为了提高恒温箱温度控制的精度,采用STM 32F 103系列芯片作为主控制器,结合恒温箱箱内情况和高精度的控制要求,设计实现了温度测量和温度控制等环节,控制系统软件部分采用嵌入式操作系统μC/OSⅡ基于C语言在Keil平台实现.将由外界环境温度经BP神经网络预测,并计算得到的温度变化率作为模糊控制的其中一维输入,使控制器具有超前控制的作用.经计算可知,预测温度的绝对误差的最大值为0.237 20℃,平均值为0.102 71℃,均方差为0.063 96℃.从预测结果来看,箱内温度的预测可以通过BP神经网络预测模型来实现,有效解决了恒温箱温度控制的滞后性问题,对电气设备温控设计领域起到一定的理论支撑作用.
温度测控 系统设计 BP神经网络 预测分析 模型 恒温箱 控制器 误差