糧食干燥過程的**控制

時間：2015-09-01作者：常州市一紅干燥設(shè)備有限公司瀏覽：129

? ? ?糧食干燥的基本目標(biāo)是保持干燥過程穩(wěn)定的前提下，以較低的干燥成本和能耗得到谷物較優(yōu)的烘干品質(zhì)。糧食干燥過程是典型的非線性、多變量、大滯后、參數(shù)關(guān)聯(lián)耦合的非穩(wěn)態(tài)傳熱傳質(zhì)過程，糧食本身又是一種復(fù)雜的生物化學(xué)物質(zhì)，為達(dá)到上述目標(biāo)，在干燥過程中必須不斷地調(diào)整干燥參數(shù)，對干燥機工作過程進(jìn)行控制。干燥過程的自動控制是實現(xiàn)干燥機優(yōu)質(zhì)、高效、低耗、安全作業(yè)的有效手段。實現(xiàn)干燥過程的自動控制，實現(xiàn)糧食干燥機的自動控制，對保證出機糧食水分均勻一致、干后糧食品質(zhì)、減輕操作人員勞動強度及充分發(fā)揮干燥機生產(chǎn)能力等具有重要意義。根據(jù)國家糧食局在《“十五”糧食行業(yè)科技發(fā)展規(guī)劃》[1] 中制定的發(fā)展目標(biāo)，糧食烘干過程的在線監(jiān)測和自動控制已成為提高我國糧食干燥處理工藝效率的關(guān)鍵問題和實現(xiàn)“十五”規(guī)劃的重要途徑。隨著我國對糧庫建設(shè)投入力度的加大，糧食加工業(yè)與**日益接軌，糧食干燥的自動化將為我國的糧食加入**流通大市場奠定基礎(chǔ)。

1　**控制的特點

? ? ?糧食干燥過程自動控制問題的研究開始于20世紀(jì)60年代。當(dāng)時使用前饋控制、反饋控制、反饋-前饋控制和自適應(yīng)控制等傳統(tǒng)控制方法。傳統(tǒng)控制理論采用差分方程或傳遞函數(shù)，把干燥過程系統(tǒng)的知識和已有的信息表達(dá)成解析式。但是在使用和設(shè)計采用上述控制方法的谷物干燥機控制系統(tǒng)時會遇到很多困難，原因是：（1）谷物干燥過程是復(fù)雜的、時變的和非線性的；（2）某些干燥過程變量(如谷物品質(zhì)和色澤)是不能直接測量的，有些變量(例如谷物水分含量)的測量可能是不連續(xù)、不精確、不完整或不可靠的；（3）干燥機的過程模型是對實際過程的近似，而且需要大量的計算時間；（4）幾乎不可能用一個適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠肀硎鞠窀稍镞^程這樣一個非線性、滯后、時變的復(fù)雜系統(tǒng)；（5）谷物干燥機的被控變量和控制變量之間存在交互效應(yīng)；（6）谷物干燥機的作業(yè)條件復(fù)雜，擾動變量的范圍寬，難以調(diào)控。

? ? ?顯然，要克服上述困難需要對谷物干燥機的傳統(tǒng)控制方法不斷改進(jìn)，同時要探索新的、較有效的控制方法。20世紀(jì)70 年代，電子行業(yè)的進(jìn)步，尤其是計算機技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)在所謂的**控制的思想得以廣泛的傳播。**控制的目標(biāo)就是為了解決那些采用常規(guī)控制效果不佳，甚至無法控制的復(fù)雜工業(yè)過程控制問題。近年來，現(xiàn)代控制和人工智能**了長足的發(fā)展，為**控制系統(tǒng)的實施奠定了強大的理論基礎(chǔ)；而控制計算機是集散控制系統(tǒng)（DCS）的普及，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，則為**控制的應(yīng)用提供了強有力的硬件和軟件平臺。總之，工業(yè)發(fā)展的需要、控制理論和計算機及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展強有力地推動了**控制的發(fā)展。

