模糊神经网络在工业加热炉中的应用

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神经网络模糊PID控制在加热炉煤气流量控制中的应用

Ａｓａｔｈｒａｅｆｔｅｃｍｐｙｉａｃｍｐｅｏｔｌｄｏｊｃ，ｄｈｓｈａｕｌｒｃｓｆｏｌｅｒｄｔ－ａｉｉｔｐｒｂｔｃ：Ｔｅｆｎｃｅｌｏａｏｌｃｎｒｌｂｅｔａａｅｓａｐｏｅｓｎｉａｍｅｖｒｂｌ，ｕｅｒｕｏｓｎｓｘｏｅｎｔｃｏｎｎａｉｎａｉｙ
ＬＵＨｉｉｇＩｕ，ＬＵＪ－ｉｇＩｕ－ｎ，ＬｎＩｉｙｎｊＫｅ（ａｕｔｆｎｒｔｎＥｇｎｅｉｇｎｕｏｔｎＫｕｍｉｇＵｉｅｓｆｃｅｃｄＴｃｎｌｇ，Ｋｎｎ５０ｈｎ）ＦｃｌｏＩｆｍａｏｎｉｅｒｄＡｔｍａｏ，ｎｎｎｖｒｉｏｉｅａｅｈｏｏｙｕｍｉｇ０５，ＣｉａｙｏｉｎａｉｙｔＳｎｎ６１
Ｋｅｒｓｅｔｇｆｒａｅｆｏｔｌｎｕａｅｏｋｆｚｙｃｎｒｌｙｗｏｄ：ｈａｉｎｃ；ｌｎｕｘｕｃｎｒ；ｅｒｌｔｒ；ｕｚｏｔｏｏｎｗ
加热炉是一个复杂的受控对象，存在着非线性、时变性、纯滞后因素和不确定随机干扰等因素。近几十年来，关于加热炉自动控制的研究工作主要集中在燃烧控
ｌｄａｕｌｉｕｂｎｅｏｓｅｉｇｕｎｎｏｄｔｎｈｅｄｕｔｇｏｔｍｐｒｔｒｆｕｎｃｃｏｌｈｄｍａｎｙｃａｇｓｕａａｓａｄｓｒａｃ．Ｃｎｉｒｒｉｇｃｎｉｏ，ｔｊｓｎｆｅｅａｕｅｏｒａｅｉａｃｍｐｉｅｉｌｂｌａｘｇｎｃｔｄｎｂｉａｉｆｓｓｙｏｆｌ

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

廖迎新，敏吴
（．１中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４０８；２中南林业大学电子与信息工程学院，１０３．湖南长沙４００）１０４
摘
要：针对复杂钢坯加热过程，出了一种免疫克隆进化模糊神经网络（Ｃ提Ｉｅ．Ｎ）控制算法。首先根据
ｉｔｌｏｕｔｎｔｅＩＥａ０ｔａｄｐｅｏｏｔｚｔａｍｔｓｏｅＦＮ．Ｔｅｐｏｏｄｓａｈｓａｇｌａｎａｐｐｌｏ，ＣｌＩＩｗｓａｏｔｔｐｍｉｅｐｒｅｒｆＮＣｈｒｐｓｅｒｔｔｙｉａｇｂｉａｉｉｈｇｉｌｍｄｉｅｈａｅｔｈｅｃｒｅｓｏｌ
２ｏｌｇｆｃｏｎｆｒａｏｎｉｅｎ，ＣｎｒｏｔＦｒｔｎ．ｈｇａ１０４ｈｎ）．Ｃｌｅｏ￣ｅｔｎａｄＩｏｍｔｎＥｇｅｒｇｅｔｌｕｏｓｙＵｉ，Ｃａ￣４００，ＣｉｅｒｎｉｎｉａＳｈｅｒｖｎｈａ
（Ｎｃｎｏｅｆｔｍｌｉｔｅｔｇｒｃｓ．ｉｔｔｅｒｍｄｌｆｅｒｅｓａｓｔｐｉｈｓｒｔｎａ；ｅ，ＦＮ）ｔｌｒｏｈｃｐｅｂｌａｎｏｅｓＦｒ，ｈｎｕａｏｅｏｔｏｓｗｓｅｕａｔｏｅｖｏｔｔｎｏｒｌｒｅｏｘｌｈｉｐｅｓｅｌｈｐｃｖｅｂａｄａｈｉｂｓｄＯ．ｅｍｄｌｈｌｐｍｚｔｎａｅｌｏｅ，ｔｒｅｏｔｉｉｉｔｈｅｕｉａｏ出ｍｏｔｚｙｎｕａｎｔｏｎｏｅＦＮ）ｗｓｎｏｕｅｂｉｔｅｐｍｅｆｚｅｒｌｅｒｃｔｌｒ（ＮＣａｔｄｃｄｔｏｔｎｈｔａｆｈｕｗｋｏｒｌｉｒｏａｏｉｌ

