感应加热炉是一个复杂的非线性大滞后系统,很难建立一个精确的数学模型,用常规的控制方法难以得到满意的效果,而且人工调试比较困难,在扰动比较大的时候,就会远离设定值。如果采用模糊控制策略,通过各种传感器得到的数据有时比较多且复杂,模糊控制的规则就比较多或者难以建立规则库。这些原始数据之间的关系不是单独存在的,而是相互关联的,应该对这些数据进行数据挖掘,找取有用的信息。 针对以上问题,本文设计了一个聚类融合控制器,对采样的各个传感器数据,先进行数据融合,后进行聚类分析,把众多的数据信息分成有限的运行空间类别,对应不同的空间类别,根据每一类别所描述的过程行为特点,调用知识库中的控制策略,进行相应的控制。 聚类融合控制器的设计中,使用了自组织竞争的自适应谐振神经网络(ART-2网络)和BP网络,进行数据融合和聚类分析。用MATLAB对中频感应加热炉数学模型进行仿真实验。结果表明,中频感应加热炉温的聚类融合控制方案可行,达到比较满意的控制效果。