PID控制器设计及仿真
本科毕业论文PID温控系统的设计及仿真
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 本科生毕业论文题目PID温控系统的设计及仿真学生指导教师学院信息科学与工程学院专业班级完成时间年月摘要温度是工业控制的主要被控参数之一。
可是由于温度自身的一些特点，如惯性大，滞后现象严重，难以建立精确的数学模型等，给控制过程带来了难题。
要对温度进行控制，有很多方案可选。
PID 控制简单且容易实现，在大多数情况下能满足性能要求。
模糊控制的鲁棒性好，无需知道被控对象的数学模型，且在快速性方面有着自己的优势。
研究分析了PID 控制和模糊控制的优缺点，把两者相互结合，采用了用模糊规则整定P K 、I K 两个参数的模糊自整定PID 控制方法。
本研究以电烤箱为控制对象，用MATLAB 软件对PID 控制、模糊控制和参数模糊自整定PID 控制的控制性能分别进行了仿真研究。
仿真结果表明PID 对于对象模型复杂和模型难以确定的控制系统具有很大的局限性，不能满足调节时间短、超调小的技术要求。
由于模糊控制的理论（如量化因子和比例因子的确定问题）并不完善，其可能获得的控制性能无法把握，而且模糊控制易受模糊规则有限等级的限制而引起稳态误差。
参数模糊自整定PID 控制吸收前两种方法的长处，满足了调节时间短、超调量为零且稳态误差较小的控制要求。
因此本论文最终确定采用参数模糊自整定PID 控制方案。
本系统硬件采用了以 AT89C52 单片机为核心的温度控制器，选用 k 型热电偶为温度传感器结合MAX6675芯片构成前向通道，同时双向晶闸管和SSR 构成后向通道，由按键、LED 数码显示器及报警单元等组成人机联系电路。
关键词：单片机，PID ，模糊控制，仿真ABSTRACTTemperature is one of the main parameters in the industrial process control.Yetthere are difficultiesto have a good control oftemperature becauseof the characteristics of the temperature itself:the temperature inertia is great, its time-lag is serious and it is hardto establish an accurate mathematical model.There are many methods to be selected in order to control a system. The PID controlis simple,easily realized andin most casesit meetsthe control demand. Fuzzy control has the advantage of quickness,itsrobustness is good and there is no needto know theobject ’smathematical model.This paper analyses the advantages and disadvantages of both PID control and fuzzycontrol and es to the method of bining them together,fuzzy self-tuningPID control. In this method,P K and I K of the PID controller are adjusted by fuzzy control rules ．In the paper simulations of PID control, fuzzy control and fuzzyself-tuning PID control are done by MATLAB to control a electric oven.Conclusions are that for those control objects of which models are plicated or hard to establish,the PID method has limitation and doesn ’t meet the control demand. As the fuzzy control method theory is not perfect, a good control performance cannot be expected. And it could easily cause the steady-state error for it is restricted by limited grades of the fuzzy rules.Finally the fuzzy self-tuning PID control method is selected, since it meets the control demands.In this paper AT89C52 is used as controller, toward access is posed of K which is used as the temperature sensor and MAX6675.Backward access is posed of bidirectional thyristor and SSR. Man-machine circuit is posed of keyboard, LED and warning unit, etc.Key words ：Micro Controller, PID Control, Fuzzy Control, Simulation目 录摘要IABSTRACTII第一章绪论11.1 课题的提出及意义11.2 控制系统背景介绍11.3 当代温控系统及智能算法2第二章温控系统的设计52.1 温控系统的总体设计52.1.1 温控系统设计的基本原则52.1.2 温控系统的结构及设计62.2 温控系统的硬件设计72.2.1 前向通道设计72.2.2 后向通道设计102.2.3 人机通道设计11小结15第三章系统控制方案163.1 PID 控制163.1.1 PID的概述163.1.2 PID 控制的基本理论及特点163.2 模糊控制183.2.1 模糊控制的概述183.2.2 模糊控制的基本原理及特点183.3 模糊PID 控制19小结21第四章仿真研究224.1 MATLAB及其模糊逻辑工具箱和仿真环境simulink224.2 仿真和优选234.2.1 控制对象模型234.2.2 仿真和方案选择25小结32第五章总结与展望335.1 主要工作容335.2 工作小结335.3 存在的问题及未来的方向34结束语35参考文献36第一章绪论1.1 课题的提出及意义温度是生产过程和科学实验中非常普遍而又十分重要的物理参数。