GA优化的模糊神经网络在炉温控制中的应用

ＫＤＩ制主要是对ＫｒＫＫｏＴ。ＰＤ控、及３个参数的整定，是由于它基于负反馈原理，于大滞后但对
过程，定时问过长，由于加热炉是大惯性、稳又纯
滞后的非线性系统，有精确模型可寻，没传统的控制理论难以达到预期的控制效果。因此，文提本
Ｊｎ０８ａ．２０
Ｇ优化的模糊神经网络在炉温控制中的应用Ａ
王华强，陈文博，顾金晨
（合肥工业大学电气－ｑ自动化工程学院，安徽合肥２００）３０９
摘
要：文章提出了一种利用模糊推理系统、神经网络和遗传算法相结合的加热炉炉温控制模型；该模型利用
ｌＧＡ优化的模糊神经网络控制器设计
（）１模糊神经网络控制器。一般的模糊推理
系统适用于表达那些模糊或定性的知识，以处可
神经网络构造模糊推理系统，利用遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练，以完系统的自习和自适学
应能力；经仿真试验表明，系统具有良好的控制效果。该
关键词：遗传算法；模糊神经网络；炉温控制
中图分类号：３５０ＴＦ４．３文献标识码：Ａ文章编号：０３５６（０８０ —０００１０ —００２０）１０６４
ＡｂｔａｔＴｈａｅｒｐｓｓａｈａｅｅｅａｕｅｃｎｒｌｙｔｍｈｃｓｓｔｅｆｚｙｎｕａｅｗｏｋｓｒｃ：ｅｐｐｒｐｏｏｅｅｔｒｔｍｐｒｔｒｏｔｏｓｅｗｉｈｕｅｈｕｚｅｒｌｔｒｓｎｃｍｂｎｄｗｉｈｔｅｇｎｔｌｏｉｍ．Ｉｈｓｍｏｅ，ｔｅｎｕａｅｗｏｋｉｄｐｅｏｃｎｔｕｔｔｅｏｉｅｔｈｅｅｉａｇｒｔｃｈｎｔｉｄｌｈｅｒｌｎｔｒｓａｏｔｄｔｏｓｒｃｈｆｚｙｓｓｅ，ａｄｂｓｎｈｅｅｉｌｏｉｈ，ｔｅｐｒｍｅｅｓｏｈｅｒｌｅｗｏｋａｅｏｔｍｉｅｕｚｙｔｍｎｙｕｉｇｔｅｇｎｔｃａｇｒｔｍｈａａｔｒｆｅｎｕａｔｒｒｐｉｚｄｔｎａｄｔａｎｄＳｓｔｍｐｏｅｔｅｆｚｙｓｓｅＳａｉｔｓｏｅｆｓｕｙａｄｓｌ—ｄｐａｉｎＴｈｅｕｔｎｒｉｅＯａｏｉｒｖｈｕｚｙｔｍｂｌｉｆｓｌｔｄｎｅｆａａｔｔ．ｉｅｏｅｒｓｌｏｉｕａｉｎｐｏｅｈｔｔｅｓｓｅｈｓｇｏｏｔｏｆｅｔｆｓｍｌｔｏｒｖｓｔａｈｙｔｍａｏｄｃｎｒｌｆｃ．ｅＫｅｒｓｇｎｔｃａｇｒｈ￣ｆｚｙｎｕａｅｗｏｋ；ｈａｅｅｐｒｔｒｏｔｏｙｗｏｄ：ｅｅｉｌｏｉｍｔｕｚｅｒｌｔｒｎｅｔｒｔｍｅａｕｅｃｎｒｌ

基于模糊神经网络电炉温度控制系统设计的开题报告

基于模糊神经网络电炉温度控制系统设计的开题报告一、选题背景电炉是一种常用的工业生产工具，温度控制是电炉控制系统中最重要的一环。

现有的电炉温度控制系统大多采用PID控制算法，但是该算法只适用于线性系统，对于非线性系统控制效果较差。

模糊控制算法由于其能够处理非线性、时变、模糊等问题而被广泛应用于工业控制领域。

本课题拟基于模糊神经网络设计电炉温度控制系统，以实现控制效果优于传统PID控制算法。

二、研究目的本项目旨在基于模糊神经网络设计一种电炉温度控制系统，以提高电炉控制性能，实现控制精度更高、稳定性更好的控制效果。

三、研究内容1. 分析目前电炉温度控制系统所采用的PID控制算法的优缺点；2. 研究模糊神经网络控制原理及其在非线性系统控制中的应用；3. 基于模糊神经网络设计电炉温度控制系统；4. 编写控制程序并进行仿真实验；5. 分析实验结果，比较模糊神经网络控制算法和PID控制算法的控制效果。

四、研究方法1. 文献调研法：对目前电炉温度控制系统控制算法的研究现状进行调研，了解目前电炉控制系统中常用的控制算法及其优缺点；2. 理论分析法：对模糊神经网络控制原理进行深入研究，掌握其原理及其在实际控制系统中的应用；3. 系统设计法：根据所掌握的理论知识，设计电炉温度控制系统，包括硬件系统设计和算法设计；4. 实验分析法：编写控制程序并进行仿真实验，分析实验结果，比较模糊神经网络控制算法和PID控制算法的控制效果。

五、预期成果本项目预期实现基于模糊神经网络的电炉温度控制系统设计。

经过实验验证，该系统可实现控制精度更高、稳定性更好的控制效果。

本项目的成果将填补电炉温度控制系统中模糊神经网络控制算法的研究空白，为电炉温度控制系统的进一步提升提供一定的理论和实践基础。

六、研究计划本项目计划在2021年9月至2022年6月期间完成。

具体任务安排如下：1. 第一阶段（2021年9月至2021年10月）：文献调研及模糊神经网络控制原理的深入研究；2. 第二阶段（2021年11月至2022年2月）：电炉温度控制系统设计及仿真实验；3. 第三阶段（2022年3月至2022年6月）：系统实现及实验分析。

