基于模糊神经网络的精密控温系统的研究

【摘要】： 温度是工业生产、科学研究中常见和最基本的工艺参数之一。温度控制广泛应用于社会生活的各个领域。传统的控制方法多采用PID控制，但PID的参数不易实现在线调整，特别是用在高精度温度控制时，出于存在外界因素的干扰，严重地影响了控制的品质。 随着科学技术的进步，控制理论也不断地发展。模糊控制和神经网络都是正在兴起的控制技术，本文探索了将模糊控制和神经网络相结合用于温度的精密控制，通过系统地分析模糊控制和神经网络控制系统的结构、算法及系统应用等问题，探讨了把模糊控制和神经网络控制技术结合起来的理论与实现，以神经网络的层和节点分别对应模糊系统的各个部分，将模糊控制的规则隐含地分布在整个网络中，用神经网络实现模糊推理；以神经网络的在线自学习能力实现模糊控制的控制规则的改变。这种方法既有模糊控制符合人们对过程作用的直观描述和思维逻辑的优点，又解决了单纯的模糊控制缺乏在线自调整能力的缺陷。 本文以内燃机机油冷却器测试系统精密温度控制为研究对象，设计出了符合高精度温度控制的机械装置，在Windows平台下用Visual C++作为编程工具开发出了基于模糊神经网络的精密控温系统及其应用软件，实现了精密温度的实时控制、数据的采集、分析与处理和自动绘图打印等功能。该测试系统系统运行可靠，已经成功地应用于实际生产。实践证明，此种方法不依赖被控对象的数学模型，具有超调小、调节时间短、控制精度高、鲁棒性好等优点，有着广泛的推广前景。