❶ 自動供料系統及傳送裝置設計是怎樣的
自動集中供料系統及傳送裝置設計：
據自動供料系統廠家介紹，自動供料系統的裝置工作原理是，立式加工中心防護門打開，托盤開關定位，再將裝滿工件的夾具放置到加工區域加工。所以當機床加工工件的第一面時，自動供料設備便開始將更多的毛坯件安裝到第二個空置的托盤夾具上。當毛坯件端部的第一面加工完成以後，托盤再一次更換位置。自動供料設備從第一個托盤上卸除加工完第一面的工件，然後將其傳送到在自動裝備防護罩內的「翻板工作站」，最後從內側板將其安裝到工作站上，並通過這一工作站將工件有效地翻轉，使未加工面朝上，並再次安裝到夾具上夾緊。
自動供料機械設備卸下加工後的零件前，是採用安裝在自動供料裝備夾鉗基座上的高速壓縮空氣噴嘴，吹除遺留在整個夾具上的切屑，因為在卸除零件等過程中，可能會有一些切屑掉落到一個或多個空穴內，影響下一批工件的正確就位。從毛坯件的安裝進行第一面加工到零件完成全部加工，直到將成品傳送到下一區域，這個時段大約需要30min。
自動供料系統裝置的下部設置有料盤輸入機構，料盤輸入機構的末端接有料盤自動升降機構，盤自動升降機構的上端與托夾機構相接，在料盤定位及空料盤取出機構上遠離托夾機構的一端設有空料盤抬起及堆垛機構。使用本裝置不再受料的形狀的限制，適合於各種自動裝配生產線，真正實現了自動化，而且提高了供料精度，降低了人的勞動強度。
從自動供料系統及傳送裝置設計的簡述中，我們可以知道自動供料系統的的方便就是在於這一些工作不需要過多的人工操作，而是像一個機械人在哪重復操作，所以這種自動供料設備也是在工業行業發展的比較快。
❷ 關於國內外太陽能自動跟蹤裝置的研究現狀，求資料!
在太陽能跟蹤方面， 我國在 1997 年研製了單軸太陽跟蹤器， 完成了東西方向的自動 跟 蹤，而南北方專向則通過屬手動調節，接收器的接收效率提高了。[16]1998 年美國加州成功 的 研究了 ATM 兩軸跟蹤器，並在太陽能面板上裝有集中陽光的透鏡，這樣可以使小塊的太 陽 能面板硅收集更多的能量， 使效率進一步提高。 2002 年 2 月美國亞利桑那大學推出了新 型 太陽能跟蹤裝置， 該裝置利用控制電機完成跟蹤， 採用鋁型材框架結構， 結構緊湊， 量輕， 重 大大拓寬了跟蹤器的應用領域。在國內近年來有不少專家學者也相繼開展了這方面 的研究， 1992 年推出了太陽灶自動跟蹤系統，1994 年《太陽能》雜志介紹的單軸液壓自 4 動跟蹤器，完成了單向跟蹤。 目前，[17]太陽追蹤系統中實現追蹤太陽的方法很多，但 是不外乎採用如下兩種方式： 一種是光電追蹤方式，另一種是根據視日運動軌跡追蹤；前者 是閉環的隨機系統，後者是 開環的程式控制系統。
❸ 求一篇自動化有關的英文文獻及翻譯。2000字就好，萬分感謝
機器或裝置在無人干預的情況下按規定的程序或指令自動進行操作或控制的過程，其目標是「穩，准，快」。自動化技術廣泛用於工業、農業、軍事、科學研究、交通運輸、商業、醫療、服務和家庭等方面。採用自動化技術不僅可以把人從繁重的體力勞動、部分腦力勞動以及惡劣、危險的工作環境中解放出來，而且能擴展人的器官功能，極大地提高勞動生產率，增強人類認識世界和改造世界的能力。因此，自動化是工業、農業、國防和科學技術現代化的重要條件和顯著標志。
Machine or device in the absence of intervention proceres or instructions required automatic operation or control of the process and its goal is \u0026quot;steady, accurate and fast.\u0026quot; Automation technology is widely used in instry, agriculture, military, scientific research, transportation, business, health, services, and family and so on. The use of automation technology not only to take people from the heavy manual labor, some mental and poor and dangerous working conditions of liberation, but also to expand people\u0026#39;s organ function, significantly raising labor proctivity, enhance human understanding of the world and the ability to change the world . Therefore, the automation instry, agriculture, national defense and modernization of science and technology
❹ 無線信號傳輸與接收系統類的參考文獻
