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
