掘等技术手段，可以将产品的缺陷率降到最低，提高生产效率和质量。
此外，智能质检系统还可以自动记录数据，对生产过程中的变化进行预测，提供更准确的生产计划和调整建议。
3. 智能监控智能监控系统是一种将人工智能技术应用于工业自动化中的重要手段。
它通过分析工艺流程、工作环境等数据，运用机器学习、数据挖掘等技术，可以对生产过程进行全面监控和预测，及时发现并排除可能导致设备故障或质量问题的因素。
例如，在钢铁行业中，智能监控系统可以实时监测设备的温度、振动等参数，发现设备故障并及时作出处理；在石化行业中，智能监控系统可以快速识别生产过程中的异常情况，并推荐相应的控制措施。
4. 智能物流智能物流系统是一种利用人工智能技术对物流整个生命周期进行智能管理的系统。
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人工智能在自动化学科中的应用社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。
自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。
自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。
实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。
积极运用人工智能的知识。
人工智能在电力系统运行控制中的应用综述人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。
阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。
电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。
为此,有必要对电力系统进行规划、监视和控制。
随着电力系统规模的不断增加,能源管理系统(EMS)运行人员所面临的决策任务也日趋加大,这使得运行人员很难保证电力系简要介绍了现有的高级人工智能技术的发展概况及其实现方法,全面综述了模糊逻辑(F L)、专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)等典型人工智能技术在电能质量控制中的应用情况及国内外的研究现状,并就值得进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望.近年来,电能质量问题受到人们越来越广泛的关注.对电能质量问题的正确诊断和处理需要高水平的专家知识,并且所需要的专家知识不是仅仅在某一个领域,而是涉及到电气工程中的许多领域,如电子驱动、传感器、旋转电机、变压器、电力电子、电能传输与供应、保护、谐波、信号分人工智能在智能传感器领域的应用传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。
各行各业的自动化程度的迅速提高,特别是工业生产的自动化程度的提高,对传感器的性能提出了更高的要求。
传统的传感器技术由于存在着性能不稳定、可靠性差、准确度低等缺点已经不能够满足自动化技术迅猛发展的需要。
而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合———新型智能传感器的出现提供了契机。
主要介绍了人工智能的四个分支:模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法在传感器领域的应用。
1模糊逻辑模糊逻辑在传感器领域的应用主要是将模糊逻辑与传感器技术结合构成模糊传感器。
由于传统的传感器是数值传感器,所以传统的传感器难以对具有较大的非线性或者无法建立精确的数学模型的被测对象进行有效的测量,而模糊传感器则能很好的完成这些测量任务。
模糊血压传感器是模糊逻辑在传感器系统中的典型应用。
测量血压是医生检查心血管病例的一种手段。
将医生的知识和经验集成到模糊血压传感器,模糊血压传感器就可以充当一位经验丰富的医生的角色。
模糊血压传感器通过建立有关不同年龄、性别......。
人工智能在故障诊断中的应用人类社会进入工业化阶段以来，各种复杂的机器设备不断涌现，设备的故障诊断就成了一项重要的研究课题。
就诊断方法而言，目前，除了传统的单一参数、单一故障的技术诊断外，多参量、多故障的综合，诊断已经兴起。
随着现代科学技术的发展，故障诊断技术和方法也不断推陈出新，正走向智能化阶段。
人工智能的发展为故障诊断提供了智能化的诊断方法．故障诊断专家系统不仅在理论上得到了相当的发展．而且已有了成功的应用实例。
与此同时，人工神经网络的研究也进入到了故障诊断领域，成为故障诊断的一个最新研究热点，并已在许多实际系统中得到了很好的应用。
此外．模糊理论、模糊逻辑系统也已经应用到故障诊断领域，并且与人工神经网络和专家系统互相结合，突显出其独特的优势，成为一种很有价值的故障诊断方法。
人工智能在电气传动中运用的进展人工智能控制器可分为监督、非监督或增强学习型三种。
常规的监督学习型神经网络控制器的拓朴结构和学习算法已经定型，这就给这种结构的控制器增加了限制，使得计算时间过长，常规非人工智能学习算法的应用效果不好。
采用自适应神经网络和试探法就能克服这些困难，加快学习过程的收敛速度。
常规模糊控制器的规则初值和模糊规则表是既定“a－priori”型，这就使得调整困难，当系统得不到“a－priori”（既定）信息时，整个系统就不能正常工作。
而应用自适应AI控制器，例如使用自适应模糊神经控制器就能克服这些困难，并且用DSP比较容易实现这些控制器。
常规模糊逻辑控制器的设计经常使用尝试法。
需要“a－priori”信息，如运用自适应智能控制器就不需要“a－priori”（a－priroi规则库和隶属函数）信息。
值得注意的是，与常规非自适应智能控制器相反，它根据输入信号更新它的“参数”，换句话说，它对变化的输入信号具有适应性。