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❺ 基於PLC控制的帶式輸送機自動張緊裝置的畢業論文誰有！！最好是免費的，簡述也行
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❻ 誰有關於自動換刀裝置的畢業論文呀
XKA5032A/C數控立式升降台銑床自動換刀裝置 論文編號:JX391 論文字數:19362.頁數:37 摘要 本論文介紹的是XKA5032A/C數控立式升降台銑床自動換刀裝置（刀庫式）的設計.刀庫式的自動換刀裝置是由刀庫和刀具交換裝置（換刀機械手）組成。它是多工序數控機床上應用最廣泛的換刀裝置，其整過換刀過程比較復雜。首先把加工過程中需要使用的全部刀具安裝在標準的刀柄上，在機床外進行尺寸預調後，按一定的方式裝入刀庫。換刀時，先在刀庫中進行選刀，由機械手從刀庫和主軸上取出刀具，然後交換位置，把新刀插入主軸，舊刀放回刀庫。存放刀具的刀庫具有較大的容量，其容量為六把刀具,採用盤形結構,安裝在機床的左側立柱上。因為XKA5032A/C數控立式升降台銑床外形及其他性能參數等均與THK6363型自動換刀數控鏜銑床相似，所以本機床的自動換刀裝置的設計將仿效THK6363型自動換刀數控鏜銑床換刀裝置，設計成採用軸向放置的鼓盤式刀庫形式和回轉式雙臂機械手組成。 刀具按預定工序的先後順序插入刀庫的刀座中，使用時按順序轉到取刀位置。用過的刀具放回原來的刀座內，也可以按加工順序放入下一個刀座內。該法不需要刀具識別裝置，驅動控制也比較簡單，工作可靠。但刀庫中每一把刀具在不同工序中不能重復使用，為了滿足加工需要只有增加刀具的數量和刀庫的容量，這就降低了刀具和刀庫的利用率。此外，裝刀時必須十分謹慎，如果刀具不按順序裝在刀庫中，將會產生嚴重的後果。順序選刀是在加工之前，將加工零件所需刀具按照工藝要求依次插入刀庫的刀套中，順序不能有差錯。加工時按順序調刀。適合加工批量較大、工件品種數量較少的中、小型自動換刀裝置。可知數控銑床用4把刀就可完成大多數的銑削加工。所以這個容量為6把刀的刀庫，幾乎不存在加工過程中需要重復利用刀具的情況，所以刀具的選擇方式確定為順序選擇刀具。 兩手互相垂直的回轉式單臂雙手機械手的優點是換刀動作可靠，換好時間短，缺點是刀柄精度要求高，結構復雜，聯機調整的相關精度要求高，機械手離加工區較近。一般來說，這種機械手用於刀庫刀座軸線與機床主軸軸線垂直，刀庫為徑向存取刀具形式的自動換刀裝置，因此，在XKA5032A/C數控立式升降銑床的自動換刀裝置中可採用這種機械手形式。 關鍵詞：數控銑床；自動換刀裝置；刀庫；換刀機械手 Abstract This thesis introction is the design that the XKA5032 A/C number controls the sign type working panel lifter miller to change the knife device(the knife database type) automatically.The knife database type automatically change the knife device is have by the knife database and the knife to exchange device(change the knife the machine hand) to constitute.It is many work ordinal numbers to control the top of the tool machine to apply to change the knife device most extensively, it is whole to lead to change the knife process more complicated.First process process in need to be use of all knifes have to install on the haft of the standard, pressing certain way to pack into the knife database after the tool machine carry on size to prepare to adjust outside.Be in the knife database carry on choosing knife first while change the knife, is taken out knife to have from the knife database and the principal axis by the machine hand, then exchange position, insert the new knife into the principal axis, the old knife puts back a knife