神经网络PID控制器的设计与仿真
*******大学毕业设计(论文) 题目神经网络PID控制器的设计与仿真院系专业班级学生姓名指导教师二○○八年六月神经网络PID控制器的设计与仿真摘要PID控制技术是一种应用很普遍的控制技术,目前在很多方面都有广泛的应用. 在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。
这是因为PID控制器结构简单、实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。
据统计，在目前的控制系统中，PID控制占了绝大多数。
但是，他具有一定的局限性：当控制对象不同时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。
利用人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。
本论文讨论了基于神经网络的PID 控制，利用神经网络的自学习能力进行在线参数整定，并利用Matlab软件进行仿真。
通过仿真实现可以看出它具有自学习、自适应性等特点，网络的收敛速度快，能够对非线性对象有很好的控制，系统的跟踪性能很好．其参数设定无需知道被控对象的具体参数及其数学模型，对不同的对象具有适应性．关键词：PID控制神经网络Matlab 仿真The design and simulation of the neural networkPID controllerABSTRACTPID control technology is a very common control technology in many aspects of a wide range of applications. In industrial control, PID control is the most commonly used in industrial control methods. This is because the PID controller simple structure, to achieve a simple, effective control, has been widely used. According to statistics, PID control is the vast majority in the present control system. However, he has certain limitations: When the control object is not at the same time, the controller parameters to automatically adjust to the changes in the external environment. In order to make the controller has good adaptability, and Controller Parameters of automatic adjustments can be used neural network control method. Using artificial neural network learning oneself, combined with the traditional PID control theory Structure of neural networks PID controller, and implementate the automatic adjustment of controller parameters. The thesis discussed according to the neural network PID controller，and control，make use of the neural network from the study ability to proceed its function to on-line parameter amend，and make use ofthe Matlab software proceeds to imitatereally．