自适应控制器分两类：间接和直接控制器，间接自适应人工智能控制器有一个实时辩识模型，用于控制器的设计，间接控制器在每个采样周期需要采样控制对象的输入和输出信号，辩识器和控制器有很多形式，而直接AI控制器用特性表来实现对控制对象的控制，这个特性表由两个连续采样周期间的误差的变化量构成，用来控制电流响应。
如用模糊逻辑控制器，最简单的应用可能是标量因子的运用。
这种方法用现在的非自适应驱动器很容易实现，因而对工业界具有很大的吸引力。
用改变隶属函数形状的方法可实现相似的效果。
这种运用也可能通过改变规则来实现，如用直接AI控制器来实现，就是自适应控制器。
它在每个采样瞬间先使用上一个采样周期采用的规则，如果得不到满意的特性，就用新的规则替代，从而得到满意的特性。
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。
有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
人工智能在信息检索系统中应用人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。
总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。
目前，人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别和自然语言理解等。
自从人工智能技术问世以来，它的研究已经有了显著的成果。
人工智能应用于信息检索系统的成果——智能信息检索系统给信息检索领域带来了革命性的变化。
人工智能在自动化领域的各方面的应用由于电气设备从设计、生产到运行、控制，每个环节都是一个复杂的过程，传统的方法有时很难适应。
国内外的电气科技工作者将人工智能技术引入电气设备的优化设计、故障诊断及控制过程，并取得了一些成功经验。
本文在总结人工智能在电气设备领域取得成果的基础上，论述了人工智能在电气传动领域的发展概况。
其中主要包括模糊控制、神经网络和遗传算法的应用特点及发展趋势等。
社会的进步要求生产力更加发达，要求人类的经济生活更加智能化，以节省宝贵的时间去做其它有益的事情。
电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持，而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥，促进自动化控制的发展进步。
自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化，因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，自动化控制也需要人工智能的参与。
在将来，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。
一、人工智能控制器的概述不同的人工智能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。
这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。
这些AI 函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。
例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID 控制器快1.5 倍，下降时间快3.5 倍，过冲更小。
（3）它们比古典控制器的调节容易。
（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
（5）运用语言和响应信息可能设计它们。
（6）它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），与驱动器的特性无关。
现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。
（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。
（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（11）它们很容易扩展和修改。
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。
有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
二、人工智能在电气传动控制中的运用1、人工智能在直流传动中的运用（1）模糊逻辑控制应用主要有两类模糊控制器，Mamdani 和Sugeno型。
到目前为止只有Mamdani 模糊控制器用于调速控制系统中。
限于篇幅这里不详细讨论其中的原因。
值得注意的是这两种控制器都有规则库，它是一个if－then 模糊规则集。
但Sugeno 控制器的典型规则是“如果x 是A，并且y 是B，那么Z=f（x,y）”。
这里A 和B 是模糊集；Z=f (x,y）是x,y的函数，通常是输入变量x,y 的多项式。
当f 是常数，就是零阶Sugeno 模型，因此Sugeno 是Mamdani 控制器的特例。
Mamdani 控制器由下面四个主要部分组成：①模糊化实现输入变量的测量、量化和模糊化。
隶属函数有多种形式。
②知识库由数据库和语言控制规则库组成。
开发规则库的主要方法是：把专家的知识和经历用于应用和控制目标；建模操作器的控制行动；建模过程；使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。
③推理机是模糊控制器的核心，能模仿人的决策和推理模糊控制行为。
④反模糊化实现量化和反模糊化。
有很多反模糊化技术，例如最大化反模糊化，中间平均技术等。