database.The knife database that deposits knife to have has bigger capacity, its capacity has for six knifes, adopting the dish form structure, the left side that installs in the tool machine signs pillar up.The XKA5032 A/C number controls the sign type working panel lifter miller shape and other function parameter etc.s to all change the knife with THK6363 typeses automatically number to control the boring miller likeness, so this tool machine changes the knife the design of the device to change the knife in the wake of THK6363 typeses automatically automatically the number control the boring miller to change the knife device, the design becomeses the adoption stalk toward the drum dish type knife database form and the turn-over type double the arm machine hand for place to constitute. The knife has to press to schele to the work preface insert the knife of the knife database order of sequence, usage turn to take knife position in order.The knife for using puts back the original knife inside, can also press to process sequence to put into the next knife.That method doesn't need the knife to identify device, driving a control also more simple, work credibility.But the knife database in each knife have in the different work preface and can't repeat an usage, for satisfying to process to need to only increase the capacity of the quantity and the knife database that the knife have, this utilization that lowers knife to have with the knife database.Have to be very careful while packing knife in addition, if the knife doesn't in order have to pack in the knife database, will proce serious result.Sequence's choosing knife is before process, will process the knife that spare parts need to have to request to be one by one in order in the knife set of insert the knife database according to the craft, the sequence can't have mistake.Process adjust knife in order.Suit to process a batch quantity to compare greatly,the work piece the species quantity less of medium,small scaled the auto change the knife device.Can know the number controls miller to use 4 make the knife complete most milling and can pare to process.So this capacity is 6 knife databases of knifes, almost