摘要 — 智能控制模型对于优化电力系统和电力电子设备的运行和效率至关重要。相对而言,为了弥补在实现平稳和更快的最佳控制方面的现有差距,本文提出了一种基于大脑情感学习的智能控制器 (BELBIC) 的新方法,该方法采用双向长短期记忆 (BiLSTM) 模型,应用于直流电机的速度调节。BELBIC 模块从电机的速度输出接收实时反馈,它会根据不断变化的条件进行动态调整,主动控制电机的速度。此外,BiLSTM 模型通过逐步预测准确预测系统的未来输出来运行。执行后,将计算关键绩效指标 (KPI),例如 MAE、MSE、RMSE 和 R 2 ,以评估系统的准确性和预测能力。此外,还考虑了利用 KPI 来评估开发的 BELBIC-BiLSTM 系统效率的综合结果。
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