基于模糊神經網絡的熱風回流爐溫度控制.pdf

1、熱風回流爐是表面貼裝工藝中的關鍵設備，回流爐溫度的穩(wěn)定性直接影響著產品的質量與成品率。在熱風回流爐的溫度控制過程中，被控參數(shù)具有時變、非線性、不確定因素等因素。為了提高系統(tǒng)的自適應能力和抗干擾能力，本文使用了一種新型的控制器——模糊神經網絡控制器，與常規(guī)PID控制器并聯(lián)，形成并聯(lián)復合控制，實現(xiàn)了對熱風回流爐溫度的精確控制，有效地克服了采用單純的PID控制帶來的響應慢、超調大、控制穩(wěn)定性差等缺點。 在設計的過程中，將模糊理論的知識

2、表達容易和神經網絡學習能力強這兩種優(yōu)勢結合起來，設計了一種具有模糊結構的等價神經網絡，構成一個新的網絡結構(FNNC)，解決了傳統(tǒng)模糊控制由于隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則選取不當造成的控制缺陷。它不僅具有清晰的空間結構，而且具有良好的自學能力和非線性逼近能力。 考慮到熱風回流爐溫度控制的實際特點，使用了一種用于被控對象輸出預測的神經網絡預測器(NNP)，預測器通過對網絡的學習，預測被控對象的未來輸出，使控制器預先感知系統(tǒng)輸出狀態(tài)的變化趨勢