烧结是硬质合金生产过程中最关键的一道工序,硬质合金烧结工艺要求烧结沮度必须严格按照产品的工艺曲线进行升温。跟随误差和超调盘有严格的指标要求(nO实际生产过程中被控对象的参数(每次装料的重呈、产品的型号及规格、烧结工艺参数等)随机变化,全局范围内被控对象难以得到精确数学模型且近似数学模型的参数变化大,采用传统的PID控制器及Dahlin, Smith预估控制算法实施沮控时效果不尽人惫。
但局部范围内被控对象可以碍到精确数学模型且数学模型参数变化小,因此采用其有分段通近或局部泛化能力的控制算法实施沮控时控制精度较高。而小脑模型神经网络(CMAC)是一种具有局部泛化能力的联想神经网络,具有相似的输人产生相似的输出,偏离的愉人产生独立的输出;每一输出,只有很少的神经元对应权位对其产生影响,嘟些神经元对其产生影响由输人决定。
每个神经元的输人输出是一种线性关系,但总体上可以看作一种表达非线性映射的表格系统冈。采用基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与传统PID控制算法相结合的复合沮度控制器进行温度控制.是一种较好的控制方法。