近些年来,随着压铸行业的不断发展,即使在经济不是很景气的情况下,因为压铸模具的产品质量、生产工艺、产品的精密程度等有所提高,使得压铸市场仍保持比较健康的状态。根据市场调查显示,压铸模具的产值每年在稳步上升。汽车、航天等行业的迅猛发展使得对模具需求量大大提高,对我国压铸行业来说,机遇与挑战并存。然而我国压铸模具的制造水平与发达国家还是有一定差距,当务之急是要自主研发并改进模具的各项指标,而不是一味的去仿造国外产品。压铸模具产品的好坏,很主要的一个指标就是压铸过程中模具的温度,这对产品的质量及模具的寿命有着至关重要的影响。压铸模具温度的主要特点是冷却过程较慢,耗能大,如果得不到有效控制,严重时会直接影响产品的质量,这就要求在压铸过程中,温度要保持在一定的范围内。模具温度具有大延时、大惯性、非线性的特点,并且没有精确的数学模型,传统的控制方法不能达到精确控制的效果。基于这个问题,本论文设计了基于模糊神经网络的多路模具温度控制系统。因为压铸模具是由个多个模具块组合而成的,所以对每块模具设计了独立的循环冷却水回路,通过调节各回路冷却水阀门开通时间长短,来使模具降温,最终达到控温目的。模糊神经网络是近些年来控制领域研究的一个热点,模糊控制和神经网络都是基于无模型、非线性系统,其中模糊系统善于表达模糊、定性知识,缺乏自适应能力和自学习,而神经网络有很好的学习能力,但不能利用基于规则的知识,结合两者优点设计一种基于模糊神经网络控系统,通过MATLAB仿真,与模糊控制相比较,系统响应更快,精度更高,效果更好。