By the simulation can see that it is to achieve self-learning, adaptability, and other characteristics ，network convergence speed, can have a good control on non-linear object ,and tracking of system performance very good. Its parameters need to know the object of the specific parameters and its mathematical model,and adapt different objects.KEY WORDS：PID control Neural network Matlab Simulation目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 前言 (1)1.2 神经元网络PID的发展历程 (1)1.3 神经网络的特点 (2)1.4 神经网络的主要研究方向 (2)1.5 神经网络PID的发展现状和前景展望 (3)1.6 课题研究方法和内容 (3)2 神经网络控制理论 (4)2.1 神经网络的简介 (4)2.2 神经网络的基本概念 (4)2.3 神经网络控制的基本原理 (4)2.4 神经网络结构的分类 (5)2.5 神经网络的学习 (6)2.5.1 学习方式 (6)2.5.2 网络模型及其学习算法 (6)2.6 神经网络的训练 (7)3 应用MATLAB设计神经网络PID控制系统 (8)3.1 MATLAB、SIMULINK、神经网络工具箱简介 (8)3.2 神经网络工具箱与人工神经元网络设计 (9)3.3 PID控制器 (10)3.3.1 PID控制器简介 (10)3.3.2 PID控制的局限 (12)3.4 神经网络 PID 控制器的设计 (12)4 神经网络PID控制器的设计 (14)4.1 单神经元自适应PID控制器及其学习算法 (14)4.1.1 采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器 (14)4.1.2 单神经元自适应PID控制器学习算法可调参数的选取规律 (16)4.1.3 单神经元自适应PID仿真 (16)4.2 基于BP神经网络PID控制器的设计 (18)4.3 小结 (21)5 结束语 (22)参考文献 (23)致谢 (24)1 绪论1.1 前言计算机技术的迅速发展，为计算机控制的发展和应用奠定了坚实的基础，过程计算机控制以自动控制理论和计算机技术为基础，实现了现代化生产过程的综合自动化，可使生产过程保持最佳运行状态，从而提高安全性、经济性和运行水平。
PID仿真实验报告
PID仿真实验报告PID控制是一种经典的控制方法，被广泛应用于工业自动化控制系统中。
本次实验主要针对PID控制器的参数调整方法进行仿真研究。
实验目的：1.研究PID控制器的工作原理；2.了解PID参数调整的方法；3.通过仿真实验比较不同PID参数对系统控制性能的影响。
实验原理：PID控制器由比例（P）、积分（I）、微分（D）三个控制部分组成。
比例控制：输出与误差成比例，用来修正系统集成误差；积分控制：输出与误差的积分关系成比例，用来修正系统持续存在的静态误差；微分控制：输出与误差变化率成比例，用来修正系统的瞬态过程。
PID参数调整方法有很多种，常见的有经验法、Ziegler-Nichols法和优化算法等。
实验中我们使用经验法进行调整，根据系统特性来进行手动参数调整。
实验装置与步骤：实验装置：MATLAB/Simulink软件、PID控制器模型、被控对象模型。
实验步骤：1. 在Simulink中建立PID控制器模型和被控对象模型；2.设定PID控制器的初始参数；3.运行仿真模型，并记录系统的响应曲线；4.根据系统响应曲线，手动调整PID参数；5.重复第3步和第4步，直到系统的响应满足要求。
实验结果与分析：从图中可以看出，系统的响应曲线中存在较大的超调量和震荡，说明初始的PID参数对系统控制性能影响较大。
从图中可以看出，系统的响应曲线较为平稳，没有出现明显的超调和震荡。
说明手动调整后的PID参数能够使系统达到较好的控制效果。
总结与结论：通过本次实验，我们对PID控制器的参数调整方法进行了研究。
通过手动调整PID参数，我们能够改善系统的控制性能，提高系统的响应速度和稳定性。
这为工业自动化控制系统的设计和优化提供了参考。
需要注意的是，PID参数的调整是一个复杂的工作，需要结合具体的控制对象和要求进行综合考虑。
而且，不同的参数调整方法可能适用于不同的控制对象和场景。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的参数调整方法，并进行实验验证。
PID温控系统的设计及仿真毕业论文
PID温控系统的设计及仿真毕业论文摘要：本论文针对PID温控系统的设计和仿真展开研究。
首先，介绍了PID控制器的基本原理和工作方式，并分析了PID控制器在温控系统中的应用。
然后，基于MATLAB/Simulink软件，建立了PID温控系统的数学模型，并进行了系统的仿真。
通过对比分析不同PID参数的变化对温度控制系统的影响，最终得到了最优的控制参数。
关键词：PID控制器，温控系统，MATLAB，仿真1.引言温控系统在日常生活中被广泛应用，例如家用温度控制、工业生产过程中的温度控制等。
PID控制器作为一种经典的控制方法，被广泛应用于温控系统中。
本论文旨在设计一个PID温控系统，并通过仿真实验分析不同PID参数对系统性能的影响，从而得到最优的控制参数。
2.PID控制器原理及应用PID控制器是一种反馈控制器，根据控制量与设定值之间的差异来调整输出信号。
它由比例环节、积分环节和微分环节组成，可以有效地抑制温度偏差、提高控制系统的稳定性和精度。
PID控制器在温控系统中的应用十分广泛。
通过对温度传感器采集到的信号进行处理，PID控制器可以实时调整控制系统的输出信号，从而控制温度在设定范围内波动。
PID控制器的参数调整对于系统性能和稳定性具有重要影响。
3.温控系统的数学模型建立基于PID控制器的温控系统可以用数学模型来描述。
以温度T为控制对象，控制量为输出温度U，设定温度为R，PID控制器的输出为Y。
根据温控系统的动力学特性，可以建立如下的数学模型：T * dY(t)/dt = Kp * (R - Y(t)) + Ki * ∫(R - Y(t))dt + Kd * d(R - Y(t))/dt其中Kp为比例系数，Ki为积分系数，Kd为微分系数。
4.温控系统的仿真实验通过MATLAB/Simulink软件，搭建了PID温控系统的仿真模型。
根据数学模型，设定了温度的变化范围和输出的控制参数。
在仿真实验中，通过对比分析不同PID参数的变化对温度控制系统的影响。
PID控制器仿真实验报告
上海商学院信息与计算机学院
物联网工程专业实验报告
四、实验步骤与结果