the nonentity process to need to make use of the circumstance that the knife have again in the process, so the knife have of the choice method assurance for in proper order choice the knife have. Two hands are mutual perpendicular of the advantage of the turn-over type single arm hands machine hand change the knife action credibility, changing good time short, the weakness is the haft accuracy to have high request, structure complications, the linking machine adjust of the related accuracy have high request, the machine hand leaves to process area nearer.Generally speaking, this kind of machine hand useds for the knife database knife the stalk line and the tool machine principal axis stalk line perpendicular, the knife database has a form to change the knife device automatically toward the access knife for the path, therefore can adopt this kind of machine hand form in the XKA5032 A/C number control the sign type rise and fall miller the auto change the knife the device. Keywords: numerical control milling machines ；Automatic tool changer ；Tool storage ；tool changing-manipulator 目錄 摘要I Abstract II 1 緒論 1 1.1 數控機床知識 1 1.2 數控銑床的分類 1 1.2.1 數控立式銑床 1 1.2.2 卧式數控銑床 2 1.2.3 立、卧式兩用數控銑床 2 1.3 數控銑床的結構特徵 2 1.3.1 數控銑床的主軸特徵 2 1.3.2 控制機床運動的坐標特徵 3 1.4 數控銑床的主要功能及加工對象 3 1.4.1 數控銑床的功能 3 1.4.2 自動換刀裝置（ATC）及其形式 3 1.4.3 自動換刀裝置應當滿足的基本要求 5 2 總體方案的確定 5 2.1 XKA5032A/C數控立式升降台銑床及其主要參數 5 2.1.1 其主要結構特點 6 2.1.2 其主要規格及技術參數 6 2.2 初定其自動換刀裝置的設計參數 7 2.3 確定其自動換刀裝置的形式 7 3 刀庫的設計 8 3.1 確定刀庫容量 8 3.2 確定刀庫形式 9 3.3 刀庫結構設計 9 3.4 初估刀庫驅動轉矩及選定電機 11 3.4.1 初選電動機與降速傳動裝置 11 3.4.2 初估刀庫驅動轉矩 11 3.5 刀庫轉位機構的普通圓柱蝸桿傳動的設計 11 3.6 刀庫驅動轉矩的校核 15 3.7 花鍵聯接的強度計算 15 3.8 夾緊機構插銷剪切強度的校核 16 3.9 確定刀具的選擇方式 16 3.10 刀庫的定位與刀具的松夾 17 4 刀具交換裝置的設計 18 4.1 確定換刀機械手形式 18 4.2 換刀機械手的工作原理 19 4.3 機械手的自動換刀過程的動作順序 20 4.4 機械手回轉軸4上的齒輪齒條設計 21 4.5 自動換刀裝置的相關技術要求 21 4.5.1 主軸准停裝置 21 4.5.2 換刀機械手的安裝與調試 22 4.6 自動換刀程序的編制 22 5 自動換刀裝置的控制原理 23 5.1 自動換刀裝置的液壓系統原理圖 23 5.2 自動換刀裝置換刀動作的順序控制過程 24 6 典型零件的設計 24 6.1 聯軸器 24 6.1.1 聯軸器的選用 25 6.1.2 聯軸器的校核 25 6.2 選擇離合器的類型 25 6.3 蝸桿蝸輪傳動設計的一些相關技術要求 25 6.4 托架的設計 25 鳴謝26 參考文獻 28 以上回答來自: http://www.lwtxw.com/html/44-5/5084.htm
❼ 我想設計一個自動化傳送裝置，不知道應該找哪塊專業的人來設計
你的問題屬於機械方面的，應該找個這個專業的大學畢業生來搞。祝你順利！
❽ 定時自動傳送裝置
