1、粉末冶金真空烧结炉温度智能控制系统研究【关键词】粉末冶金 真空烧结炉 温度智能控制系统 真空烧结炉是在抽真空后 ， 在充惰性气体保护状态下 ， 利用发热体加热的原理 ， 使物料箱保持均匀温度 ， 通过热辐射传导进行烧结 ， 并通过温度智能控制系统实现温度的自动控制 。
烧结作为粉末冶金过程中的一道重要工序 ， 其温度的控制决定着最终产品质量的好坏 ， 传统的温度控制系统多是采用手动控制、温度仪表结合继电器型的位式控制或者是PID连续控制 ， 随着科技的不断进步 ， 智能化技术开始应用于烧结温度的控制 ， 虽然温度智能控制系统有多种类型 ， 但它们都有着一定的局限性 ， 并不能实现对粉末冶金烧结复杂过程中温度的有效控制 ， 对于温度智能控制系统的研究 。

2、还有待深入 。
1 真空烧结炉温度控制研究现状 PID控制是实现真空烧结温度自动控制的最早方法 ， 在诸多领域均有应用 ， 但在时变、大滞后、非线性系统中其性能较差 ， 且稳定性较差 ， 单纯的PID控制方法已经无法满足烧结温度控制的精确要求 。
伴随着科学技术的进步 ， 诸如预测控制、鲁棒控制、模糊控制、智能控制、专家控制等先进的控制方法应运而生 ， 这些方法已被成功应用于实际的温度控制中 ， 起到了较好的效果 ， 而智能化技术的出现更推进了温度智能控制的发展 ， 智能化技术包括人工智能、神经网络、专家系统、进化算法、预测技术等 ， 可对一些非线性、快时变等复杂系统进行全局控制 ， 较其他温度控制技术来说 ， 有着明显的优势 。
2 烧结温度控 。

3、制过程及传统控制方法 粉末冶金烧结控温过程一般包括自由升温段、恒温升温段、保温段、恒温降温段以及自由降温段 ， 温控要求示意图见于图1 ， 从图中可看出除自由升降温阶段 ， 其他阶段要求温度控制的精确性 。
传统温控方法主要有以下几点： 2.1 仪表控制 传统的仪表控制是通过温控器、继电器、接触器的二位式调节实现对温度的控制 ， 将温控器的TC调至“自动” ， 即可进行自动控制 。
但这种温控方法存在控制精度低、稳定性差、电能利用率低等缺点 。
2.2 PID控制 PID控制是目前应用最广泛的一项烧结温控技术 ， PID控制系统由模拟PID控制器和被控对象组成 ， PID控制器是一种线性控制器 ， 控制规律为u（t）=Kpe（t）+ 。

4、1/T1t0e（t）dt+TDde（t）/dt ， 其中Kp为比例系数、T1为积分时间常数、TD为微分时间常数 。
在实际生产中 ， PID控制器多存在参数整定不良、性能较差、适应性差等缺陷 。
2.3 纯滞后补偿控制器 纯滞后补偿控制器即Smith预估器是针对被控对象的纯滞后性提出的 ， 虽然可对参数进行有效控制 ， 但这种控制方法的实现必须建立于被控对象的数学模型上 ， 不适用于一些数学模型难以构建的系统中 。
2.4 工控机和PLC过程控制系统 这种控制方法是由PLC进行现场控制 ， 并由微机进行控制运算 ， 在图形化的过程控制界面上实现温度自动控制的操作 ， 这种方法受环境条件影响 ， 且成本较高 。
3 温度智能控制系统分析 3 。

5、.1 模糊控制系统 模糊控制技术是通过模糊条件语句 ， 利用模糊逻辑推理对系统的实时输入状态数据进行处理 ， 对被控对象实施相应的控制决策 ， 从而来达到精确的控制效果 。
模糊控制器一般由模糊生产器、模糊规则库、模糊推理机、模糊化消除器四部分组成 ， 将实际温度与温度给定值之间的温差e及其变化率ec作为模糊控制器的输入语言变量 ， 并将系统控制通过加热装置的电流的可控硅导通角的变化量Ki、Kp、Kd作为输出变量 ， 包括模糊化、模糊推理、解模糊三个过程 ， 其结构框图见于图2 。
模糊控制器的工作流程为采样求得系统的输出值和输入变量 ， 再将输入变量的精确值变为模糊量 ， 并根据输入变量及模糊控制规则 ， 通过迷糊推理合成规则来计算出 。

6、控制量 。
3.2 基于BP神经网络的温度智能控制系统 基于BP神经网络的PID控制器（图3）摆脱了对于被控对象数学模型知识的依赖 ， 其控制功能的完成取决于神经网络的学习算法 。
借助BP神经网络可实现PID的Ki、Kp、Kd3个参数的在线调整 。
3.3 基于OPC技术的温度智能控制系统 OPC是一项用于过程控制的对象链接嵌入的技术 ， 这种技术提供了一种规范 ， 通过这种规范 ， 系统能够以客端/服务器标准方式从服务器获取数据并将其传递给任何客户应用程序 ， 实现对被控对象的实时控制 。

稿源：(未知)

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标题：粉末冶金|粉末冶金真空烧结炉温度智能控制系统研究