分析控制器的参数对系统静态误差设被控对象等效传递函数为：G(s)=1
s(s+1)(s+5)
的影响，执行如下程序：
屏幕中得到该系统传递函数的根轨迹图：
当开环增益小于约32.2时，系统处于稳定状态。
由图中可知原系统在临界稳定状态时，取K’=30，P’=2π/w c=2π/2.3≈2.73 利用等幅震荡整定法，可以确定控制器对应的参数
控制器类型等幅震荡整定
P K=0.5K’
PI K=0.45K’,T=0.833P
PID K=0.6K’,T=0.5P’,T’=0.125P’得到没有加PID控制时原系统及添加PID控制器后系统的阶跃响应其中参数
K=0.6*30=18
T=0.5P’=0.5*2.73=1.365
T’=0.125P’=0.125*2.73=0.34125
执行如下图所示程序：
屏幕呈现图像：
五、思考与练习
我们用MATLAB对PID控制器进行一次仿真，进入Simulink，按下图显示将PID Controller，Scope，Step，Sum，TransferFon添加到模型编辑区域并连接：
此时的sum反馈的符号是一个+，也就是说这是一个正反馈，但是我们PID一般都是负反馈，所以需要改一下反馈的符号。
双击sum切换到sum的属性对话框，将List of signs由++改为--，则下面的+会变成减。
执行，打开Scope查看PID输出波形如下图：
我们也可以打开PID控制器，调整参数：
调整之后图像也有所变化：
六、心得体会。
PID控制和其MATLAB仿真
序号，k=1,2,……,e (k-1)和e (k)分别为第(k-
1)和第k时刻所得旳偏差信号。
1.3.1 位置式PID控制算法
• 位置式PID控制系统
1.3.1 位置式PID控制算法
根据位置式PID控制算法得 到其程序框图。
在仿真过程中，可根据实 际情况，对控制器旳输出 进行限幅：[-10，10]。
• 变速积分旳基本思想是，设法变化积分项旳累加 速度，使其与偏差大小相相应：偏差越大，积分 越慢；反之则越快，有利于提升系统品质。
• 设置系数f(e(k))，它是e(k)旳函数。当 ∣e(k)∣增大时，f减小，反之增大。变速积分 旳PID积分项体现式为：
ui (k )
ki
k
1
e(i)
f
e(k )e(k )T
i0
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 系数f与偏差目前值∣e(k)∣旳关系能够是线性 旳或是非线性旳，例如，可设为
1
f
e(k
)
A
e(k A
)
B
0
e(k) B B e(k) A B e(k) A B
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 变速积分PID算法为：
u(k)
k
p e(k )
ki
1.3.4 增量式PID控制算法及仿真
• 增量式PID阶跃跟踪成果
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真
• 在一般PID控制中，引入积分环节旳目旳主要是为了 消除静差，提升控制精度。但在过程旳开启、结束或 大幅度增减设定时，短时间内系统输出有很大旳偏差 ,会造成PID运算旳积分积累，致使控制量超出执行机 构可能允许旳最大动作范围相应旳极限控制量，引起 系统较大旳振荡，这在生产中是绝对不允许旳。
《计算机控制技术》数字PID控制器设计与仿真实验报告
《计算机控制技术》数字PID控制器设计与仿真实验报告课程名称：计算机控制技术实验实验类型：设计型实验项目名称：数字PID控制器设计与仿真一、实验目的和要求1. 学习并掌握数字PID以及积分分离PID控制算法的设计原理及应用。
2. 学习并掌握数字PID控制算法参数整定方法。
二、实验内容和原理图3-1图3-1是一个典型的 PID 闭环控制系统方框图，其硬件电路原理及接线图可设计如图1-2所示。
图3-2中画“○”的线需用户在实验中自行接好，对象需用户在模拟实验平台上的运放单元搭接。
图3-2上图中，ADC1为模拟输入，DAC1为模拟输出，“DIN0”是C8051F管脚 P1.4，在这里作为输入管脚用来检测信号是否同步。
这里，系统误差信号E通过模数转换“ADC1”端输入，控制机的定时器作为基准时钟(初始化为10ms)，定时采集“ADC1”端的信号，得到信号E的数字量，并进行PID计算，得到相应的控制量，再把控制量送到控制计算机及其接口单元，由“DAC1”端输出相应的模拟信号，来控制对象系统。
本实验中，采用位置式PID算式。
在一般的PID控制中，当有较大的扰动或大幅度改变给定值时，会有较大的误差，以及系统有惯性和滞后，因此在积分项的作用下，往往会使系统超调变大、过渡时间变长。
为此，可采用积分分离法PID控制算法，即：当误差e(k)较大时，取消积分作用；当误差e(k)较小时才将积分作用加入。
图3-3是积分分离法PID控制实验的参考程序流程图。
图3-3三、主要仪器设备计算机、模拟电气实验箱四、操作方法与实验步骤1.按照图3-2搭建实验仿真平台。
2.确定系统的采样周期以及积分分离值。
3.参考给出的流程图编写实验程序，将积分分离值设为最大值0x7F，编译、链接。
4.点击，使系统进入调试模式，点击，使系统开始运行，用示波器分别观测输入端R以及输出端C。
5.如果系统性能不满意，用凑试法修改PID参数，再重复步骤3和4，直到响应曲线满意，并记录响应曲线的超调量和过渡时间。
自适应模糊PID控制器的设计与仿真
自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。
本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。
1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。
这可以通过实验数据或者理论分析来完成。
一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。
1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。