原來使用過的湖北孝感生產的病理標本自動染色機就能完成類似動作，順次將吊掛在筐內的組織標本放入固定、染色等液體內，可以由觸摸面板自己設定每槽內浸泡時間，完成後自動停止運行，可以與它們聯系相關事宜。
❾ 急求一片關於電氣傳動的論文
人工智慧在電氣傳動中運用的進展(1)
摘要：本文論述了人工智慧在電氣傳動領域的發展概況。其中主要包括模糊控制、神經網路和遺傳演算法的應用特點及發展趨勢等
關鍵詞：神經網路控制 模糊神經元控制 自適應控制
一、引 言
人工智慧控制技術一直沒能取代古典控制方法。但隨著現代控制理論的發展，控制器設計的常規技術正逐漸被廣泛使用的人工智慧軟體技術(人工神經網路、模糊控制、模糊神經網路、遺傳演算法等)所替代。這些方法的共同特點是：都需要不同數量和類型的必須的描述系統和特性的「a priori」知識。由於這些方法具有很多優勢，因此工業界強烈希望開發、生產使用這些方法的系統，但又希望該系統實現簡單、性能優異。
由於控制簡單，直流傳動在過去得到了廣泛的使用。但由於它們眾所周知的限制以及DSP技術的進步，直流傳動正逐漸被高性能的交流傳動所取代。但最近，許多廠商也推出了一些改進的直流驅動產品，但都沒有使用人工智慧技術。具信使用人工智慧的直流傳動技術能得到進一步的提高。
高性能的交流傳動瞬態轉矩的控制性能類似於他勵直流電機的控制性能。現有兩種高性能交流傳動的控制方法：矢量控制(VC)和直接轉矩控制(DTC)。矢量控制是德國的研究人員在二十多年前提出的，現在已經比較成熟，並已廣泛應用，很多生產廠商都推出了他們的矢量控制交流傳動產品，最近又大量推出了無速度感測器的矢量控制產品。盡管在高性能驅動產品中使用AI技術會極大地提高產品的性能，可是到目前為止只有兩個廠家在他們的產品中使用了人工智慧(AI)控制器；直接轉矩控制是大約在十五年前由德國和日本的研究人員提出的，在過去十年中得到大量的研究，現在ABB公司已向市場推出了直接轉矩控制的傳動產品，使得人們對直接轉矩控制的研究興趣增加，將來在直接轉矩控制中將會用到人工智慧技術，並將完全地不需要常規的電機數學模型了。
英國CT公司(Control Technique plc)推出了世界上第一台統一變頻器(Unidrive)，其他一些公司也推出了相應的產品，現在這些產品都沒有使用人工智慧技術，「統一」的概念完全依靠軟體實現，這就為軟計算技術的實現提供了條件。具信在將來統一變頻器將使用直接轉矩控制以及各種形式的矢量控制，單一使用直接轉矩控制技術的產品將遭到淘汰。本文也將討論人工智慧在統一變頻器中運用的一些方面，同時也包括AI控制器在VC和DTC中的運用。
AI控制器能否工業運用的關鍵一點是：實現這些控制器的硬體和軟體。大多數DSP控制的驅動器都有足夠的計算能力實現人工智慧的演算法，並且都能得到大多數人工智慧控制器軟計算所需要的信號。通過運用適當的控制策略，就能大大地減少計算和硬體的負擔，從而把注意力集中於提高驅動器的性能、魯棒性和可靠性上面。
在將來，智能技術在電氣傳動技術中占相當重要的地位，特別是自適應模糊神經元控制器在性能傳動產品中將得到廣泛應用。但是，還有很多研究工作要做，現在還只有少數實際應用的例子（學術研究組實現少，工業運用的就更少了），大多數研究只給出了理論或模擬結果，因此，常規控制器在將來仍要使用相當長一段時間。
二、人工智慧控制器的優勢
文獻中，不同的人工智慧控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如：神經、模糊、模糊神經，以及遺傳演算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利於控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，這些優勢如下：
（1）它們的設計不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時，往往不知道）
（2）通過適當調整（根據響應時間、下降時間、魯棒性能等）它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍，過沖更小。
（3）它們比古典控制器的調節容易。
（4）在沒有必須專家知識時，通過響應數據也能設計它們。
（5）運用語言和響應信息可能設計它們。
（6）它們有相當好的一致性（當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計），與驅動器的特性無關。現在沒有使用人工智慧的控制演算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對必須具體對象具體設計。
（7）它們對新數據或新信息具有很好的適應性。
（8）它們能解決常規方法不能解決的問題。
（9）它們具有很好的抗雜訊干擾能力。
（10）它們的實現十分便宜，特別是使用最小配置時。
（11）它們很容易擴展和修改。
