基于DSP的模糊神经网络控制算法在电阻炉上的应用

摘要

目的 使电阻炉控制技术适应非线性、大滞后、大惯性、时变对象的控制要求,提高炉温的热效率和控制效果,达到节能的目的.方法 通过对电阻炉工作特性分析,根据电阻炉的特点及控制指标要求,采用了模糊控制与神经网络技术相结合方法,应用了DSP芯片,构建了基于DSP技术硬件和软件技术平台.结果 采用模糊控制神经网络控制方法,提高了系统的稳态性能和动态性能,减小超调量,缩短了动态调节时间,提高了控制系统的实时性,有效地实现了对电阻炉的温度控制.结论 基于DSP的模糊神经网络控制算法优于常规的控制方法,使炉温的控制精度大大提高,抗干扰能力增强,取得了良好的控制效果.