PLC（可编程逻辑控制器）是一种专门用于工业控制的数字式操作电子设备，能够依据用户编写的控制程序来实施逻辑运算、顺序控制、计时、计数与算术运算等操作，并通过数字或模拟式的输入和输出来控制各种类型的机械或生产过程。由于其具有功能丰富、可靠性高、抗干扰能力强的技术优势，PLC已经成为工业自动控制的核心设备之一。随着现代电子技术、通信技术及计算机技术的快速发展，PLC在硬件、软件、功能、应用等各方面都有大幅度提高，已由传统的只能执行简单逻辑控制发展到具有数万输入/输出规模、运算和控制功能以及通信、联网能力的综合控制系统。
模糊控制是一种仿人思维的控制技术，其核心在于将人的控制经验和知识转换为用语言变量描述的控制规则，并用逻辑推理去处理各种模糊性的信息。虽然模糊控制系统在结构上和各参数的物理意义上比较明确，但其缺乏自学习和自调整能力。人工神经网络能够实现对生物神经网络的功能模拟，具有极强的自学习、自适应、并行处理和容错能力。因此，模糊控制和神经网络两种智能控制策略具有很好的互补性，可通过适当结合，构造出比单一控制策略更加完善的智能控制系统。
神经网络，尤其是模糊神经网络控制策略的应用，主要体现在能够处理那些不易建模或模型参数不确定的过程控制系统的实时控制问题。模糊神经网络控制策略通过将模糊控制与神经网络进行结合，利用神经网络的自学习和自适应功能，对模糊控制规则的隶属度函数参数和输出层权系数进行调整和优化，从而达到满意的控制效果。
本文所介绍的模糊神经网络控制系统设计为四层结构，分别包括输入层、隶属函数层、规则层和输出层。具体实现上，控制系统在STEP7软件中使用STL（语句列表）指令进行编程，实现复杂的数学计算。系统采用结构化编程方法，各个程序块根据其各自控制功能进行编程，并分配了包括操作系统与用户程序之间的接口模块OB1、循环中断功能模块OB35、模糊神经网络控制算法主程序模块FC20等在内的多个模块来实现信号采集、运算和输出等控制系统的整体功能。
利用模糊神经网络控制器应用于温度控制系统中，已经获得了良好的控制效果。这说明模糊神经网络控制策略在温度控制领域具有良好的应用前景，特别是在处理非线性、时变、时滞等复杂特性的被控对象时，能够提供满意的控制效果。此外，PLC的快速发展，尤其是SIEMENS公司的S7-300系列PLC在主要功能和扩展性能上的显著提升，进一步推动了模糊神经网络控制策略在实际工业过程中的应用和实施。
基于PLC的模糊神经网络控制策略不仅在理论研究上具有重要意义，而且在工业自动化实践中展现了巨大的应用潜力，对于提高工业过程控制系统的智能化水平具有重要作用。
VIP享7折，此内容立减4.47元 