人工智慧控制器可分為監督、非監督或增強學習型三種。常規的監督學習型神經網路控制器的拓樸結構和學習演算法已經定型，這就給這種結構的控制器增加了限制，使得計算時間過長，常規非人工智慧學習演算法的應用效果不好。採用自適應神經網路和試探法就能克服這些困難，加快學習過程的收斂速度。常規模糊控制器的規則初值和模糊規則表是既定「a－priori」型，這就使得調整困難，當系統得不到「a－priori」（既定）信息時，整個系統就不能正常工作。而應用自適應AI控制器，例如使用自適應模糊神經控制器就能克服這些困難，並且用DSP比較容易實現這些控制器。
常規模糊邏輯控制器的設計經常使用嘗試法。需要「a－priori」信息，如運用自適應智能控制器就不需要「a－priori」（a－priroi規則庫和隸屬函數）信息。值得注意的是，與常規非自適應智能控制器相反，它根據輸入信號更新它的「參數」，換句話說，它對變化的輸入信號具有適應性。自適應控制器分兩類：間接和直接控制器，間接自適應人工智慧控制器有一個實時辯識模型，用於控制器的設計，間接控制器在每個采樣周期需要采樣控制對象的輸入和輸出信號，辯識器和控制器有很多形式，而直接AI控制器用特性表來實現對控制對象的控制，這個特性表由兩個連續采樣周期間的誤差的變化量構成，用來控制電流響應。
如用模糊邏輯控制器，最簡單的應用可能是標量因子的運用。這種方法用現在的非自適應驅動器很容易實現，因而對工業界具有很大的吸引力。用改變隸屬函數形狀的方法可實現相似的效果。這種運用也可能通過改變規則來實現，如用直接AI控制器來實現，就是自適應控制器。它在每個采樣瞬間先使用上一個采樣周期採用的規則，如果得不到滿意的特性，就用新的規則替代，從而得到滿意的特性。
總而言之，當採用自適應模糊神經控制器，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，並且找到最簡單的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。 三、人工智慧在電氣傳動控制中的運用
這一部分主要討論人工智慧在交直流傳動中運用的進展。值得指出的是這是一個廣闊的領域，在過去二年中，研究活動極快的增長，本文只是概括一下人工智慧在電氣傳動中的運用這一領域的進展，不可能覆蓋研究的每一個可能領域。AI控制器在直流傳動中運用的大多數研究集中於模糊邏輯應用，在人工神經網路和其它智能控制的研究還很少。下面主要討論模糊、神經元和模糊神經元和模糊神經元控制器在交直流傳動中的應用。
(一)人工智慧在直流傳動中的運用
1.模糊邏輯控制應用
主要有兩類模糊控制器，Mamdani和Sugeno型。到目前為止只有Mamdani模糊控制器用於調速控制系統中。限於篇幅本文不詳細討論其中的原因。值得注意的是這兩種控制器都有規則庫，它是一個if－then模糊規則集。但Sugeno控制器的典型規則是「如果X是A，並且y是B，那麼Z=f(x,y)」。這里A和B是模糊集；Z=f(x,y)是x,y的函數，通常是輸入變數x,y的多項式。當f是常數，就是零階Sugeno模型，因此Sugeno是Mamdani控制器的特例。
Mamdani控制器由下面四個主要部分組成：
（1）模糊化實現輸入變數的測量、量化和模糊化。隸屬函數有多種形式。
（2）知識庫由資料庫和語言控制規則庫組成。開發規則庫的主要方法是：把專家的知識和經歷用於應用和控制目標；建模操作器的控制行動；建模過程；使用自適應模糊控制器和人工神經網路推理機制。
（3）推理機是模糊控制器的核心，能模仿人的決策和推理模糊控制行為。
（4）反模糊化實現量化和反模糊化。有很多反模糊化技術，�紓�畲蠡�茨：���屑淦驕�際醯取?BR>下面的表1由64個語言規則組成，是用於電氣傳動控制系統的一種可能規則表這個規則表相當大，實際應用中往往進行簡化。在各種出版物中，介紹了許多被模糊化的控制器，但這應與「充分模糊」控制器完全區分開來，「充分模糊」控制器才是完全意義上的模糊控制器，被模糊化的控制器易於實現，往往通過改造現有古典控制器得以實現，如被模糊化的PI控制器（FPIC）使用模糊邏輯改變控制器的比例、積分參數，從而使系統的性能得到提高（17），控制器參數的微小變化可能導致特性的極大提高，被模糊化的控制器參數調整方法如下：P（ti）=P（ti－1）＋kP＊CP，I（ti）=I（ti－1）＊CI。但如應用「充分」模糊邏輯控制器，系統響應遠遠優於FPIC和最優古典PI控制器，用於最優化常規控制器的計算時間比模糊化控制器所需的時間多得多。因此，使用最小配置的FPIC控制器是可能的選擇之一，事實上，這也是用現有驅動裝置實現的最簡單方法。
在許多電氣傳動文獻中，介紹了用模糊邏輯控制器替代古典PI控制器（主要是速度調節器）改進系統響應的方法。可是，文獻（18）詳細探討了模糊邏輯控制器用於三環直流電機控制系統中所有環節（速度、電流和勵磁）的設計和調整的方法。作者也介紹了PI和PD控制器，文獻（9）介紹了最小配置模糊控制用於直流傳動中的可能性以及組合模糊控制器用於直流傳動中得到滿意響應的可能性。下節討論模糊神經控制的直流傳動裝置時，我們將討論這種速度和電樞電流調節器組合成單一控制器的情況。
2. ANNS的應用
