摘要:随着电力电子器件的发展，感应加热电源也向着大功率、高频率得方向发展，利用传统控制方法已经很难精准控制加热工件的表面温度。 开发新的控制算法已经成为当前研究的主题。

本文首先以模糊控制理论为基础，建立模糊控制控制系统，并通过进行仿真，得出该控制系统的超调量达到20%，系统的稳定性较差，不足以精准地控制加热工件的表面温度。

其次在模糊控制理论的基础上，结合神经网络理论提出了基于模糊神经网络的控制算法，该算法以输入电压的误差以及误差变化率为输入，采用BP学习算法，形成了共5层的模糊神经网络，通过编写M文件进行仿真，得出本文的控制方法有效的提高了感应加热电源系统的稳定性，可以精准地控制加热工件的表面温度。

关键词 感应加热电源；模糊控制；神经网络；

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1感应加热的基本知识-1

1.1.1电磁感应与感应加热-1

1.1.2感应加热的特点与应用-2

1.2 感应加热电源的发展趋势-2

1.3选题的意义-3

1.4本文主要研究内容-3

2 感应加热电源的主电路结构及控制系统-4

2.1主电路结构-4

2.1.1串联谐振-4

2.1.2并联谐振-5

2.2感应加热系统电路-6

2.3 PID控制算法-6

2.3.1 模拟PID调节器-6

2.3.2数字PID控制-7

3 模糊控制与神经网络控制-9

3.1模糊控制的数学基础-9

3.2模糊控制的基本原理-9

3.2.1模糊化接口-9

3.2.2知识库-9

3.2.3推理机-10

3.2.4输出解模糊接口-10

3.3人工神经网络基本理论-10

3.3.1神经元的基本结构模型-11

3.3.2BP神经网络的基本结构-11

4模糊神经网络基本原理-14

4.1BP模糊神经网络-14

4.1.1模型的结构-14

4.1.2学习算法-15

5系统仿真与结果分析-17

5.1研究对象的介绍与数学模型的建立-17

5.1.1研究对象的介绍-17

5.2模糊PID控制系统仿真-18

5.2.1模糊推理系统的建立-18

5.2BP模糊神经网络控制系统仿真-23

结论-35

致谢-36

参考文献-37