采用神经网络和DSP模块实现锡炉在线实时补偿加热控制系统的设计
现代电子元件装配要求锡炉焊接温度更加稳定，对锡炉高温控制的难度也就增强。随着预测神经网络的应用研究不断深入，由于其运算数据量大、收敛比较慢的特点，使其应用受到了硬件上的限制，实际应用并不多。但dsp高速数字信号处理速度越来越快，在线实时控制能力越来越强，在结合神经网络的应用方面效果显著。本文采用神经网络的预测能力对温度参数进行学习和调整，同时结合数字信号处理（dsp）模块进行控制和运算，实现高速运算处理控制，最终实现了锡炉温度控制系统在线实时补偿加热控制。
1 、神经网络控制结构
神经网络对事件预测是一种很好的数据处理技术，在学习过程中发现规则，通过预测和dsp运算处理控制相结合来学习及调节控制函数的参数。基于神经网络和dsp的控制系统结构如图1所示。控制系统由预测神经网络和dsp数字信号处理运算控制两部分构成，这两部分有共同的输入信号，即网络温度误差e。预测神经网络对采样温度样本和预先设置样本进行预测和*估，预测值经过外部环境控制的影响因子进行适当校正后，进行预测神经网络的权重和控制函数的参数调节。dsp运算处理控制中心根据控制温度误差和神经网络预测值，通过高速数据运算处理，接收和发布各种控制命令并加以执行，包括实时温度显示、温度控制输出、温度超越限值报警等输入和输出参数。执行机构是控制模块的对象，温度控制系统的最终对象为加热器。因此，锡炉温度控制系统以温度的变化作为整个控制核心，它由温度传感器来转化，经过神经网络的预测和数字信号处理（dsp）进行有效的控制。
该控制系统的预测采用bp神经网络，其特点是只有前后相邻两层之间的神经元相互连接，输出神经元输出预测值，预测神经网络结构如图2所示。网络结构分为3层，即为输入层、隐层和输出层。输入层负责接收数据，不进行运算。其中x0激活函数的初始值，位于［-1，1］之间的随机数，而x1是网络控制系统的温度误差e，x2和x3分别为加热器的电压电流检测值。
因此，通过算法的实验，利用自适应因子（1-β）对权修改量按需进行弹性的变化，实现了网络收敛速度的学习。
2 、dsp系统实现
锡炉加热温度控制系统对加热控制关键件可实行pid控制，从而准确实现锡炉温度变化的温度加热补偿控制，增加热效率的有效应用，并有利于提高电能的利用率，实现节能，同时提高了电路板焊接的合格率。系统构成包括dsp处理、温度传感检测、电压电流检测、温度显示、温度键盘参数设置、温度报警、控制输出等功能。系统操作简单、显示直观、控制方便。控制系统的核心设计是dsp数字信号运算处理控制器。由dsp芯片tms320fl2407做为控制中心，辅助外围电路来实现系统控制。
2.1 系统硬件电路
控制系统主要采用ds1002型系统板及其多路i/o板，系统主要由数字信号处理芯片tms320fl2407中心及相应接口外围电路组成， 包括加热器件可控驱动电路、温度采集a /d 电路、温度设定键盘输入、温度显示电路和报警电路等。实时控制系统硬件电路原理如图3所示。
（1）dsp数字处理电路。对接收温度传感检测而转化成数字信号进行运算处理，同时完成上位机预测状态的处理，输出执行控制信号；
（2）加热器件可控驱动电路。控制加热器的执行机构可以采用传统的继电器类和可控硅类型，但其控制简单、性能差。本加热温度控制系统采用pid方式，模拟量自动调节电压相角，可以进行温度的连续控制，解决温度控制的精度和稳定度要求，实现控制温度精度达到±2 ℃。根据温度传感器提供感应回馈的采样数据，dsp输出的pwm控制信号，控制加热器的执行元件，达到在线实时控制锡炉温度的目的；
（3）温度、电压和电流采集a/d电路。系统在初始化工作时，不断地通过传感器采集当前的锡炉实时温度。系统板通过i/o板将温度传感器采集的模拟数据和温度误差完成a/d转换后，由高速通路送入dsp控制中心，同时结合电压电流数据，将采集数据与比较寄存器内的设定值进行比较运算，经dsp高速运算处理后进行d/a转换，进入控制执行机构；
（4）温度设定键盘输入。系统的温度控制参数的输入由8个输入轻触按键通过串口与dsp系统板之间的通信实现；
（5）显示电路和报警电路。显示电路组成单元由液晶模块板、指示发光二极管和相应的驱动电路构成。液晶模块板显示系统的运行参数，主要由大字体显示锡炉实时温度，同时以小字体显示当前加热器的电压和电流。正常工作时，电源指示二极管发红光，工作指示二极管发绿光；当工作指示二极管发黄光时，预示系统电路出现故障，锡炉温度有可能出现异常，需要断开控制系统维修或重新启动系统及复位。同时给出报警提示声音，dsp控制输出端送出断开可硅电路的控制电压，停止加热器继续工作。报警电路有喇叭及其驱动放大电路组成，报警声音由软件编程来实现。
2.2 系统软件
在系统芯片中选用tms320lf2407，通过上位机把c语言开发的算法经编译连接后，转换为dsp能接收的目标文件格式（coff），加载到dsp进行执行控制。图4为控制系统软件流程图。采集温度传感器的模拟参数经过a/d转化为数字信号，用c语言编写的控制算法通过cl30开发工具进行编译，传到dsp系统板加以运算控制，获得控制驱动信号。在dsp控制中心，对基于神经网络预测算法的过程中，上位pc机通过ram进行状态信息的捕捉，实时监测控制系统的参数性能，为温度控制系统的控制算法提供有力分析依据，完成系统的调试。
控制系统经过系统初始化后开中断，并进行各种功能检测。温度参数采样进行a/d转换成数字信号，送入dsp运算中心进行数字处理，输出控制信号经d/a转换用以驱动执行机构。定时器t0作为采样设定周期，每个采样周期完成一次采样和运算分析处理，直到预测神经网络学习完成，退出中断而停止。
3 、系统应用结果
在电路中安装温度、电压和电流检测装置，经过电路实验，在dsp中植入预测神经网络算法的结果，从而实现温度pid控制，其温度控制曲线如图5所示。
将预测神经网络和dsp高速运算处理相结合的方法应用到锡炉的温度pid控制系统中，大大提高了控制系统温度的稳定性和精度，为电子元件在装配过程中提供了可靠的焊接温度，降低了因装接高温而损坏元件和电路板的可能性。
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该控制系统的预测采用bp神经网络，其特点是只有前后相邻两层之间的神经元相互连接，输出神经元输出预测值，预测神经网络结构如图2所示。网络结构分为3层，即为输入层、隐层和输出层。输入层负责接收数据，不进行运算。其中x0激活函数的初始值，位于［-1，1］之间的随机数，而x1是网络控制系统的温度误差e，x2和x3分别为加热器的电压电流检测值。
因此，通过算法的实验，利用自适应因子（1-β）对权修改量按需进行弹性的变化，实现了网络收敛速度的学习。
2 、dsp系统实现
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