過去二十年，人工神經網路（ANNS）在模式識別和信號處理中得到廣泛運用。由於ANNS有一致性的非線性函數估計器，因此它也可有效的運用於電氣了傳動控制領域，它們的優勢是不需要被控系統的數學模型，一致性很好，對噪音不敏感。另外，由於ANNS的並行結構，它很適合多感測器輸入運用，比如在條件監控、診斷系統中能增強決策的可靠性，當然，最近電氣傳動朝著最小化感測器數量方向發展，但有時，多感測器可以減少系統對特殊感測器缺陷的敏感性，不需要過高的精度，也不需要復雜的信號處理。
誤差反向傳播技術是多層前聵ANN最常用的學習技術。如果網路有足夠多的隱藏層和隱藏結點以及適宜的激勵函數，多層ANN只能實現需要的映射，沒有直接的技術選擇最優隱藏層、結點數和激勵函數，通常用嘗試法解決這個問題，反向傳播訓練演算法是基本的最快下降法，輸出結點的誤差反饋回網路，用於權重調整，搜索最優。輸出結點的權重調整迭代不同於隱藏結點的權重調整迭代。通過使用反向傳播技術，能得到需要的非線性函數近似值，該演算法包括有學習速率參數，對網路的特性有很大影響。
反向傳播演算法是多層前聵ANN最廣泛使用的學習技術之一。但有時網路的收斂速度很慢，改進演算法的開發是一個重要研究領域。英國Aberdeen大學在這方面取得過令人鼓舞的成績，他們把常規的反向傳播演算法和其它AI技術結合起來，使得網路快速收斂，魯棒性更好。他們還研究過基於AI技術的最優拓撲結構網路，但沒有現成理論用於最優配置，Kolgomorov理論和其他理論也不適用，在神經網路的訓練劇中使用遺傳演算法可能會提高收斂速度，遺傳演算法是一種基於自然進化和遺傳機理的統計搜索方法，它模仿自然界個體適者生存不適者淘汰的原理解決問題，每一代由染色體代表的(一套特徵串類似於DNA中的染色體)許多個體組成，每個個體代表搜索空間的一個點和一個可能的解。值得注意的是在神經模糊實現中，有時必須使用不同形式的反向傳播技術，而不是已知的標准形式。反向傳播技術是在線(Supervised)學習技術，需要充分的輸入－－輸出數據對，雖然這種限制也可以用另外的方法加以克服，但該方法是離線的。
日本和德國的研究人員試圖把ANNS用於控制電力變換器，但到目前為止沒有獲得滿意的結果，這也是一個很有趣的領域。主要的有待解決的障礙是學習階段時間花費過長，總而言之，問題的關鍵是要給變換器的控制器找到一個滿意的非線性函數近似器、得到期望的非線性輸入－－輸出映射。常規技術就能實現簡單的映射，而神經網路能實現更復雜的映射，並且由於它的並行結構這種映射相當快。
只有很少的論文討論神經網路在直流電機控制中的應用。文獻(21)介紹了兩個多層前饋人工神經網路在直流電機速度控制環中的應用。這是一種典型配置。辯識ANN用於訓練第二個ANN(神經控制器，即過程式控制制器)，因此過程輸出跟隨給定信號。學習過程用的是反向傳播演算法。該方法分為二步：第一步ANN被訓練用來代表控制對象的響應。這需要用到表示控制對象輸出和控制輸入關系的微分方程。第二步把ANN用於控制對象模型的辯識方案中。在這步中，把ANN與控制對象並行連接，每次迭代時，給ANN提供給定信號作為ANN輸入信號。辯識意味著調整權重，使ANN輸出信號(即網路輸出)和控制對象輸出信號(即正輸出)的誤差最小。在辯識階段，全局誤差(即方差之和)以固定時間間隔被計算並與希望的最小值比較。第二個ANN是神經控制器被用於訓練以給出需要的控制對象響應。為了訓練這個網路，在每次采樣輸出時，必須知道誤差(Ec)但僅僅只知道控制對象輸出和希望輸出(由給定輸入決定)的最後誤差，辯識方案中的第一個ANN可將最後誤差Ec反向傳播，用來訓練控制器ANN。在誤差最小化過程中，全局誤差能被最小化到希望的值。經過訓練辯識ANNS和控制ANNS，就可以在實時系統中運用被「調整」的神經自適應控制方案。文獻(21)介紹了採用ANN自適應速度控制方案的直流傳動系統的良好特性以及抗干擾性能。這也證明辯識ANN學習到了直流電機、變換器和負載的、未知時不變非線性操作特性。但值得指出的是，用於神經元控制器的訓練時間有時相當長，但這個困難可以用上面提到的高級技術、避免使用常規的反向傳播演算法的方法中以克服。
文獻(22)和(23)介紹了直流傳動系統的ANN控制，給出了理論和實驗結果。文獻(9)討論了直流傳動的模糊神經速度控制器。這是文獻中記載的第一次用單神經控制器成功替代雙環直流傳動系統的常規速度和電流PI調節器的例子。相對地上面討論過的直流傳動系統，該系統運用了更多的智能技術，系統得到了進一步的簡化。有趣的是相對於古典多環PI調節器的實現，這里的電樞電流控制主要起限制電樞電流的作用，並且是通過單個速度、電流組合的模糊神經控制器「自動」加以實現。
(二)人工智慧在交流傳動中的應用
1.模糊邏輯的應用
在大多數討論模糊邏輯在交流傳動中運用的文章中，都介紹的是用模糊控制器取代常規的速度調節器，可英國Aberdeen大學開發的全數字高性能傳動系統中有多個模糊控制器(4)，這些模糊控制器不僅用來取代常規的PI或PID控制器，同時也用於其他任務。該大學還把模糊神經控制器用於各種全數字高動態性能傳動系統開發中。也有一些優秀的文章論述運用模糊邏輯控制感應電機的磁通和力矩。討論這種技術的第一篇文章發表於1992年(24)。該文中討論了兩種控制策略，如用第一種策略，規則表有36條規則，模糊控制器的輸入是磁通和轉矩誤差，根據轉矩和磁通誤差，改變磁通矢量的輻值和旋轉方向，反模糊化技術用到的是中心梯度法，第一種策略沒有考慮最優電壓矢量選擇的梯度。而第二種策略考慮了，這種方案被成功地實現了。
