电加热炉是典型的工业过程控制对象，在我国应用广泛。电加热炉的温度控制具有升温单向性、大惯性、大滞后、时变性等特点。其升温、保温是依靠电阻丝加热，降温则是依靠环境自然冷却。当其温度一旦超调就无法用控制手段使其降温，因而很难用数学方法建立精确的模型和确定参数，应用传统的控制理论和方法难以达到理想的控制效果。人工神经网络能够揭示控制过程中蕴含的非线性关系，由大量神经元组成的非线性自适应动态系统具有良好的自适应性、自组织及很强的学习、联想、容错和抗干扰能力，在不同程度上和层次上可灵活方便的对多成因的复杂的未知系数进行高度建模。 但是，神经网络模型的实现需要掌握计算机编程语言及较高的编程能力，这在一定程度上不利于神经网络技术的推广和使用，而MATLAB软件提供了一个现成的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox简称NNT)。本文运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT)，结合电加热炉本身的特点，建立电加热炉神经网络模型，阐述了建立温度被控对象装置的设计思路与方法，通过使用PCL-812PG多功能卡直接控制硬件实物，在MATLAB环境下应用MATLAB的神经网络工具箱进行温度过程控制实时仿真、研究温度控制的各种先进控制方法。 通过本文可以看出，运用MATLAB神经网络工具箱(NNT)，不需要进行繁琐的编程，就可以快速、准确、有效的建立神经网络模型对电加热炉进行温度控制，而且具有很好的使用价值。