模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。
1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。
PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。
1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。
一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。
2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。
具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。
包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。
2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。
2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。
2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。
2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。
根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。
3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。
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PID控制器设计及仿真摘要温度控制对于工业生产以及科学研究都具有重要意义，当前我国科技技术还不太成熟，温度控制领域大多使用传统控制方式为主，该方法精度不高，容易造成系统不稳定，给控制系统带来了很大的困难，正是在上述背景下，本文以电锅炉为研究对象详细分析其温度控制策略。
本文主要针对电锅炉控制方法进行了深入探讨，首先分析的是PID控制策略，该方法的主要运行机理是温度偏差环节通过比例、积分和微分等线性组合从而构成控制部分，完成对电锅炉的控制；由于经典PID控制存在的缺陷，本文加入了补偿器，如Simith预估器、Ziegler-Nichols，并通过Simulink进行了仿真分析，实验结果表示虽然超调量和调节时间下降，但是系统却出现了问题误差，因此本文深入分析了模糊控制理论，将PID控制方法与模糊控制相结合。
设计的模糊PID控制策略，通过Simulink的 Fuzzy逻辑箱完成了对电锅炉的稳定控制，仿真实验结果表明，实验的模糊PID控制策略能够较好的达到电锅炉的稳定控制目标，因此是一种较为理想的控制策略。
关键词：电锅炉；温度控制；模糊PID控制；仿真分析AbstractTemperature control is of great significance for industrial production and scientific research, the current our country science and technology also is not very mature, the temperature control field are mostly using traditional control method is given priority to, the accuracy is not high, easy to cause system instability, the control system to bring very great difficulty, it is under the above background, taking electric boiler as the research object, this paper has a detailed analysis of the temperature control strategy.This paper focuses on the electric boiler control method has carried on the deep discussion and the analysis of the first is the PID control strategy, the main operating mechanism of the method is of temperature deviation by proportion, integral and differential linear combination so as to constitute control part, complete control of the electric boiler; Due to the flaws of the classical PID control, this paper joined the compensator, such as Simith forecast, Ziegler Nichols, and through the Simulink simulation analysis, the results said although the overshoot and adjustment time decreased, but the system has a problem of error, so this paper deeply analyzes the fuzzy control theory, the method of PID control is combined with fuzzy control. Design of Fuzzy PID control strategy, by the Fuzzy logic