Galvan的兩篇文章(25)、(26)討論了用模糊化速度控制器實現感應電機的矢量控制的方法。並給出了模擬結果。(也見3.1.1節討論的模糊化控制器)。矢量控制器也是一種間接控制類型，並且很好的特性。文獻(27)提出了一種模糊邏輯速度控制器。它的輸入標定因子是變化的。實驗結果也驗證了所提方案的有效性。文獻(28)給出了矢量控制器感應電機驅動系統的模擬結果。該系統中模糊速度控制器與常規的PI速度控制器和CRPWM塑變器一起使用，它往往用來補償可能的慣性和負載轉矩的擾動。常規PI控制器用來穩定系統的穩態速度響應。矢量控制器使用轉子磁通觀測器觀測(UI觀測器，iw觀測器(1)(4))，模糊邏輯用於轉子電阻的估計。
到目前為止，只有兩種運用人工智慧技術的工業產品，其一是下節介紹的安川矢量變頻器，另一個是日立矢量變頻器，日立公司最近開發了J300系列IGBT矢量變頻器，功率范圍是5.5KW－－55KW。它的主要特點是使用無感測器矢量控制演算法和強大的自調整功能。無感測器磁通矢量控制方案采樣兩相定子電流，在初始自整定階段，電機和負載的慣性以及其他參數例如定子電感，定子和轉子電阻、勵磁電感等參數被計算。日立公司宣稱這是世界上第一台使用模糊控制的變頻器。它考慮了電機和系統的特性，轉矩計算軟體在整個頻率范圍保證了轉矩的精確控制。變頻器的主要性能指標如下：1Hz時150％或更高的啟動轉矩；在3∶1的速度范圍(20到60HZ/16到50HZ)電機不用降低功率使用；速度調節比率小於。
J300系列變頻器由於使用了高速微處理器和內置DSP，因此具有很的響應速度，轉矩響應速度大約可達到0.1秒。它使用模糊邏輯控制電機電流和加減速斜率。它能根據電機負載和制動需要計算加減速的最優時間，因此不需要嘗試法進行調整。模糊邏輯加減速度函數根據模糊規則設定加減速度比例因子和速度，而模糊規則則用當前值與過載限幅(或其它限幅)值的差值以及電機電流和電壓的梯度作為輸入變數。梯度和差值構成四個隸屬函數，兩個隸屬函數是三角函數，另二個是半梯形。當用常規的簡單電流限幅控制，變頻器的斜率是步進型的，經常引起變頻器跳閘。特別是在減速時。當用模糊邏輯控制時，斜率十分平滑，變頻器假跳閘的現象也消除了。變頻器在風機和泵類的運用最能體現模糊邏輯控制的優勢。在這些應用中，不需要恆定的加減速時間或精確的位置控制。在這些應用中，不需要恆定的加減速時間或精確的位置控制。需要的是與負載條件有關的加減速度的最優化。模糊控制能實現加減速度的最優控制。
AI控制器也能提高直接轉矩控制系統的性能，這也是值得深入研究的一個寬廣領域。英國Aberdeen大學的研究人員開發了基於人工智慧的開關矢量選擇器以及速度、轉矩、磁通觀測器等，初步結果令人鼓舞(9)。可以預見不久的將業，將會得到更好的結果，將會出現更多的工業應用產品(47)(48)。
2.神經網路的應用
非常少的文章討論神經網路用於交流電機的控制，大量文章討論神經網路在交流電機和驅動系統的條件監測和診斷中的運用。文獻(33)介紹了使用常規反向轉波演算法的ANN用於步進電機控制演算法的最優化。該方案使用實驗數據，根據負載轉矩和初始速度來確定最大可觀測速度增量。這就需要ANN學習三維圖形映射。該系統與常規控制演算法(梯形控製法)相比具有更好的性能，並且大大減少了定位時間，對負載轉矩的大范圍變化和非初始速度也有滿意的控制效果。文獻(34)用兩個ANNS控制和辯識感應電機，但只給出了模擬研究。這是第一篇討論神經網路在感應電機控制中的應用，這個方案與3.1節中討論的直流驅動方案類似，ANNS的結構是多層前饋型，運用常規反向傳播學習演算法。該系統由兩個子系統構成，一個系統通過電氣動態參數的辯識自適應控制定子電流，另一個系統通過對機電系統參數的辯識自適應控制轉子速度。該文討論了這些控制方案與常規方案的各種優點。
文獻(35)討論了基於人工神經網路的電氣機械繫統，文獻(36)介紹了運用直接控制ANN觀測電壓源PWM供電的感應電機矢量控制系統中的磁通的方法。這種基於ANN的磁通觀測器的主要優點是對諧波具有免疫性。ANN是使用反向傳播學習演算法的多層前饋類型。ANN觀測的磁通具有振盪性，因而引起轉矩振盪。如果用別的方法，可能得到更好的結果。
最後值得指出的是現在發表的大多數有關ANN對各種電機參數估計的論文，一個共同的特點是，它們都是用多層前饋ANNS，用常規反向傳播演算法，只是學習演算法的模型不同或被估計的參數不同。
四、結論
本文試圖對人工智慧電氣傳動控制系統領域的進展做一回顧。內容涉及模糊控制、神經網路、模糊神經網路在電氣傳動系統中的應用，討論了模糊、神經和模糊神經控制器等人工智慧技術的優點。也討論了人工智慧最小配置的應用。但到目前為止，使用人工智慧技術的變速傳動工業產品才剛剛出現，只有兩家公司推出他們的產品。雖然使用人工智慧技術的實際產品和應用還不多，但不久的將來，人工智慧技術在電氣傳動領域將會取得重要的地位，特別是自適應模糊神經控制器將在高性能驅動產品中得到廣泛使用。