MCGS和智能控制策略在加热炉温度控制系统中的应用

ＰＩＤｃｎｒｌｏｔｏｗａｃｍｐｅｅ，ａｄｈｓａｌｔｍｐｒｔｒｃｎｔｏｓｓｅｓｏｌｔｄｎｔｅｔｂｅｅｅａｕｅｏｒｌｙｔｍｏｅｐｅｍａｈｉｅｎｅａｅｆｐｏｌ — ｃｎｉｔｒｃｗａｆｓ
ＬＵＨｉｉｇＩｕ－ｎｊ
（ｏｌｅｏｆｒａｉｎｉｅｉｎｔｔｎＫｎｉｇＵｉｒｉＣｌｇＩｏｍｔｎＥｇｎｒｇａｄＡｕｏｉ，ｕｍｎｎｖｓｙｅｆｎｏｅｎｍａｏｅｔ
ｆｃｅｅａｄＴｃｎｌｙＫｕｍｉ６０５，ｈｎ）ｏＳｉｃｎｅｈｏｇ，ｎｎ５０１Ｃｉａｎｏｇ
摘要：热炉温度是钢厂中重要控制参数之一．度控制系统具有非线性、变性、后性等特性。用ＣＭ组件加温时滞利Ｏ技术、Ｇ（ｎｏｎｏｔｌｅｅａｄＳｓｎ）态软件的可视化画面制作技术和ＭＡＬＢ软件的丰富算法来完成ＭＣＳＭｏｉｒｄＣｎｒｎｒｔｙｔ１组ｔａｏＧｅｅＴＡ模糊自适应ＰＤ控制．现了稳定的温度控制系统的人机界面。果表明，仅获得强鲁棒性、抗干扰性和满意的控制Ｉ实结不强
第３３卷第４期
２１０１年７月
工业炉
ＩｄｓｉｌｕｎｃｎｕｔａｒａｅｒＦ
Ｖｌ３．０－３Ｎｏ４

现场总线、模糊神经网络在回转窑分解炉温度控制中的应用

现场总线、模糊神经网络在回转窑分解炉温度控制中的
应用
1引言水泥生产过程是一个复杂的理化反应过程，具有大惯性，纯滞后，非线性的特点，系统工况复杂，建立系统精确的复杂模型非常困难，采用传统的PID 控制效果又很难令人满意，目前许多厂家还是借鉴现场操作人员的经验，通过人工调节来获得满意的控制效果，生产率很低。

该文针对传统生产过程中的诸多弊端，基于现场总线技术，引入神经网络控制算法，实现了水泥回转窑生产过程的实时监控、分析和优化。

2现场总线现
场总线是一种多点、多站、多变量、全分布式智能、双向串行的数字通讯链路，它直接沟通生产现场的测量控制与执行设备，以及更高层的自动化控制设备，它不仅是一个网络，而且是一个开放的控制系统，当前工业控制体系结构正由以“信息集中，控制分散”为核心思想的DCS（集散控制系统）向FCS（现场总线控制系统）过渡，现场总线技术的出现，将传统DCS 集中与分散相结合的
集散系统结构变成了新型智能全分散结构，使构建高性能的分散式智能化工业检测监控系统成为可能。

基于Lonworks 的分散智能控制系统在实现现场
级功能时，需要首先确定整个系统的完整控制策略，分散到各个相互独立的模块和子任务上，然后确定每个智能节点所完成的任务，以及它们之间的数据共享关系，并对每个节点编写应用程序，并下载到节点的FlashRom 中调试运行，在每个智能节点自治运行、完成现场控制的基础上，上位机基于现场的控制信息以及数字通讯传输来的大量现场管理信息，通过人机界面软件对系统的实时和历史信息进行监控，并可嵌入一些插件和智能软件程序完成上位机的高级控制功能。

3 回转窑分解炉温度的模糊神经控制3.1 工艺流程分析水泥生产的整个生产工艺过程主要包括窑外预热分解、窑内锻烧、熟料冷却、废气处理和煤。

基于神经网络的热风炉模糊控制算法及应用

基于神经网络的热风炉模糊控制算法及应用摘要针对热风炉燃烧控制的特点，将模糊控制思想与神经网络技术相结合，提出了一种基于神经网络的热风炉燃烧模糊控制方法。

该方法针对热风炉系统的复杂性、变量的多样性、强耦合性的特点，应用神经网络对控制参数进行快速学习，通过模糊判断及反模糊控制，解决了热风炉系统过于复杂或难以精确描述的问题。

关键词热风炉模糊控制神经网络智能控制0引言在高炉系统的生产工艺中，热风炉的燃烧控制是非常重要的部分，由于热风炉炉况的复杂性和多样性，采用常规的系统建模分析和控制的方法难以建立精确的数学模型。

近年发展起来了一类智能模糊控制的方法，其最大的特点在于不需要对象精确的定量的参数建立数学模型。

智能控制的核心是控制策略，它采用灵活的决策方式迫使控制朝着期望的目标逼近，因此智能控制成为解决热风炉燃烧问题的主要手段。

笔者采用模糊控制与神经网络相结合的方式建立智能控制系统，实现热风炉燃烧空煤比控制，进而降低钢铁厂的生产成本，节约能源降低能耗.1 热风炉燃烧控制现状现在世界热风炉燃烧控制方式大体分成传统的串级控制、模型控制、寻优控制和模糊控制等几种，其各有优缺点。

