基于LabWindows/CVI的电加热炉温度控制

利用美国M公司的虚拟仪器类交互式软件LabWindows/CVI开发了一个实验平台对具有典型的强耦合、大惯性、大时滞特征的三区电加热炉的温度进行监测和控制,并采用仿人比例控制、仿人积分控制控制算法进行了温度控制的仿真研究和实时控制试验.通过对单温区的仿真和实时控制实验,其结果表明几种算法的稳态温度偏差都达到了给定值的±2℃.     

模糊神经网络控制在电加热炉温度控制中的应用

针对电加热炉温度控制的非线性、大滞后、时变性等特点,以及模糊控制系统本身不具备自学习的能力,本文介绍了一种模糊神经网络控制器,使电加热炉炉温控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性和鲁棒性。阐述了单片机模糊神经网络控制器的工作原理、特点、软件和硬件的组成。仿真及试验结果表明,该方法切实有效。     

基于组态技术的加热炉温度控制系统设计

设计以加热炉为研究对象,通过工业组态软件开发实现工业生产的加热炉流程和友好的人机交互界面,实现温度和液位信号的采样、控制和数据显示。形成一套基于组态技术的加热炉温度控制系统,系统主要由计算机、数据采集卡、温度传感器、液位传感器和信号调理电路等器件组成,设计结构紧凑、使用灵活且操作界面友好,投入使用效果良好。     

用PLC实现电加热炉的温度控制及产生晶闸管触发脉冲的一种方法

以晶闸管交流调功器为例，介绍用可编程序控制器加上极少的外部电路，构成温度调节系统，重点介绍晶闸管触发脉冲的形成及控制。     

基于模糊神经网络的感应加热电源温度控制

通过对原有感应加热电源温度控制方法的分析，提出了一种适合于非线性系统基于模糊神经网络的温度控制方法，并介绍了该系统的组成及实现方法。     

多功能分析仪温度控制系统设计

多功能生化分析仪温度控制的精确度和稳定性将影响生化、血凝、特定蛋白测试的准确性。本文设计的温度控制系统,在硬件上采用Cortex M3控制器,结合温度采集、A/D转换、按键设置、显示屏等外围电路;在软件上,利用常规PID算法实现对温育槽的温度控制。针对常规PID算法不能适应外界环境变化的缺点,基于BP神经网络的PID控制器完成对温度的智能化控制。通过温度测试实验表明,所涉及的基于BP神经网络的PID控制器实现仪器在不同地域、国家环境下,可自动调整PID算法相关参数的功能,达到自整定控温目的,在设定目标处实现±0.1℃的重复性指标。     

基于智能模糊控制的轧钢加热炉控制系统设计

本文简要介绍了轧钢加热炉控制系统在国内外的开发应用现状以及控制技术的发展趋势,并介绍了轧钢加热炉控制系统开发的基本内容和关键技术。利用加热炉控制系统所提供的大量信息,对规范加热炉的操作都有着重要意义,为加热炉的燃烧控制提出一种新型的复合式智能控制方案,对方案的可行性进行论证,并进行必要的仿真实验,为最终将算法通过软件和硬件的结合在温控系统中得以实现做好理论基础。     

混合系统──智能技术的集成

将各种智能技术予以集成是通向下一代智能技术的重要途径。本文介绍了某些混合技术，包括模糊神经网络、基于神经网络的遗传算法和模糊遗传算法，并简要地介绍了它们在电力系统中的应用。     

PLC在加热炉控制系统中的应用

本文分析了安阳钢铁公司２８００ｍｍ中厚板生产线加热炉区域工艺流程特点，介绍了ＰＬＣ在该区域顺序控制系统中的应用。另外，还简要介绍了一些主要控制环节。     

电加热炉温度单片机控制系统的研制

以单片机为核心,采用温度变送器桥 路和固态继电器控温电路,实现对电炉温度的自动控制。该控制系统具有硬件成本低、控温精度较高、可靠性好、抗干扰能力强等特点。     

模糊PID参数自整定在炉温控制系统中的应用

炉温控制系统是一个复杂系统,针对一次性整定的PID参数难以保证系统控制效果始终处于优化状态,提出采用参数自整定方法,实时改变PID参数,以保证控制系统的优良品质.借助PID参数的在线模糊自整定后,自动切换到正常工作状态,在系统性能发生改变时自动启动PID参数的整定过程,重新整定的PID参数可以使系统达到更好的控制品质.     

基于工业计算机控制的高阻抗电弧炉控制系统的设计

文章简述了抗电弧炉系统的特点，介绍了基于WindowsNT环境下高阻抗电弧炉系统的组成，分析了采用工业控制计算机构成控制系统的优点， 介绍了神经网络控制算法的实现及程序的编制框图，并阐述了瞬时值电量采集到有效值的变换算法，以及多线程编程的实现，最后进行了实验测试结果的分析。     

加热炉常用控制算法的分析与研究

分析了加热炉常用控制算法，由于加热炉的生产过程具有时变性、非线性和模糊性，很难用精确的数学模型来描述它，常用的控制方法得到的控制效果都不太理想，故提出了一种比较有效的智能控制方法一模糊神经网络控制。     

LF炉电极调节复合智能控制器设计

针对LF钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、模型难以确定、多输入多输出强耦合的特点,提出了基于复合智能控制策略的集成系统控制方案,根据采样电流的不同,分别采用Bang-Bang最优控制、模糊控制和PID控制组成智能复合控制系统.并进行了控制器设计.应用结果证实了此控制方案的有效性.     

中频感应加热温度智能控制研究与实现

研究了中频感应加热工件温度智能控制问题。运用神经网络自学习控制解决温度优化控制问题,采用阶跃响应数据构成辨识感应加热对象的网络训练模式。确定了对象仿真器网络及控制网络结构。设计制作了温度智能控制系统。经多种现场实验,得出了实验结果。     

BP神经网络模糊控制在电弧炉电极调节系统中的实现

针对电弧炉电极调节系统,建立其数学模型。分析了电弧炉电极调节系统的非线性,并针对控制对象的复杂性,将具有自学习功能的BP神经网络与模糊控制相结合,提出了基于BP神经网络模糊控制的控制算法。BP神经网络模糊控制的控制算法改善了传统神经网络学习时间长、收敛速度慢的弱点,解决了传统控制未知复杂系统的不足,Matlab6．5软件仿真结果表明,采用BP神经网络模糊控制的控制算法的控制效果是令人满意的。