感應加熱技術由于其清潔、高效的優(yōu)點,被廣泛應用于工業(yè)和民用領域,感應加熱電源便是最常見家用炊具之一。感應加熱電源的溫度控制是影響烹飪效果好壞的關鍵因素。因此論文重點研究感應加熱電源的溫度控制,并對控制策略和硬件平臺進行相關設計,具體內容如下:首先,論文研究了可用于感應加熱電源溫度控制的三種基礎算法:模糊控制、神經網絡、聚類算法,分別分析了它們的模型、原理和優(yōu)缺點。其次,論文設計了由模糊神經網絡和離散模糊控制器組成的自適應模糊控制系統(tǒng)這一新型改進算法,借助模糊神經網絡的推理功能,通過檢測到的感應加熱電源玻璃板溫度準確預測被加熱鍋具的溫度。當鍋具溫度達到目標溫度時,啟動離散模糊控制器,控制鍋具溫度保持在目標溫度附近持續(xù)穩(wěn)定運行。論文引入基于梯度下降和最小二乘的混合算法以及基于減法聚類算法兩種確定網絡參數(shù)的訓練算法,用于感應加熱電源溫度預測系統(tǒng),并通過仿真實驗驗證其效果。再次,論文設計了一套感應加熱電源溫控通訊儀,可用于溫度數(shù)據(jù)的采集、顯示、存儲以及溫控通訊儀與感應加熱電源之間控制信號的傳輸?shù)�。論文給出了溫控通訊儀各個模塊的設計思路和工作原理。最后,論文基于提出的自適應模糊控制系統(tǒng),使用溫控... 

【文章來源】：浙江大學浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

感應加熱電源的等效熱路模型

浙江大學碩士學位論文感應加熱電源溫度控制算法基礎11函數(shù)，它體現(xiàn)了模糊集合中元素在多大程度上屬于該集合[39]。假設S中的元素用x來表示，那么我們稱μS(x)為x對模糊集合S的隸屬度，其取值范圍為[0,1]。若μS(x)更加接近1，則表示x隸屬于S的程度高，反之表示x隸屬于S的程度低。2.1.2模糊隸屬度函數(shù)隸屬度函數(shù)是對模糊概念的一個定量的描述，本質上是對自然界事物之間聯(lián)系的描述，理應是客觀的。但是每個人都有自己的工程經驗和分析角度，因此對于同一個事物描述又帶有一定的主觀性[40]。通常隸屬度函數(shù)是由權威的專家經驗確定的，主要有以下幾種：（1）高斯型函數(shù)：（2-1）式中，c為函數(shù)的中心點，σ決定了曲線的寬度。高斯型函數(shù)如圖2.1所示。（2）鐘型隸屬函數(shù)：（2-2）a,b,c指定鐘的形狀，鐘型函數(shù)如圖2.2所示。圖2.1高斯型隸屬函數(shù)c=2,σ=5圖2.2鐘型隸屬函數(shù)a=2,b=4,c=6（3）π型隸屬函數(shù)：中心為b，寬度為2a的類似“π”形狀的函數(shù)，表達式為：2A2()exp2xcxA211+bxxca

浙江大學碩士學位論文感應加熱電源溫度控制算法基礎11函數(shù)，它體現(xiàn)了模糊集合中元素在多大程度上屬于該集合[39]。假設S中的元素用x來表示，那么我們稱μS(x)為x對模糊集合S的隸屬度，其取值范圍為[0,1]。若μS(x)更加接近1，則表示x隸屬于S的程度高，反之表示x隸屬于S的程度低。2.1.2模糊隸屬度函數(shù)隸屬度函數(shù)是對模糊概念的一個定量的描述，本質上是對自然界事物之間聯(lián)系的描述，理應是客觀的。但是每個人都有自己的工程經驗和分析角度，因此對于同一個事物描述又帶有一定的主觀性[40]。通常隸屬度函數(shù)是由權威的專家經驗確定的，主要有以下幾種：（1）高斯型函數(shù)：（2-1）式中，c為函數(shù)的中心點，σ決定了曲線的寬度。高斯型函數(shù)如圖2.1所示。（2）鐘型隸屬函數(shù)：（2-2）a,b,c指定鐘的形狀，鐘型函數(shù)如圖2.2所示。圖2.1高斯型隸屬函數(shù)c=2,σ=5圖2.2鐘型隸屬函數(shù)a=2,b=4,c=6（3）π型隸屬函數(shù)：中心為b，寬度為2a的類似“π”形狀的函數(shù)，表達式為：2A2()exp2xcxA211+bxxca

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于模糊免疫PID的中頻感應加熱爐溫度控制系統(tǒng)[J]. 汪洋,王琪.  實驗技術與管理. 2018(06)
[2]基于組合賦權和BP神經網絡的500kV交流輸電線路電磁環(huán)境評估方法研究[J]. 安晨帆,杜志葉,李慧慧,周濤濤,甘艷.  電工電能新技術. 2016(03)
[3]基于模糊PID算法的電鍋爐溫度控制[J]. 王平法,孫偉旺,于陽陽,孫利鋒,周輝.  機械與電子. 2011(05)
[4]一種有溫度梯度的感應加熱設備[J]. 劉曉輝,張振世.  工業(yè)加熱. 2010(05)
[5]溫室控制系統(tǒng)模糊神經網絡控制器的研究[J]. 杜曉坤.  微計算機信息. 2010(22)
[6]一種新的模糊控制方法在感應加熱電源中的仿真分析[J]. 付煥森,吳雷,蔣峰,韋凱.  工業(yè)加熱. 2008(03)
[7]一種大規(guī)模高維數(shù)據(jù)集的高效聚類算法[J]. 周曉云,孫志揮,張柏禮.  應用科學學報. 2006(04)
[8]基于核的模糊聚類算法[J]. 蔡衛(wèi)菊,張穎超.  計算機工程與應用. 2006(18)
[9]200kW/400kHz固態(tài)高頻感應加熱電源[J]. 朱曉榮,彭詠龍,石新春,李和明.  電力電子技術. 2006(03)
[10]層次聚類方法的CURE算法研究[J]. 魏桂英,鄭玄軒.  科技和產業(yè). 2005(11)

博士論文
[1]模糊聚類算法研究[D]. 曾山.華中科技大學 2012
[2]T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析與控制器設計[D]. 顧曉宇.天津大學 2013
[3]感應加熱電源負載感應器模型與恒頻調功研究[D]. 徐應年.華中科技大學 2009

碩士論文
[1]中頻感應加熱智能控制器的研究[D]. 王振.西安科技大學 2017
[2]T-S模糊系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析及控制器設計[D]. 宋志成.黑龍江大學 2017
[3]基于水冷式電磁感應加熱的注塑機溫度控制系統(tǒng)研制[D]. 陳凱.西安工業(yè)大學 2017
[4]鋼管涂覆工藝感應加熱過程建模和溫度控制研究[D]. 楊欽塔.杭州電子科技大學 2017
[5]單管感應加熱電源的設計與改進[D]. 池上洋.浙江大學 2017
[6]基于FPGA自由感應加熱智能控制技術研究[D]. 陳為美.電子科技大學 2016
[7]基于模糊隨機的神經網絡模型及其應用研究[D]. 許俊銀.華南理工大學 2014
[8]基于聚類的協(xié)同過濾個性化推薦算法研究[D]. 袁利.華中師范大學 2014
[9]中頻感應加熱爐溫度控制技術研究[D]. 劉自理.西安石油大學 2013
[10]基于模糊-PID的酸洗溫度控制系統(tǒng)設計[D]. 胡海流.武漢科技大學 2012



本文編號：3121917