基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感應(yīng)加熱電源溫度控制的研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)力水平的發(fā)展，對感應(yīng)加熱電源加熱工件溫度的精度要求越來越高，而感應(yīng)加熱電源的過程控制方法對加熱工件溫度的精度起決定性的作用，因此對感應(yīng)加熱系統(tǒng)的過程控制方法的研究就顯得越來越重要。本文以模糊控制理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為依據(jù)，研究了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PI控制方法，并建立了感應(yīng)加熱電源的模型。經(jīng)過對感應(yīng)加熱電源建模實驗驗證，本文的控制方法有效地提高了感應(yīng)加熱電源加熱工件表面溫度的精度。 首先，本文選取150kW/30kHZ并聯(lián)感

2、應(yīng)加熱電源作為研究對象，并提取其數(shù)學(xué)模型。用常規(guī)PI控制器對感應(yīng)加熱電源進行控制，得到加熱工件表面溫度變化的曲線，并對其進行了理論上的分析。 其次，在對常規(guī)PI控制方法分析的基礎(chǔ)上，針對常規(guī)PI控制方法的缺陷提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器。該控制器主要采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP學(xué)習(xí)算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，將模糊邏輯中的隸屬度函數(shù)與模糊規(guī)則轉(zhuǎn)換到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，形成分布式的知識體系，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)功能進行

3、訓(xùn)練，不斷修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值，以便于調(diào)整隸屬函數(shù)分布，求得模糊規(guī)則的目的，進而根據(jù)負載溫度的變化來改變感應(yīng)加熱電源控制系統(tǒng)的PI參數(shù)，最終得到期望的溫度曲線。 最后，在研究成果的基礎(chǔ)上采用VisualC++6.0開發(fā)環(huán)境設(shè)計并實現(xiàn)了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制的感應(yīng)加熱電源訓(xùn)練及仿真可視化系統(tǒng)。通過該系統(tǒng)可以對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器進行離線訓(xùn)練，同時觀察常規(guī)PI控制器和基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PI控制器對加熱工件表面溫度的不同控制效果，通