? ? ?計算機技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能控制理論開始在千燥機控制中得到應(yīng)用，明顯改善了千燥機控制系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)控制方法由于大滯后和對糧食干燥過程的非線性聯(lián)系，不適于控制糧食干燥機。人工智能技術(shù)進(jìn)步在工程領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，**控制理論和控制方法應(yīng)用到谷物干燥過程的自動化控制中，控制方法不斷改進(jìn)，控制效果提高。90年代后，過程控制己經(jīng)開始向智能化發(fā)展，智能控制理論日益與干燥技術(shù)結(jié)合在一起，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對干燥過程進(jìn)行模型模擬和控制；*系統(tǒng)應(yīng)用于谷物品質(zhì)預(yù)測、干燥過程控制和管理咨詢等方面。

? ? ?與控制理論、儀表、計算機、計算機通信與網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)密切相關(guān)的**控制系統(tǒng)，具有以下特點：

? ? ?(1)**控制系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)主要是基于模型的控制策略，如:模型預(yù)測控制，這些控制策略充分利用工業(yè)過程輸入輸出有關(guān)信息建立系統(tǒng)模型，而不必依賴對反應(yīng)機理的深入研究。日前，基于知識的控制，如*控制和模糊邏輯控制正成為**控制的一個重要發(fā)展方向。

? ? （2）**控制系統(tǒng)通常用于處理復(fù)雜的多變是過程控制問題，如大時滯、多變量耦合、被控變較與控制變量存在著各種約束等。采用的**控制策略是建立在常規(guī)單回路控制基礎(chǔ)之上的動態(tài)協(xié)調(diào)約束控制，可使控制系統(tǒng)適應(yīng)實際工業(yè)生產(chǎn)過程動態(tài)特性和操作要求。

? ? （3）**控制系統(tǒng)的實現(xiàn)需要較高性能的計算機作為支持平臺.由于**控制器控制算法的復(fù)雜性和計算機硬件兩方面因素的影響，復(fù)雜系統(tǒng)的**控制算法通常是在上位機上實施的。隨著DCS功能的不斷增強和**控制技術(shù)的發(fā)展，部分**控制策略可以與基本控制回路一在DCS上實現(xiàn)。后一種方式可有效她增強**控制的可靠性、可操作性和可維護(hù)性。

2　干燥過程**控制發(fā)展現(xiàn)狀

? ? ?**控例策路是**控制系統(tǒng)的**內(nèi)容，目前**控制策略種類繁多，干燥過程中主要的**控制策略有:預(yù)測控制、模糊邏輯控制、神經(jīng)控制、自適應(yīng)控制、*系統(tǒng)。

2.1 基于模型的控制

2.1.1　自適應(yīng)控制

? ? ?自適應(yīng)控制的基本原理是根據(jù)干燥過程參數(shù)的變化和外界干擾隨時調(diào)整控制參數(shù)，使干燥機處于較佳的工作狀態(tài)。自適應(yīng)控制具有適用多種糧食干燥機、無須任何關(guān)于干燥機自己特點的數(shù)據(jù)、對環(huán)境條件和糧食狀況無特殊要求、控制器對干擾的響應(yīng)速度較快、控制模型中的參數(shù)能隨外界條件的變化進(jìn)行自動調(diào)節(jié)等優(yōu)點。瑞典Nybrant（1985）把自校正技術(shù)應(yīng)用到橫流谷物干燥機控制。干燥機排氣溫度作為輸出變量，谷物排糧速率用作被控變量，并選擇自動回歸移動平均（ARMA）模型表現(xiàn)橫流干燥機的動態(tài)特性。在實驗室橫流干燥機上進(jìn)行了驗證性試驗，控制誤差的標(biāo)準(zhǔn)差在后50個樣本期間是0.13℃。結(jié)果表明，自適應(yīng)控制器能夠比較準(zhǔn)確的控制排氣溫度。劉建軍[5]（2003年）對HTJ-200型烘干機進(jìn)行研究，通過在線樣本的采集和智能優(yōu)化算法對系統(tǒng)進(jìn)行定量分析，建立由實時檢測數(shù)據(jù)所確定的過程智能模型，再通過智能優(yōu)化算法調(diào)用人工智能模型，獲取系統(tǒng)的控制規(guī)則，由控制程序給出控制量經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后輸出給執(zhí)行部件。李曉斌等[3]（1998）研究真空冷凍干燥設(shè)備的**控制系統(tǒng)，針對不同凍干物料的工藝要求，采取DRA算法和臨界比例法兩種自適應(yīng)、自整定控制方法，解決了被控對象主控參數(shù)--溫度的滯后問題。

