刘念聪[1]2004年在《模糊神经网络控制技术在粉末冶金电炉控制系统中的应用研究》文中研究说明本文以工业生产中具有重要地位的粉末冶金电炉为研究对象，以粉末冶金电炉的控制系统为研究内容，对粉末冶金电炉的控制系统进行分析，对其在控制方式上的不足给予分析和说明，并提出采用智能控制器取代传统的单纯仪表+继电器型或者PID控制方案。结合当前智能控制理论发展的现状及其在工业控制中的应用效果，分析了模糊控制和神经网络控制的优劣势。充分利用模糊控制的推理性和神经网络控制的记忆和学习功能，使用模糊控制理论和神经网络理论相结合的模糊神经网络理论构造控制器，并针对采用普通RLS算法的模糊神经网络存在着数值稳定性、鲁棒性不强及容易陷入局部极小值的缺陷，提出修正RLS算法的模糊神经网络控制模型。最后，用MATLAB软件对应用修正RLS算法的模糊神经网络控制器的粉末冶金电炉控制系统模型进行仿真研究。并将其与传统的PID控制、模糊控制、神经网络控制和采用普通RLS算法的模糊神经网络控制在其应用的控制性能进行比较和分析。结果表明，采用修正RLS算法的模糊设计网络控制器达到了一个相对较高的智能层次。采用修正RLS算法的模糊神经网络控制时，系统稳态超调量为零，系统对快挠动信号几乎没有任何反应，表现出极强的抗扰性和鲁棒性。采用修正RLS算法的模糊神经网络在训练步数、训练时间以及误差精度等方面都优于常规RLS算法的模糊神经网络，其学习收敛速度快，误差曲线也更加稳定。因此基于修正RLS算法的模糊神经网络控制器应用于实践中有着比较理想的前景。
聂子坤[2]2008年在《特大型台车式电阻炉解耦控制系统的研制》文中研究说明电阻炉是工业生产中常用的电加热设备,广泛应用于冶金、机械、建材等行业。随着对压力容器热处理质量的日益提高,对电阻炉温度控制的要求也越来越高。但由于电阻炉温度是一类多变量、强耦合、大惯性控制对象,很难建立精确的数学模型。因此给温度控制带来极大的不确定性,严重影响产品质量。本文首先介绍了我国电阻炉温度控制的现状、发展趋势及存在的问题。着重分析了大型台车式电阻炉热处理过程中温度控制所面临的问题。其次通过对大型台车式电阻炉热处理过程的理论分析,针对电阻炉温度具有严重大纯滞后、强耦合这一特点,本文采用PID神经元网络解耦控制算法,并结合搅拌风机的功能及加热区工艺分布,成功地解决了电阻炉温度之间存在相互耦合问题,使系统具有良好的解耦控制性能。根据热处理工艺的要求,完成了基于现场总线技术,集检测、控制和管理等功能为一体的自动化系统的开发。整个系统采用二级计算机控制方式,基础自动化级采用叁菱PLC实现逻辑控制和完成温度控制运算,监控级主要是完成对系统的组态、报警、制表、绘制曲线等功能。电阻炉实际运行结果证明:该系统控温精度高、可靠性好、工作稳定,完全能满足对特大型设备热处理要求。该系统在特大型设备热处理过程中的成功应用,也为其它行业特大型热处理设备的制造及改造提供了宝贵的经验。最后,对全文的工作做了总结,并对今后的工作方向进行了展望。
参考文献：
[1]. 模糊神经网络控制技术在粉末冶金电炉控制系统中的应用研究[D]. 刘念聪. 成都理工大学. 2004
[2]. 特大型台车式电阻炉解耦控制系统的研制[D]. 聂子坤. 南昌大学. 2008