传统的串级控制结构简单、成本低，但是对于优化烧炉、自动烧炉显然是不符合要求的。

模型控制方法则具有更大的优势，但是除了数学模型相当复杂外，更需要分析煤气的各种成分的分析器，这种仪器不仅昂贵，还需良好的维护，此外要使数学模型有效，必须依靠完善的基础自动化。

因此，在国内除宝钢以外，很少被采用。

寻优控制主要是针对热风炉拱顶、废气温度的控制，通过气体流量的调节使温度达到设定值，但是由于热风炉复杂性、参数不确定性、滞后和非线性的特点，控制很难达到很好的效果。

在日本钢铁企业得到了广泛应用了模糊控制和神经网络相结合的控制方式，这种控制方式减少了检测元件的投入，并能够达到较高的命中率。

这种系统中模糊控制能够满足热风炉非线性、大滞后、慢时变特性的复杂控制要求，在燃烧工作环境变化其特性也在不断发生变化的情况下，达到比较精确的控制效果。

模糊神经网络在热处理加热炉的应用

１加热炉控制要求
（）加热炉控制系统１如图１所示，热炉控制系统主要由碳控仪、加可
（）加热室达到设定温度时，拉车按送料指１推
令，将待处理工件送进加热炉前室。前室经换气后，再将其送进加热室。
（）待处理工件送进加热室后，控器按工艺２程要求设定的程序自动工作。程序执行一结束，出发
Ｔｈｙｔｍａｄａｔｇｓｏｉｌｐｒｔｏｅｓｓｅｈｓａｖｎａｅｆｓｍｐｅｏｅａｉｎ，ｓｒｎｏｕｔｅｓａｄｇｏｅｉｂｉｔｔｏｇｒｂｓｎｓｎｏｄｒｌｌｙ．ａｉ
维普资讯
２００７年第６期
煤
矿
机电・５・ Fra bibliotek 模糊神经网络在热处理加热炉的应用
薛迎成，王正虎冯海辰，
（．城工学院电气系，江苏盐城２４０；．１盐２０１２江动集团，江苏盐城２４０；２０１
理。
用于现场监控、操作、参数设定和故障显示。上位机用于模糊神经网络控制器运算，对加热炉进行就可
地和远程管理，现编排工艺曲线，实远程下载运行曲
（）３设定的淬火工艺结束后，升降机上升并按设定时间停留沥油，沥油结束，出信号，发将工件搬
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ：ｈａｉｇｆｒａｅ；ｆｚｙｃｎｒｌｅｒｌｅｗｒｅｔｕｎｃｎｕｚｏｔ；ｎｕａ－ｔｏｋｏｎ

工业加热炉温度控制方法

工业加热炉温度控制方法工业加热炉是工业生产中常见的设备，用于加热各类原材料，以便进行加工或生产。

在工业生产中，加热炉的温度控制对产品质量和生产效率具有重要影响。

因此，有效的温度控制方法对于保障生产过程稳定性和产品质量至关重要。

工业加热炉温度控制涉及多种方面的知识和技术，其中包括传热学、控制工程、材料学等。

在实际应用中，人们通常采用多种手段来实现对加热炉温度的控制，以满足不同生产工艺的要求。

本文将围绕展开研究，探讨其中的关键技术和应用现状，以期为相关行业提供参考和借鉴。

首先，在工业生产中，传统的加热炉温度控制方法主要依靠经验和人工操作。

在这种情况下，操作人员需要根据生产工艺和产品要求手动调节加热炉的加热功率或加热时间，从而实现对温度的控制。

然而，这种方法存在着一定的局限性，一方面易受操作人员水平和主观因素的影响，另一方面无法满足复杂生产工艺对温度控制精度的要求。

为了提高加热炉温度控制的精度和稳定性，研究人员提出了多种自动控制方法。

其中，PID控制是应用较为广泛的一种方法。

PID控制器可以根据系统反馩信号的变化自动调节控制器的输出，从而实现对加热炉温度的闭环控制。

通过对PID参数的调优和系统的建模，可以有效提高加热炉的温度控制精度和稳定性。

除了PID控制外，模糊控制、神经网络控制等新型控制方法也逐渐应用于工业加热炉温度控制领域。

模糊控制通过模糊化处理输入和输出变量，将模糊规则映射为控制规则，以实现对加热炉温度的精确控制。

神经网络控制则通过神经元之间的连接和学习算法，模拟人脑的思维过程，从而实现对加热炉温度的自适应控制。

针对工业加热炉温度控制中的特殊需求，人们还可以结合温度传感器、控制阀门等自动化设备，构建完整的温度控制系统。

通过实时监测加热炉内部温度和外部环境温度，以及对系统参数进行实时调节，可以实现对加热炉温度的精确控制和实时监测。

让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，工业加热炉温度控制方法涉及多种技术和手段，需要结合具体的生产工艺和产品要求进行选择和应用。