2.1.2　模型預(yù)測控制

? ? ?過程控制理論的較新研究領(lǐng)域是模型預(yù)測控制，是基于模型、滾動實施并結(jié)合反饋校正的優(yōu)化控制算法，它對于控制非線性和大滯后過程尤其有效。

? ? ?Forbes，Jacobson，Rhodes，和Sullivan[24]（1984)和Eltigani設(shè)計了基于模型的干燥控制器，其控制行為基于一個過程模型和一個所謂的假冒的入口谷物水分含量。干燥速率參數(shù)根據(jù)模型預(yù)測值和傳感器出口實測的水分含量之差間歇式較新。Forbes和Eltigani控制器的不同在于控制算法中所用的過程模型的種類不同。密執(zhí)安大學(xué)的劉強[25]（2001）提出了橫流干燥機的模型預(yù)測控制器。仿真測試在一臺Zimmerman VT-1210塔式橫流谷物干燥機上進(jìn)行，利用Labview建立的控制器能夠成功運作，并實現(xiàn)出口處玉米含水率控制在設(shè)**的0.7%以內(nèi)?？刂破鲗M(jìn)入干燥機的入口谷物含水率相當(dāng)大范圍的變化，以及熱風(fēng)溫度的大階躍變化都能進(jìn)行良好補償。

? ? ?對模型預(yù)測控制研究中，較多工作集中于過程模型的的建立和求解，且在模型中考慮干燥品質(zhì)問題。法國的P.Dufour [31]等人（2003）借助偏微分方程（PDES），將模型預(yù)測控制拓展到系統(tǒng)模型，從而使PDES方程能夠大規(guī)模應(yīng)用。他們提出了一個全局模型，旨在減少由于基于較優(yōu)化任務(wù)解決方案的PDE模型所帶來的在線計算時間。開發(fā)出與實際中大量應(yīng)用的IMC結(jié)構(gòu)相結(jié)合的一個通用的MPC框架。在IMC- MPC結(jié)構(gòu)中用到了兩個反饋環(huán)，以校正過程性能和基于模型的在線優(yōu)化器中所引起的模擬誤差。丹麥的Helge Didriksen[29]（2002）開發(fā)了一個滾筒干燥機的描述質(zhì)量、能量和動量轉(zhuǎn)換的動態(tài)一次法則模型，并應(yīng)用到糖廠干燥甜菜中的預(yù)測控制。結(jié)果表明，隨著操作變量和干擾變化，該模型具有較好的預(yù)測能力。通過模擬比較了帶有模型預(yù)測控制和傳統(tǒng)的反饋控制，模型預(yù)測控制表現(xiàn)出了較優(yōu)的性能。法國的I．C．Trelea，G.Trystram 和 F.Courtois[27]于1997年設(shè)計了用于批式干燥過程的非線性預(yù)測優(yōu)化控制算法，在中試規(guī)模的干燥機上進(jìn)行了測試。實驗表明，算法可處理重要的干擾和失效該控制算法可方便地用于其它批式過程，如冷凍、殺菌或發(fā)酵。有些學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模型預(yù)測控制過程建模。Jay[32]（1996）初次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于干燥過程預(yù)測控制。法國的J.A. Hernandez-Perez等 [33]（2004）提出了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳質(zhì)傳熱預(yù)測模型，該模型將產(chǎn)品收縮作為水分的函數(shù)，應(yīng)用了帶有一個隱藏層的兩個獨立的前饋網(wǎng)絡(luò)，隱藏層中帶有三個神經(jīng)細(xì)胞，可精確預(yù)測傳質(zhì)傳熱。在數(shù)據(jù)裝置校驗中，模擬和實驗運動學(xué)測試相一致。開發(fā)的模型可用于干燥過程的在線狀態(tài)估計和控制。

