电加热炉是工业过程与实验室里广泛使用的加热设备,对它的温度进行控制属于典型的过程控制。电加热炉具有非线性、时变性、滞后性、不对称性等特点,为了更好地抑制这些特点对系统控制性能的影响,需要采用复杂的自适应温度控制算法,但这些算法难以在小型控制器中实现;另外,当温度控制算法应用于一个新的温控系统时,还需要对控制参数进行多次的学习整定,不具有通用性,无法满足工业现场在线更换控制器的实际要求,所以本文提出了基于自学习逻辑控制的算法用于实现对电加热炉温控系统的精确控温。首先采用类似于迭代学习控制的自学习算法,对系统参数未知的电加热炉温控系统进行在线的初始辨识,获得逻辑控制算法的核心参数U0;然后对温控系统采用专家控制,让系统温度快速逼近目标值;当系统温度在目标值附近时,再采用逻辑控制,通过判断系统温度的误差与误差变化率的逻辑关系,决定控制量的输出;同时不断判断系统温度是否处于暂时稳定状态,如果是,则启动自学习算法,对U0进行修正。上述基于自学习逻辑控制的电加热炉温度控制方法,既发挥了逻辑控制鲁棒性好、控制精度高、抗扰动能力强的特点,又实现了对未知系统或系统参数变化后的参数自学习、自校正的功能,通过理论分析,证明了自学习逻辑控制算法具有收敛性。算法经过精简优化后,用于基于可编程逻辑控制器的温度控制仪表中,实时试验表明该算法具有良好的控温效果,超调小于10℃,稳态精度在±1℃以内。