加热炉自适应模糊神经网络智能温度控制系统设计

加热炉自适应模糊神经网络智能温度控制系统设计自适应模糊神经网络（ANFIS）是一种以模糊逻辑和人工神经网络为基础的控制系统设计方法。

本文旨在介绍一种利用ANFIS进行加热炉温度控制的智能系统设计。

通过该系统，能够实现对加热炉温度的自动调节，提高生产过程的稳定性和效率。

一、引言加热炉是一种常见的工业设备，广泛应用于许多领域。

对于加热炉温度的精确控制对于保证产品质量至关重要。

传统的加热炉温度控制方法通常基于PID控制器，但随着对温度控制要求的提高，PID控制器的性能受到限制。

因此，采用更高级的控制策略，如ANFIS，是一种有前景的选择。

二、加热炉温度模型在进行温度控制系统设计之前，需要建立加热炉的温度模型。

常用的加热炉温度模型是基于能量平衡原理和炉内热传导方程。

通过对加热炉的物理特性和热传导机理的分析，可以建立相应的数学模型。

三、ANFIS控制系统设计ANFIS是一种基于模糊逻辑和神经网络的自适应控制系统设计方法。

其基本结构由模糊推理机和后向传播神经网络组成。

在加热炉温度控制系统中，可以将输入变量设置为炉温和加热功率，输出变量设置为控制信号。

为了提高ANFIS控制系统的性能，需要进行以下几个步骤：1. 数据采集和处理：通过传感器采集加热炉温度和加热功率的实时数据，并进行预处理，包括数据清洗、归一化等。

2. 模糊推理规则的设计：根据加热炉温度和加热功率的关系，设计一组适合的模糊推理规则，以确定控制信号。

3. 神经网络的训练：使用训练数据对ANFIS的神经网络进行训练，优化权重和偏差，以提高控制系统的准确性和鲁棒性。

4. 控制器的设计：根据训练得到的权重和偏差，设计控制器，将其应用于实际的加热炉温度控制系统中，并进行实时控制。

四、实验结果与分析为了验证所设计的ANFIS控制系统在加热炉温度控制方面的性能，进行了一系列实验。

通过对实验数据的采集和分析，可以对系统的性能进行评估，并与传统的PID控制系统进行对比。

模糊控制在加热炉中的应用研究

卢海艳（贵州大学电气工程学院，贵州贵阳５５００２５）
洪卫星（昆明理工大学化工学院，云南昆明６５０５０４）
摘要
介绍了加热炉控制的发展状况，概述了模糊控制的理论知识，研究了加热炉的控制策略，并对加热炉建立模型，对此模
热炉的炉温时，通常系统的结构图如图２所示：
模糊控制的基本原理的核心部分为模糊控制器，模糊控制
器的组成框图如图１所示：
图２ＰＩＤ控制加热炉的系统结构图
一一一一二二二二二二二二二二一一一＿＿、
赋值表、建立模糊控制表、去模糊化。具体过程在仿真阶段实现。
２加热炉的控制及模型２．１加热炉炉温控制策略
设计二输入一：司一：Ｚ — ：Ｚ — ：ｌ — ：１一ｌＪ
单输出模糊控制一２ — ２一ｌ一】０ｚ３
加热炉是一个多变量、时变、耦合的非线性系统，实现其优
化控制谴在眉睫。对加热炉优化控制技术的研究不仅有节能降耗的实际需要，也是控制理论自身发展的需要。计算机技术的日
趋成熟以及人工智能控制技术的发展为加热炉建模与控制问题
对误差Ｅ、误差变化ＥＣ及控制量ｕ的模糊集合及其论域

模糊控制在温度控制系统中的应用与发展1

模糊控制在温度控制系统中的应用与发展高喜滨(上海理工大学)摘要介绍了模糊控制中模糊控制器的结构组成,说明了模糊控制在温度控制系统中的几种应用及今后的发展. 。

关键词模糊控制控制器温度控制在冶金、化工、工业炉窑等工业生产中, 温度控制是较普遍且较关键的控制系统, 它具有非线性、强耦合、时变、时滞等特性，采用常规的PI D控制器, 一般很难实现对其快速有效地精确控制，而作为非线性控制的一个分支—模糊控制[1] , 在温度控制系统中得到了较好的应用。

模糊逻辑是人工智能的重要组成部分，自从1965年美国控制理论专家L.A.Zadeh提出了用“Fuzzy Sets”(模糊集合) 描述Fuzzy (模糊) 事物以来[ 2 ] , Fuzzy技术获得了广泛的应用。

而模糊控制取得的最早应用成果之一, 是1975 年英国P. J. King和E.H.Mamdani 将模糊控制系统应用于工业反应过程的温度控制中[3]。

随后模糊控制成为自动化技术中一个非常活跃的领域.著名的自动控制权威Austrom曾经指出：模糊逻辑控制、神经网络控制与专家系统控制是三种典型的智能控制方法[4]。

模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制, 即在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段, 实现系统控制的一种方法[5]。

模糊模型是用模糊语言和规则描述的一个系统的动态特性及性能指标。

模糊控制具有不需要知道被控对象(或过程)的数学模型；易于实现对具有不确定性的对象和具有强非线性的对象进行控制; 对被控对象特性参数的变化具有较强的鲁棒性; 对于控制系统的干扰具有较强的抑制能力等特点。

1模糊控制原理模糊控制的框图如图1所示：图1单变量模糊控制原理框图模糊控制系统主要由被控对象和模糊控制器两部分组成.被控对象可以是一种设备或装置以及它们的群体, 它们在一定的约束条件下工作以实现人们的某种目的,这些被控对象可以是确定的或模糊的、单变量或多变量的、有滞后或无滞后的, 也可以是线性的或非线性的、定常的或时变的, 以及具有强耦合和干扰等多种情况。