2.2 智能控制

　 ? 智能控制是一門新興的理論和技術(shù)，它是傳統(tǒng)控制發(fā)展的**階段。這是以無模型為特征的較接近于人腦思維方式的一種控制理論，主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制，其控制器的設(shè)計擺脫了系統(tǒng)模型的束縛，算法簡單、魯棒性強。目前，*控制、神經(jīng)控制和模糊控制等智能控制技術(shù)正成為**控制的一個重要發(fā)展方向。

2.2.1　*控制

? ? ?*系統(tǒng)技術(shù)能把數(shù)學(xué)算法和控制工程師的操作經(jīng)驗融合到一起，較大限度的利用已有知識，達(dá)到傳統(tǒng)控制方式難以**的控制效果。*控制系統(tǒng)運行在連續(xù)的實時環(huán)境中，利用實時信息處理的方式來監(jiān)控系統(tǒng)的動態(tài)特性， 并給出適當(dāng)?shù)目刂谱饔谩?系統(tǒng)技術(shù)與糧食干燥過程控制相結(jié)合，用于糧食的生產(chǎn)、管理和監(jiān)控，可提高糧食的生產(chǎn)效率及生產(chǎn)效益。劉明山[12]（2001）研制了一種糧食干燥模糊控制*系統(tǒng)，將仿真結(jié)果與實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對照，兩者基本一致。劉淑榮[13]（2001）將*系統(tǒng)技術(shù)與干燥過程控制相結(jié)合，設(shè)計了一個高水分糧烘干過程控制的模糊*系統(tǒng)。何玉春[14]（2001）通過*智能控制在干燥過程中把烘干參數(shù)優(yōu)化，在烘干設(shè)備的設(shè)計和干燥過程中求出能耗、效率、品質(zhì)的共利點，使干燥機沿著共利線對谷物進(jìn)行烘干，使設(shè)備在干燥過程中始終處于較佳操作；同時，將溫度測控技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)互聯(lián)，建立一套簡單而有效的基于溫度的網(wǎng)絡(luò)測控系統(tǒng)。

2.2.2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

? ? ?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可為復(fù)雜非線性過程的建模提供有效的方法，進(jìn)而可用于過程軟測量和控制系統(tǒng)的設(shè)計上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在干燥過程中的應(yīng)用主要有兩個：干燥過程建模和控制。

? ? ?法國的J.-L.Dirion（1996）[6]等人開發(fā)了一個神經(jīng)控制器，用于調(diào)整半批式實驗反應(yīng)器的溫度，基本實驗形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫，該神經(jīng)控制器可以提供非常好的設(shè)**跟蹤和干擾排除。劉亞秋[9]（2000）開發(fā)了基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制器，設(shè)計了木材干燥窯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用BP算法對干燥窯的輸入輸出特性進(jìn)行描述并對模型學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，通過試驗與仿真證明所得的結(jié)論滿足誤差指標(biāo)的要求。張吉禮[10]（2003）將模糊控制技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計出了谷物干燥過程參數(shù)在線檢測與智能預(yù)測控制系統(tǒng)。智能控制下的干燥機出口糧食含水量變化范圍比手動控制的小，前者為13.6%～14.4%，后者為12.4%～14.2%；智能控制下的出口糧食含水量波動頻率比手動控制的小，前者波動周期約為20h，后者周期約為8h。王品[11]（2003）用改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)算法建立烘干塔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，實現(xiàn)了拱干塔系統(tǒng)糧食水分烘干的智能控制，提高了糧食烘干的質(zhì)量和效率。

