基于神经网络与DSP的锡炉温度控制系统实现实时精准控制

该研究论文探讨了在单片机与DSP平台上的基于预测神经网络和高速数字信号处理器(DSP)的锡炉温度控制系统的设计与应用。研究的核心是将预测神经网络算法与DSP的高效运算能力相结合，以实现在线实时温度控制。BP神经网络被用来调整系统参数，确保控制系统的动态响应迅速、跟踪性能优良、稳态精度高，并具有较强的抗扰动能力。 现代电子元件的装配过程对锡炉焊接温度的稳定性有很高的要求，这就需要精密且稳定的温度控制。然而，传统的预测神经网络由于数据量大、收敛速度较慢，往往受到硬件性能的制约，实际应用有限。而DSP的发展则解决了这一问题，其高速数字信号处理能力使得在线实时控制成为可能，极大地提升了控制系统的效能。 文章设计的控制系统结构包括两个主要部分：预测神经网络和DSP数字信号处理运算控制。神经网络负责对温度数据进行预测和学习，通过对采样温度和预设值的处理，动态调整权重和控制函数参数。而DSP则负责实时处理控制指令，如温度显示、输出控制信号以及监测是否超出温度范围，提供精确的补偿加热控制。 这种结合使得系统能够快速响应变化，即使面对外部环境因素也能保持较高的控制精度。通过实验证明，这种方法显著提高了锡炉温度控制的效率和稳定性，对于提高电子元件制造过程的自动化水平具有重要意义。这项研究为工业领域的温度控制提供了新的解决方案，展示了单片机与DSP技术在复杂控制系统中的协同作用。