of the Simulink box has completed the stability control of electric boiler, the simulation results show that the experiment of the Fuzzy PID control strategy can better achieve the stability of the electric boiler control, thus is an ideal control strategy.Key words：The electric boiler; Temperature control; Fuzzy PID control; The simulation analysis目录第1章绪论 01.1 本课题研究背景及意义 01.2 国内外研究现状 0第二章被控对象及控制策略研究 (2)2.1 被控对象分析 (2)2.2 控制策略研究 (3)2.2.1 PID 控制基本理论 (3)2.2.2 模糊控制理论 (5)第三章 PID控制器设计及仿真分析 (10)3.1 电锅炉温度控制系统特性 (10)3.2 控制系统设计仿真研究 (11)3.2.1 PID控制器设计 (11)3.2.2 模糊PID控制器设计 (13)3.2.3 MATLAB仿真分析 (14)第四章总结 (18)参考文献 (19)致谢 (20)第1章绪论1.1 本课题研究背景及意义当前温度控制广泛应用于各行各业，特别是石油化工、机械制造、食品加工等领域中，由于各行各业差异较大，因此控制对象差异很大，且存在的干扰类型也不相同。
工业热处理中，最常使用的设备就是电热炉，通常对电热炉进行温度控制，由于温度系是非线性的，且具有时变、大滞后以及外界干扰较多等特点，因此研究温度控制一直是行业的热点领域之一。
此外由于电热炉的功率较大，因而依靠发热管加热能够快速的提升整体的温升，加热速度很快，但是对其冷却主要依靠的是自然环境的冷却功能，因此当温度发生一定的超调后，就无法有效的对其进行有效调节，正是存在上述问题，因此有必要提升电热炉温度控制调节的精度，当温度超出要求的合理范围内，通过温度控制策略能够较好的处理热工件，从而使温度在要求的范围内，提升电热炉的功率效率，降低损耗。
传统的电热炉使用最多的控制方法是电位差计式控制方法，有效的调节电热炉的温度，但是该方法存在一定的缺点，如控制精度相对较低，耗费的能源也较大，因此效率较低，此外传统的控制方法好存在一定的延伸特性，导致无法有效的对温度进行调节。
随着电力电子技术的快速发展，特别微型计算机的出现，实现了智能化控制，能够采用体积小、功率高的装置完成电热炉的有效调节。
1.2 国内外研究现状查阅相关文献可以看到，国内外最早使用电热炉是从19世纪20年开始的，到了上世纪，出现了相关的控制系统，如分布式控制，能够较好的对电热炉进行有效调节。
近些年，随着模糊控制、神经网络、自适应控制等相继出现，使得对电热炉的控制越来越多样化，此外国外相关研究人员还将可编程控制器、智能控制等算法相继加入到电热炉控制当中，不断提升电热炉控制效果。
国内虽然针对电热炉的控制较少，起步较晚，总的来讲主要经历了下面几个阶段：1、纯手动控制方法，2、单元组合仪表控制方法，3、微机控制方法，4、分散控制方法，从上世纪开始我国相继从国外引进了相应的控制技术，但是由于受到诸多方面的影响，我国在电热炉等领域的发展仍然面临问题，特别是中小企业仍然无法自主生产电热炉有效的控制装置。
进入到21世界，随着我国经济实力的不断发展，技术的成熟，特别是智能控制不断完善，我国不断开展新一代电热炉的研发工作，不但优化当前电热炉的控制系统，从而使得电热炉温度控制领域成为了最具发展潜力的行业。
随着进行年我国市场经济的不断减少，市场竞争也趋于激烈。
在整个工业生产中，不仅要求高质量，此外还要求生产的设备价格低，精度高，品质好，因此对温度控制策略的不断优化和改进已经成为了电热炉控制领域的趋势，下面简单分析下工业控制领域发展的基本概况。
单考虑理论方面的因素，通常将工业控制分为是三个阶段，1、经典控制阶段，2、现代控制阶段，3、智能控制阶段：经典控制阶段属于初级阶段，主要使用的理论是经典控制理论，通常采用常规液压、电动等方法完成对工业生产过程的温度变化，液体流量大小，压力数值等测量和控制。
第二阶段主要进行发展和完善阶段，此时运用的主要是现代控制理论，通过计算机、各种仪器等设备，对复杂现象进行有效分解处理，从而完成最后的控制效果，在这一阶段中由于建模理论、实时控制特性等获得了突破性发展，因此能够有效的优化模型，提升控制效果，当前发展阶段记为第三阶段，当前控制主要的发展趋势是智能、综合化，特别是近些年兴起的人工智能方法，能够进一步提升温度控制效果。
智能控制当中最具发展潜力的是神经网络控制方法、专家系统控制方法、模糊系统控制方法，本文采用的控制方法是模糊控制，该方法能够较好的将确定性和不确定性两方面综合考虑，从而将其转化为知识，有效的提升控制效果。
第二章被控对象及控制策略研究2.1 被控对象分析电锅炉主要的功能是将电能转化为热能，其工作原理与传统的锅炉有非常相似的地方，我们从结构上看，改装置主要有两部分组成，一个是“锅”，一个是“炉”。
其中“锅”这部分主要是盛放热介质用到，一般都是放水，而“炉”这部分主要完成的功能是将水进行加热，当前国内外生产电热炉的厂家很多，生产的型号也残次不齐，从整体来看，主要有卧式、立式以及多单元式等结构，从传热介质上来讲，主要有蒸汽式、热水式、有机载体式等过了，从获取热量的来源上主要有蓄热式、直热式。
从加热原理上来讲，主要有感应式、电热棒式、电热管式、电极式以及电热板式，本文研究的对象为直热式热水锅炉，一般加热方式是通过电阻放热，从而加热水的稳定，其工作压力一般达到0.4Mpa，水温一般为95℃左右。
图2.1 电锅炉安装图当锅炉工作的压力在0.4Mpa的时候，水能够达到的饱和稳定为144摄氏度，因此当水温处于最高温度95摄氏度的时候，能够远离工作压力下的饱和稳定，从而使加热元器件的表明出现过度沸腾的现象，因此无法有效的控制水温，此外，当水温处于95摄氏度的时候，基本上也不会产生过多的水蒸气，具体安装图如2.1所示。