[实用新型]一种基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置

说明书

技术领域

本实用新型属于加热炉控制装置技术领域，尤其是涉及一种基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置。

背景技术

加热炉需要对温度进行控制。而传统的温度控制采用比例、积分、微分控制，简称PID控制方法，PID控制方法结构简单、稳定性好、调整方法，是一种线性控制方法，根据温度给定值和实际温度值的偏差的比例、积分和微分，通过线性组合的形式构成控制量，对加热炉的天然气输入量进行控制。然而由于生产现场环境复杂，对温度的影响因素是多方面的，导致了温度是一个非线性时变参数，且燃烧过程存在较长的时间滞后性。因此使用PID方法对温度进行控制难以获得良好的控制效果。此外，加热炉表面与外界直接接触，保温的效果较差，影响加热效果，整体设计还不够合理。

为了对现有技术进行改进，人们进行了长期的探索，提出了各种各样的解决方案。例如，中国专利文献公开了一种自动控制节能加热炉[申请号：CN201110181253.X]，包括加热炉体、进风斗、风机、温控表、可控硅与测温计，所述加热炉体开设有加热孔，所述进风斗设置于该加热孔的上端，所述进风斗具有进风口和出风口，所述进风斗的进风口与该风机的出风口连通，所述进风斗的出风口与该加热孔连通，所述测温计设于所述进风斗的出风口端，所述测温计传递测试温度给所述温控表，所述温控表根据该测试温度控制所述可控硅进而通过可控硅触发风机的电压大小。

上述方案虽然在一定程度上解决了现有技术的不足，但是加热炉表面与外界直接接触，保温的效果较差，影响加热效果整体设计还不够合理。

实用新型内容

本实用新型的目的是针对上述问题，提供一种设计合理，结构简单的基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置。

为达到上述目的，本实用新型采用了下列技术方案：本基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置，包括设于加热炉上的温度传感器，所述的温度传感器与控制机构相连接，所述的控制机构包括温度检测模块、温度比较模块和命令输出模块，所述的温度传感器与温度检测模块相连接，所述的温度检测模块与温度比较模块相连接，所述的温度比较模块分别与命令输出模块和神经网络调节模块相连接，所述的加热炉通过通风管道与加热箱相连接，所述的通风管道上设有热风机，其特征在于，所述的加热炉外设有保温壳，所述的保温壳和加热炉之间形成与通风管道相连通的保温空间，所述的保温空间内设有旋风板，所述的旋风板绕着加热炉螺旋分布，所述的保温壳上开有第一进风口，所述的加热炉的一端开有第二进风口，所述的第一进风口和第二进风口通过保温空间相连通，所述的保温壳上设有第一出风口，所述的加热炉的另一端设有第二出风口，所述的保温空间内设有位于第一进风口和第二进风口之间的进风温度调节结构，所述的保温空间内设有位于第一出风口和第二出风口之间的出风温度调节结构，所述的第一出风口通过回风管与加热箱相连接。加热箱对风进行加热，在热风机的作用下输入到第一进风口处，通过进风温度调节结构进入到保温空间，然后经第二进风口进入到加热炉内腔，再通过第二出风口进入到保温空间，经出风温度调节结构和第一出风口进入到回风管，从而实现一个循环，其中保温壳保温空间对于加热炉具有保温作用，避免加热炉表面直接接触外界，提高加热效果；温度传感器可检测加热炉内的温度，然后将检测到的数据传输到温度比较模块，当温度低于设置值时命令输出模块通过控制进风温度调节结构或出风温度调节结构来调节进风或是出风的速度，从而调节加热炉内的温度；再者，神经网络调节模块可通过温度比较模块得出的数值来调节设定值的大小，神经网络是一种模拟人类大脑思维的非线性网络系统，具有分布式存储和并行协同处理能力，可以针对不同的复杂环境和多目标控制要求自适应的调整自身的网络加权系数，以任意精度逼近任意非线性函数，可以用于具有非线性、滞后性、高精度的控制对象，整体设计合理。

在上述的基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置中，所述的进风温度调节结构包括若干进风板，所述的进风板与保温壳相铰接且进风板之间形成通风口，所述的进风板与能够驱动进风板转动的驱动机构相连接，所述的驱动机构与控制机构相连接。

在上述的基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置中，所述的出风温度调节结构包括若干出风板，所述的出风板与保温壳相铰接且出风板之间形成通风口，所述的出风板与能够驱动出风板转动的驱动机构相连接，所述的驱动机构与控制机构相连接。

与现有的技术相比，本基于神经网络的加热炉燃烧温度自动控制装置的优点在于：