模糊控制在加热炉温控系统中的应用

图中，ｅ为实际偏差；ａｅ为偏差比例因子，ｅｃ为实际偏差变化；ａｃ为偏差变化比例因子；ｕ为控制量，ａｕ为控制比例因子。
５模糊控制算法
模糊控制算法实际是将操作者在控制过程中的手动操作策略变成计算机语句的集合，除了用模糊条件语句规则外，还可以用模糊控制状态来表示，以图２为例加以说明：其中，Ｒ为系统设定值（精确量）；ｅ、色分别为系统误差和误差变化常由三个相对独立的控温回路组成，每个回路都配备显示调节和记率（精确量）；、分别为反应系统误差与误差变换的语言变量的模糊录基表，从而形成显示、记录和控制与一身的加热炉控温系统。集合量）；ｕ为模糊控制器输出的控制作用，Ｉ．ｔ为系统输出（精确量）。２传统ＰＩＤ炉温控制其控制规则由模糊条件语句：由于ＰＩＤ控制是自动控制中最早的一种控制方式，对于大多数ｉｆｉａｎｄＥｔｈｅｎ过程都具有良好的控制效果；并且ＰＩＤ算法原理简明，理论分析体系描述。由此条件语句决定的模糊关系的计算方法如下完整且应用经验丰富，它的控制过程的动态特性大都具有高阶、非线豆＝（营ｉｘＥ）ｘ性、大延迟及时变等特性，因此传统ＰＩＤ在实际中应用最广。传统ＰＩＤ式中“ ｘ ” 代表笛卡尔积，根据模糊数学理论， “ ｘ ” 运算的含义为控制在广泛应用的同时，其本身也一直存在着重大问题。首先，传统豆（ｅ，色，ｕ）＝【ｉ（ｅ）（色）】（ｕ）＝ｍｉｎ｛ｍｉｎ［ｉ．ｔｉＰＩＤ自适应能力差。ＰＩＤ控制器的参数必须应用于一个已知模型参数（ｅ），Ｉ．ｔＥ（杏）】，（ｕ）｝的系统，并且ＰＩＤ参数只能适用于某一单一的工况，而实际生产当中，Ｖｅ ∈Ｅ，Ｖ岳 ∈ Ｃ，Ｖｕ∈Ｕ很多生产过程都具有非线性，因此单一的参数不能满足这种需求。其在计算出每一条模糊条件语句决定的模糊关系之后，可得到总次，传统ＰＩＤ的参数只能为满足生产过程中某一方面要求而设定。的模糊关系为Ｒ～＝Ｒ～１Ｕ２Ｕ…Ｕｎｌ＝ｍａｘ［￣ｌ（ｅ，吉，ｕ），２（ｅ，ｅ，ｕ）， …，ｍ（ｅ，吉，ｕ）］模糊技术的特长在于逻辑推理能力，将模糊控制技术引入到神经网络，可以大大拓宽其信息处理能力。模糊控制不需要掌握精确６温控系统组成与原理的数学模型，过程的动态响应优于常规ＰＩＤ控制，对被控对象的非该系统主要完成温度显示、炉温控制、数据采集、故障检测和报线性何时变性具有一定的适应能力，因此模糊控制理论的研究与应警等功能，由单片机输出通断率控制信号，产生可控硅过零触发脉用在现代控制领域中具有重要的地位和意义。考虑到温度有时变冲完成控制过程。如图３所示：性、非线性等不良扰动因素，而常规的ＰＩＤ调节满足不了这些要求，系统核心是模糊控制器。测温电路采用热电偶数据采集系统。因此，可将温度控制器设计成模糊控制。采集到的数据在经Ａ／Ｄ转换送人单片机，通过模糊控制算法计算４模糊控制器设计控制量，输出脉冲信号，从而对加热炉进行控温。

神经网络建模应用于燃烧炉温度控制系统优化

神经网络建模应用于燃烧炉温度控制系统优化在工业生产中，燃烧炉是一种必不可少的加热设备。

其温度控制系统对于炉内物料的加热、热处理等加工工艺有着至关重要的影响。

传统的温度控制方法通常根据炉温变化与时间的关系进行分段控制，但由于炉温受到多种影响因素的综合影响，如环境温度、燃料质量、炉内物料质量、进料速度和导热介质等，传统控制方法往往存在效果不如人意的问题。

针对这一问题，神经网络技术应运而生，并逐渐应用于燃烧炉温度控制系统的优化。

一、神经网络技术介绍神经网络技术是一种模拟人脑结构、能够进行人工智能学习的一种计算机系统。

它的本质是一种复杂的数学模型，由需求方（输入层）、处理层和预测方（输出层）构成，每一层之间都有大量的节点进行信息交互。

当系统接受到数据之后，处理层的节点会按照一定的规则进行计算，最终输出相应的结果。

与传统模型不同的是，神经网络可以通过不断地学习来优化自身的预测能力。

二、神经网络在燃烧炉温度控制的应用神经网络在工业自动化控制中的广泛应用，主要有以下几个优势：1. 对于非线性系统的建模效果极佳神经网络可以通过相对简单的构架对非线性系统进行建模，能够精确地预测出下一个时间段的系统变化情况，并给出相应的控制策略。

