基于机器学习的电气设备自动控制系统

针对传统电气设备比例-积分-微分（Proportional Integral Derivative,PID）控制系统存在控制精度不高的问题,设计一种基于机器学习的电气设备自动控制系统。硬件设计方面,选择AE-S微型高频动态控制传感器与ST-60T3控制执行器作为控制传感器和控制执行器;软件设计方面,计算空间电压矢量,根据计算的相关控制数值结果建立以神经网络为基础的机器学习算法控制模型。仿真实验结果表明,此系统的温度控制效果较佳,精度较高,可以有效地控制电气设备,具有良好的应用效果。