[发明专利]一种基于BAS-BP神经网络的加热烟具释热量控制方法

权利要求书

1.一种基于BAS-BP神经网络的加热烟具释热量控制方法，适用于一种加热烟具释热量控制系统，包括电源模块、MCU主控芯片、输出控制模块，功率驱动模块、释热量检测模块、交互模块以及加热元件，所述电源模块与所述MCU主控芯片相连，所述MCU主控芯片包括比较决策模块、循环执行模块、转换开关模块以及PID控制模块；所述释热量检测模块和交互模块均与所述比较决策模块相连；所述循环执行模块与比较决策模块相连接；所述转换开关模块与比较决策模块相连；所述PID控制模块与转换开关模块相连；所述输出控制模块与PID控制模块相连；所述功率驱动模块与所述输出控制模块相连；所述释热量检测模块与加热元件相连；所述交互模块与电源模块相连；所述加热元件与功率驱动模块相连；其特征在于：方法包括以下步骤：

S1：加热烟具释热量控制系统连接完毕之后，判断烟具内是否有烟支插入；若有烟支插入则执行步骤S2；反之则不执行操作；

S2：MCU主控芯片获取交互模块输入的控制参数，控制参数包括目标释热量和释热量阈值；

S3：功率驱动模块对加热元件进行预热，使用释热量检测模块采集加热元件的实时释热量并反馈到MCU主控芯片中；

S4：使用比较决策模块对实时释热量和目标释热量进行比较，得到两者之差的绝对值，得到释热量差值；

S5：判断释热量差值是否不大于释热量阈值；若是则使用转换开关模块切换连接至PID控制模块，PID控制模块进行基于BAS-BP神经网络的PID控制加热元件的输出功率，并执行步骤S6；反之则使用转换开关模块切换连接至循环执行模块，返回执行步骤S3；

S6：根据BAS-BP神经网络的PID控制下的实时释热量差值，输出控制模块控制功率驱动模块的通断，控制加热元件的输出功率，使得实时释热量达到目标释热量，获取加热元件的最优输出功率。

2.根据权利要求1所述的一种基于BAS-BP神经网络的加热烟具释热量控制方法，其特征在于：

执行步骤S6时，获取实时释热量差值和PID控制参数，以电压信号的方式输出至输出控制模块，输出控制模块输出相应电压信号的脉冲宽度调制占空比波形至功率驱动模块的MOS管中，通过控制MOS管的开通与关断来控制加热元件的输出功率。

3.根据权利要求1所述的一种基于BAS-BP神经网络的加热烟具释热量控制方法，其特征在于：

执行步骤S5时，PID控制模块进行基于BAS-BP神经网络的PID控制加热元件的输出功率，具体为：

S51：启动PID控制模块，确定BP神经网络结构，输入层节点数M和隐含层节点数Q，选取各层加权系数的初值w1(0)、w2(0)，选定学习速率和惯性系数k；

S52：根据释热量检测模块得到释热量数据，并进行AD数据转换再输入到MCU主控芯片中；

S53：采样实时释热量y(k)和目标释热量r(k)并计算得到初始误差e(k)=r(k)-y(k)；

S54：计算NN各层神经元的输入输出，神经网络输出层即为PID控制器的三个可调参数比例调节系数K_p、积分时间系数K_i和微分时间系数K_d；

S55：根据增量式PID控制公式计算PID控制器的控制输出u(k)；

S56：进行神经网络学习，根据每次训练得到的结果u(k)与预想结果r(k)进行误差分析，进而计算实际释热量误差f(k)并修正隐含层和输出层的加权系数，实时自动调整输出层和隐含层的加权系数w1(0)和w2(0)，实现PID控制参数的自适应调整；

S57：将k置k+1，返回步骤S53，直至f(k)小于释热量阈值，输出最佳的PID控制参数，停止运行；若f(k)阈值Qf，继续检测所述加热元件A表面释热量并更新PID控制参数。