基于補償的模糊神經網絡電阻爐控制系統(tǒng)設計與實現.pdf

1、電阻爐是工業(yè)生產過程中常用的加熱設備,其溫度控制效果的好壞直接影響到加熱的效率和工件的質量,因而對溫度控制系統(tǒng)提出了較高的要求。隨著控制理論和電力電子技術的發(fā)展,工業(yè)控制器的強大適應能力和高度智能化正逐步成為現實。其中以單片機為核心的數字控制器因其體積小、成本低、功能強、簡便易行而得到廣泛應用。但是工業(yè)電阻爐的溫度控制具有非線性、大慣性、時滯、時變等特點,難以對其建立精確的數學模型,采用PID控制又因其參數固定,不能及時跟蹤對象特性的變

2、化,控制效果往往不佳。
　　 模糊控制是用于模型結構不確定的復雜系統(tǒng)的有效算法,它通過總結專家經驗法建立控制規(guī)則,達到對被控對象控制的目的。但由于受認識程度的限制,建立的控制規(guī)則常常十分粗糙,并且控制精度欠佳。雖然有學者將模糊系統(tǒng)與神經網絡進行結合提出了模糊神經網絡控制方法,但當在線對規(guī)則進行調節(jié)控制時,系統(tǒng)的上升時間仍然較慢。
　　 本文在總結國內外研究現狀的基礎上,通過對電阻爐溫度特性的分析,針對模糊神經網絡控制方法

3、存在的調節(jié)時間長、實時性差等不足,研究了產生這一現象的原因,提出一種具有預測補償作用的改進模糊神經網絡控制算法,給出了確定補償量的方法,并通過仿真,驗證了算法的有效性。建立了以AVR系列單片機ATmega16為核心的電阻爐溫度控制實驗平臺,設計了主控單元、I/O驅動、人機接口等相關硬件電路,進行了數據采集、操作顯示、控制算法等應用軟件的模塊編程,并完成了軟件與硬件調試。
　　 目前,該電阻爐溫度控制系統(tǒng)已在實驗室投入運行,仿真與