Title: Application of Fuzzy Neural Network Controller Based on PLC in Boiler Temperature Control System
In this paper, a fuzzy neural network controller based on PLC is applied to the boiler temperature control system. The system combines the advantages of fuzzy logic and neural networks to achieve intelligent control of the boiler temperature. The PLC controller is responsible for data acquisition, processing, and output control, while the fuzzy neural network is used to model the nonlinear relationship between the boiler temperature and other factors. The application of the fuzzy neural network controller improves the stability and efficiency of the boiler temperature control system, and provides a new approach for intelligent control of industrial boilers.
In the modern industrial era, the need for precise and efficient temperature control in boiler systems has become increasingly important.传统的PID控制器已无法满足精确控制的需求，特别是在处理复杂的温度控制任务时，基于PLC（可编程逻辑控制器）的模糊神经网络控制器为解决这个问题提供了新的途径。
背景与意义
PLC作为现代工业控制的核心设备，具有强大的数据处理和逻辑判断能力，结合模糊神经网络控制器，可以实现对锅炉温度系统的精确控制，这种结合不仅提高了温度控制的准确性，还增强了系统的稳定性和效率。
系统构建
1、数据采集与处理模块：通过PLC连接传感器，实时采集锅炉温度数据，PLC对采集的数据进行处理，如去除噪声、滤波等，以确保数据的准确性。
2、模糊神经网络控制器：利用PLC的强大的数据处理能力，结合模糊逻辑和神经网络算法，实现对锅炉温度的智能控制，通过不断学习和调整，模糊神经网络控制器能够逐渐适应复杂的温度控制任务。
3、执行机构：根据模糊神经网络控制器的输出指令，控制锅炉的加热功率、风量等参数，从而实现精确的温度控制。
应用与优化
在锅炉温控系统中应用基于PLC的模糊神经网络控制器后，系统能够自动调整控制参数，以适应不同的工作条件和任务需求，通过对系统的优化和调试，可以进一步提高温度控制的精确性和效率。
基于PLC的模糊神经网络控制器在锅炉温控系统中的应用，为现代工业提供了更高效、更精确的温度控制解决方案，它不仅提高了系统的稳定性和效率，还降低了运行成本和维护难度，随着技术的不断进步和应用的深入，基于PLC的模糊神经网络控制器将在锅炉温控系统中发挥更加重要的作用，未来的研究方向可以包括优化模糊神经网络的结构和算法，提高系统的自适应能力和学习速度；也可以探索如何将这种技术应用于其他类型的锅炉温控系统，以进一步提升工业生产的效率和智能化水平。
Articles related to the knowledge points of this article：
PLC Temperature Controller: A Comprehensive Guide
PLC Module Controller: The Heart of Industrial Automation
Which industrial PLC controller is the best?
HarcPLC Controller Prices: A Comprehensive Guide