在燃烧炉温度控制的场景中，炉温受到多种影响因素的综合作用，使其变得复杂难以处理。

神经网络能够利用其高度的泛化能力对这类非线性系统进行建模，并能够在长时间跨度内有效地控制炉温。

2. 良好的自适应能力神经网络可以通过不断地与环境互动来自我学习，因此它具有良好的自适应能力。

在燃烧炉温度控制系统中，由于环境因素的影响，炉温变化是非常快速的，有时只有几秒钟的时间。

神经网络在与环境不断互动的过程中，能够快速反应、自我调整，对环境的变化做出极佳的响应。

3. 能够处理大量的数据和信息神经网络的处理能力非常强大，能够同时处理大量的数据和信息。

在燃烧炉温度控制系统中，由于需要考虑多种因素的影响，因此需要大量的数据来进行计算。

电加热炉温度控制系统的设计

电加热炉温度控制系统的设计1. 本文概述随着现代工业的快速发展，电加热炉在许多工业生产领域扮演着至关重要的角色。

电加热炉的温度控制系统，作为其核心部分，直接关系到生产效率和产品质量。

本文旨在设计并实现一种高效、精确的电加热炉温度控制系统，以满足现代工业生产中对温度控制精度和稳定性的高要求。

本文首先对电加热炉温度控制系统的需求进行了详细分析，明确了系统设计的目标和性能指标。

接着，本文对现有的温度控制技术进行了全面的综述，包括传统的PID控制方法以及先进的智能控制策略。

在此基础上，本文提出了一种结合PID控制和模糊逻辑控制的新型温度控制策略，以实现更优的控制效果。

本文还详细阐述了系统的硬件设计和软件实现。

在硬件设计方面，本文选择了适合的传感器、执行器和控制器，并设计了相应的电路和保护措施。

在软件实现方面，本文详细描述了控制算法的实现过程，包括数据采集、处理、控制决策和输出控制信号等环节。

本文通过实验验证了所设计温度控制系统的性能。

实验结果表明，本文提出的温度控制系统能够实现快速、准确的温度控制，且具有较好的鲁棒性和稳定性，能够满足实际工业生产的需求。

本文从理论分析到实际设计，全面探讨了一种适用于电加热炉的温度控制系统的设计方法。

通过结合传统和先进的控制技术，本文提出了一种高效、稳定的温度控制策略，为提高电加热炉的温度控制性能提供了新的思路和实践参考。

2. 电加热炉的基本原理与构造电加热炉作为一种高效、清洁且精准的热能产生设备，其工作原理基于电磁感应和电阻加热两种基本方式，而构造则包括电源系统、加热元件、温控系统、隔热保温结构以及安全防护装置等关键组成部分。

电磁感应加热：在特定类型的电加热炉中，尤其是应用于金属工件加热的场合，电磁感应加热原理占据主导地位。

这种加热方式利用高频交流电通过感应线圈产生交变磁场，当金属工件置于该磁场中时，由于电磁感应现象，会在工件内部产生涡电流（又称涡流）。

涡电流在工件内部形成闭合回路，并依据焦耳定律产生热量，即电流通过电阻时产生的热效应。

浅谈神经网络在加热炉温度控制中的应用

［李国勇．能控制及其ＭＴＡ２］智ＡＬＢ实现【］北京：Ｍ．电子工业
出版社，０５２０．
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［］３刘金琨．智能控制［】北京：Ｍ．电子工业出版社，０５２０．［李云娟，４］方彦军．一种ＲＦ神经网络自适应ＰＤ控制器在ＢＩ超临界温度系统的应用研究叨．自动化技术与应用，
ＴｈｐｉａｉｎａｄＲｅｅｒｈｏｕａｔｒｎＴｍｐｒｔｒｅＡｐｌｔｎｓａｃｆｃｏＮｅｒｌＮｅｗｏｋｏｅｅａｕｅ
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从图中可以看出，ＩＰＤ控制下的响应速度快，但
收稿日期：０１０ — ３２１－８０作者简介：姜文娟（９９）女，１７一，山东海阳人，师，讲工学硕士，主要从事智能控制及应用研究。
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《装备制造技术）０１２１年第１期１
图３为在８加入（）．ＯＳｋ＝０２的扰动时的响应
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模糊神经网络控制器在炉温控制系统中的应用

模糊神经网络控制器在炉温控制系统中的应用[摘要]针对电加热炉大惯性、纯滞后、参数时变的非线性对象的控制的特点，以及模糊控制本身不具备自学习的能力。

[关键词]模糊控制神经网络电加热炉温度一、引言电加热炉在现代工业生产中得到广泛应用。

这类电加热炉控制对象具有非线性，时滞以及不确定性。

模糊控制是一种不依赖于被控过程数学模型的仿人思维的控制技术。

而神经网络对环境的变化却有极强的自学习能力。

本文将“模糊理论的知识表达容易”和“神经网络自学习能力强”这两种优势有机结合起来，取长补短，提高整个系统的学习能力和表达能力。

该方法能消除系统的稳态误差与颤振现象，显著改善模糊控制系统的稳态性能。

二、模糊神经控制器FNNC的结构模糊神经控制器FNNC是一个具有6层隐层结构的前向网络，如图1所示。

四、模糊神经网络控制在炉温控制系统中的应用（一）硬件设计实验中，采用实验用电加热炉。

热电偶检测到电加热炉温度，同时将温度信号转化成毫伏级电压信号；通过变送器将毫伏级电压信号转化成420mA的国际标准信号；通过串联500Ω的可调电阻，把电流信号转化成210V的电压信号；通过数据采集板，传输电缆，给数据采集卡，数据采集卡把模拟信号转化成数字信号，再给控制微机上控制算法程序，用编制好的程序对其进行计算，得到实际温度值，再与给定温度值相比较，得到的偏差值经过控制算法运算后，然后把计算过的数字信号传给数据采集卡，把数字信号转换成模拟信号，再通过传输电缆到采集板，再送给可控硅电压调整器，生成可控硅脉冲触发信号，该信号触发可控硅电路，最终的输出电压给电路供电。

