基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱風回流爐溫度控制.pdf

1、熱風回流爐是表面貼裝工藝中的關(guān)鍵設(shè)備，回流爐溫度的穩(wěn)定性直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量與成品率。在熱風回流爐的溫度控制過程中，被控參數(shù)具有時變、非線性、不確定因素等因素。為了提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和抗干擾能力，本文使用了一種新型的控制器——模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，與常規(guī)PID控制器并聯(lián)，形成并聯(lián)復合控制，實現(xiàn)了對熱風回流爐溫度的精確控制，有效地克服了采用單純的PID控制帶來的響應(yīng)慢、超調(diào)大、控制穩(wěn)定性差等缺點。 在設(shè)計的過程中，將模糊理論的知識

2、表達容易和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習能力強這兩種優(yōu)勢結(jié)合起來，設(shè)計了一種具有模糊結(jié)構(gòu)的等價神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成一個新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(FNNC)，解決了傳統(tǒng)模糊控制由于隸屬函數(shù)和模糊規(guī)則選取不當造成的控制缺陷。它不僅具有清晰的空間結(jié)構(gòu)，而且具有良好的自學能力和非線性逼近能力。 考慮到熱風回流爐溫度控制的實際特點，使用了一種用于被控對象輸出預測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測器(NNP)，預測器通過對網(wǎng)絡(luò)的學習，預測被控對象的未來輸出，使控制器預先感知系統(tǒng)輸出狀態(tài)的變化趨勢