感应加热炉温控制算法研究

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1、摘要感应加热炉是～个复杂的非线性大滞后系统，很难建立一个精确的数学模型，用常规的控制方法难以得到满意的效果，而且人工调试比较团难，在扰动比较大的时候，就会远离设定值。如果采用模糊控制策略，通过各种传感器得到的数据有时比较多且复杂，模糊控制的规则就比较多或者难以建立规则库。这些原始数据之问的关系不是单独存在的，而是相互关联的，应该对这些数据进行数据挖掘，找取有用的信息。针对以上问题，本文设计了一个聚类融合控制器，对采样的各个传感器数据，先进行数据融合，后进行聚类分析，把众多的数据信息分成有限的运行空问

2、类别，对应不同的空间类别，根据每一类别所描述的过程行为特点，调用知识库中的控制策略，进行相应的控制。聚类融合控制器的设计中，使用了白组织竞争的自适应谐振神经网络(ART-2网络)和BP网络，进行数据融合和聚类分析。用MATLAB对中频感应加热炉数学模型进行仿真实验。结果表明，中频感应加热炉温的聚类融合控制方案可行，达到比较满意的控制效果。关键词：中频加热；聚类融合；ART-2；神经网络ABSTRACTInductionheatingfurnaceisacomplexdelaysystem．Exact

3、mathematicalmodelisnoteasytobeestablished．Usingregularcontr01．Asatisfactoryeffectcan’tbereached．Andmanualdebuggingisdifficult．Whenthedisturbanceturnslarge，theresultwilldeviatefromthedefaultvalue．Usingfuzzycontrol，becausethedatafrommultisensorisintricat

4、e，manyrulesareneeded，ortherulelibraryean’tbeestablished．Thesedataareassociate．Theusefulinformationshouldbefoundfromthern．Tosolvetheproblem，aclustering—fusioncontrollerisdesignedinthispaper．Thecontrollermakedatafusion，clusteringanalysis，dividethemtodiff

5、erentsortmidtransfertherelevantcontrolstrategyfromtheknowledgelibrary．Indesign，ART-2andBPnetworkareused．ThemediumfrequenceheatingfumacemathematicalmodeliSsimulatedbvMatlab，Theresultshowthattheschemeisfeasib】e．Keywords：Inductionheating；Clusering—fusion；

6、ART-2Network学位论文独创性声明：本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研究所做的任何贡献均已在论文中作』，明确的说明并表示了谢意。如不实，本人负全部责任。论文作者(签名)金蝗洲年3月z石日学位论文版权使用授权说明：河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档，可以采

7、用影印、缩印或其它复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。论文全部或部分内容的公布(包括刊登)授权河海大学研究生院办理。论文作者(签名)：金!皂‰t年1月2‘绪论§O．1课题背景、目的及意义感应加热技术，因为它是根据电磁感应原理，利用涡流进行加热，所以它具有加热速度快、热效率高、加热均匀、具有选择性、产品质量好、可控性好及无污染等许多优点，而被广泛应用于工业生产中。人们不光从电力半导体器件以及电路的拓扑结构上改进感应加热的硬件技术，

8、而且近年来更多的从控制算法上进行研究。例如传统的PID控制算法、大林算法、最小拍算法、最优控制算法，以及现在比较热门的模糊控制算法和神经网络控制算法等。这些算法像PID控制算法、大林算法、最小拍算法、最优控制算法，有些必须依靠一个精确的数学模型，有些则没有考虑模型的非线性，滞后等其他要素；由于系统被控对象复杂，模糊控制算法的模糊规则难以建立；采样数据多，输入个数多，受干扰多的被控对象，神经网络控制算法往往因为神经元太多或其他原因，控制效果不好。感应加热炉，是一个很复杂