电压力锅控制涉及加热效率、热传导率、环境等因素影响,此类水热系统难以用精确的数学模型表示出来,而传统的控制系统存在数学模型不准确、跟随性能差、抗干扰能力不理想等问题,无法达到满意的控制效果。集众多优点于一身的电压力锅自诞生以来虽然受到多方面的关注,但其研发尚处于初级阶段,还有很多需要进行深入研究的问题。论文从电压力锅的工作原理入手,分析了电压力锅的结构及特点,设计了实现功能的电压力锅硬件电路;为适应人们对电压力锅的使用需求,设计了多功能模式;针对家用电器使用中普遍容易出现的问题,如供电电网电压不稳定、易外掉电、安全无保障等问题,从硬件和软件设计上给出了行之有效的解决方法。论文在研究智能控制理论的基础上,应用模糊神经网络(FNN)设计出一种新型的控制方案:模糊推理出食物量、根据专家烹饪工艺曲线,应用BP神经网络学习、训练和调整模糊隶属度函数及模糊规则,得到模糊推理规则库,解模糊后输出加热功率,达到准确控制温度同时控制压力的目的。有效解决了下述两个问题:一是因隶属度函数及模糊规则的确定带有主观性,导致控制效果不理想;二是常规模糊控制量化设计时容易出现控制死区,导致系统有可能失控的问题。另外,应用MATLAB中的自适应模糊神经网络ANFIS系统对控制系统进行了仿真,结果为设计提供了可靠的依据。