简介:摘要:随着工业自动化的深入发展,热工仪表控制在能源、化工、冶金等领域的应用日益广泛,其监测与控制算法的优劣直接关系到生产过程的稳定性、安全性和经济性。本文首先分析了热工仪表控制的基本原理和现有监测控制算法存在的问题,进而提出了一种基于模糊逻辑与神经网络相结合的优化控制策略。该策略通过模糊逻辑处理不确定性问题,同时利用神经网络的自学习能力对控制参数进行在线调整,旨在提高系统的响应速度和抗干扰能力。实验结果表明,优化后的算法在热工仪表控制系统中具有更好的适应性和鲁棒性,能够显著提升控制精度和稳定性,对于实际工业生产过程的自动化水平提升具有积极意义。