通过调整可控硅触发信号（即调节供电电压每个周期的导通角），即可控制电路电压的通断及大小，进而达到控制炉温的目的。

（二）软件设计模糊神经网络控制框图如图2所示。

五、结束语电加热炉温度控制技术从模拟PID、数字PID到最优控制、自适应控制，再发展到智能控制，每一步都使控制的性能得到了改善。

在目前的电加热炉控制方案中，PID控制和模糊控制应用最多，但是他们都有自身难以克服的缺点。

神经网络在轧钢加热炉模式识别与智能控制中的应用

神经网络在轧钢加热炉模式识别与智能控制中的应用摘要：本文分析研究了神经网络的工作原理及其在加热炉模式识别与智能控制系统中应用情况，论述了加热炉模式识别与智能控制的特点。

实践结果表明，这种控制思想是可行的，能够取得满意的控制效果。

关键词：神经网络模式识别轧钢加热炉智能控制一、前言近年来，模拟生物神经系统的神经网络，由于具有学习、自组织等新的信息处理能力，对于模式识别问题有很大的优越性，得到了迅速的发展。

在冶金行业中,轧钢加热炉是轧钢生产过程中的重要设备之一,在实际操作过程中，操作人员依靠传感器的信息，判断炉况，进行操作。

有些判断难以用简单的“IF A THEN B”这样的规则表达，而是根据操作人员的经验，将炉况分成几种模式，用神经网络来识别目前炉况属于那种模式，对其进行操作进行指导，或作为专家系统的补充，有较大的作用。

二、神经网络模型神经网络是模拟生物的神经系统（特别是脑）功能的网络。

人脑约由150亿个神经细胞组成，每个细胞同数千、数万个神经细胞相联系，形成网络。

这样，神经细胞模型可以看作是n输入单输出的信息处理单元。

某个输入Xi对神经细胞的影响以影响度表示，称为细胞的结合权重或效率Wi，这个细包模型如图1所示。

图1 细胞模型细胞的输入有强有弱，当其总合超过某一阀值，则细胞进入兴奋状态，产生输出;当其总合低于阈值时，细胞进入抑制状态，没有输出。

神经细胞之间可以有不同的连接方式，目前已经提出了许多神经网络模型，在神经网络中，由于神经细胞的计算的并行性，其总体计算效率很高。

生物的一个重要特征是有自学习功能，改变神经网络中细胞（或节点）输入端的权重或者细胞兴奋的阀值，控制细胞的兴奋状态，可以实现生物系统所具有的灵活的判断和自学习功能。

神经网络的两种常用的模型。

2.1 多层感知器模型图2 层次感知器神经网络图2是一个三层感知器神经网络，有N个输人，M个输出，一个中间层。

从输入信号x，由内部单元经非线性变换，最终得到输出y。

模糊神经网络电炉温度控制的呈现

模糊神经网络电炉温度控制的呈现摘要：本设计是运用模糊神经网络控制，希望达到对电炉温度进行智能化的控制，在设计之中，我们以SKL-1-10型试验用电阻炉为研究对象，通过对研究对象的分析，我们知道了对象具有纯滞后的特性，使用传统的控制方法效果并不理想，所以文中提出了采用DMC算法的模糊神经网络控制，期望能对电炉温度进行良好的控制。

在文中，通过使用Matlab仿真，对系统进行了调试分析，证明了采用的控制方法具有很好的控制效果，达到了我们的预期目的，也说明了模糊神经网络这种智能控制方法的优越性。

关键词：模糊神经网络，温度控制，Matlab，DMCAbstract: This design is the use of fuzzy neural network control, hoping to achieve on the intelligent control of furnace temperature, in the design, we SKL-1-10-type experimental resistance furnace as the research object, through the analysis of the study, we know that an object with a pure delay characteristics, the use of traditional control method results were not satisfactory, so the text proposed DMC algorithm using fuzzy neural network control, hoping to be well on the furnace temperature control. In the text by using the Matlab simulation, the system was debugged analysis to prove that using the control method has good control effect achieved our desired objectives, but also illustrates the fuzzy neural network intelligent control method of this superiority.Keywords:Fuzzy neural control ,Temperature control, Matlab,DMC目录1 前言 (1)2 总体方案设计 (2)2.1 实验方案比较 (2)2.2 方案比较 (3)2.3 方案选择 (3)3 单元模块的设计 (4)3.1 电炉的选择 (4)3.2 温度控制系统设计 (5)3.3 PCI-1171采集卡 (7)3.4 ADAM-3014调理模块 (9)3.5 模糊神经网络控制器模块 (10)4软件设计 (13)4.1软件设计原理 (13)4.2编程流程图 (14)5系统调试 (16)6 系统仿真图与分析，系统功能和指标参数 (17)6.1 系统仿真图与分析 (17)6.2 系统功能与指标参数 (18)7 总结与体会 (19)8 参考文献 (20)1 前言随着生产过程的复杂程度和人们对产品质量的要求不断提高，另外温度对象通常具有典型的时滞和惯性特性，再加上受到环境、生产过程中不确定因素的影响，传统的控制方法高精度温度控制比较困难。