? ? ?劉永忠[8]（1999）應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論預(yù)測冷凍干燥過程特性，以干燥時間、升華干燥時間的份額、干燥制品生產(chǎn)率和升華界面溫度等干燥過程特性參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出參數(shù)，將網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果與數(shù)學(xué)模型的計算進(jìn)行比較，預(yù)測結(jié)果與計算結(jié)果符合較好。鄭文利[7]（2000）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對冷凍干燥過程中的凍干物料重量變化進(jìn)行智能模擬：對凍干工藝條件正交實驗結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，利用學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)對工藝條件進(jìn)行預(yù)測及優(yōu)化。

2.2.3 模糊控制

? ? ?模糊控制是一種基于規(guī)則的控制，直接采用語言型控制規(guī)則，其依據(jù)是現(xiàn)場操作人員的控制經(jīng)驗或相關(guān)*的知識，在設(shè)計中不需要建立被控對象的精確數(shù)學(xué)模型，所以控制機理和策略易于接受和理解。

? ? ?目前，國內(nèi)外干燥過程控制主要應(yīng)用的是模糊控制方法。Zhang Qin[15]等（1994）對連續(xù)式橫流谷物干燥機進(jìn)行了模糊控制的研究，通過調(diào)整加熱器的功率和卸糧攪龍的轉(zhuǎn)速來控制干燥機的操作，驗證試驗控制成功率達(dá)86.4%。李俊明[16]等(1996)以干燥塔熱風(fēng)溫度為依據(jù)，將玉米干燥生產(chǎn)中一名熟練的操作者通過感官系統(tǒng)的觀察和經(jīng)驗制定了模糊控制規(guī)則，利用模糊控制實現(xiàn)了排量電機的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)，并提出橫流玉米干燥機的自組織模糊控制器應(yīng)采用開環(huán)式模糊控制系統(tǒng)，以解決玉米干燥過程中的大滯后問題。李業(yè)德、李業(yè)剛[17](2001)設(shè)計了一種以89c51單片機為**的模糊智能控制器，在順流式烘干機上通過對小麥的在線烘干試驗，證明該系統(tǒng)響應(yīng)時間短、**調(diào)量小、控制精度高，但入口谷物水分波動會對干燥過程產(chǎn)生影響。

? ? ?國內(nèi)許多研究生從事糧食干燥機模糊控制的研究工作。東北大學(xué)的孟憲沛[18]（2003）在糧食干燥塔的智能建模與智能控制中，利用模糊集合理論和優(yōu)化算法，建立糧食烘干系統(tǒng)的智能模型和模糊控制系統(tǒng)的模糊規(guī)則，設(shè)計出系統(tǒng)的模糊控制器。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的唐曉健[20]（2003）研究基于TS模型的混流式糧食烘干塔多變量模糊控制方法，對該系統(tǒng)進(jìn)行控制仿真，并與手動控制方法和傳統(tǒng)的模糊控制方法進(jìn)行比較。華南農(nóng)大的曹艷明[21]（2000）針對高濕稻谷循環(huán)式緩蘇干燥工藝特點，利用模糊控制模擬人類思維方式的設(shè)計方法，開發(fā)稻谷循環(huán)干燥機自動控制系統(tǒng)。西北輕工業(yè)學(xué)院的蘇宇鋒[23]（2002）采用基于工人實際操作經(jīng)驗的模糊算法，利用單片機對冷凍干燥系統(tǒng)進(jìn)行控制，提高了設(shè)備的自動化程度。

3　過程控制研究中存在問題

3.1干燥技術(shù)與控制技術(shù)未充分結(jié)合

? ? ?干燥過程是典型的多變量、大慣性、高度非線性復(fù)雜系統(tǒng)，建立一個理想的符合實際干燥過程的數(shù)學(xué)模型十分困難；而且建立模型要花費大量精力，有時甚至是不可能。通常為便于研究要對建模條件進(jìn)行簡化，簡化后的方程不能正確反映干燥過程，簡化常常會帶來誤差。有的模型如熱、質(zhì)傳遞模型、干燥過程優(yōu)化控制型、模糊控制及智能控制型等，都有不夠**之處。同時干燥理論研究局限在擴(kuò)散理論的圈子中、未找到物料自身的特性函數(shù)，這也給精確模型的建立帶來了難度。即使一些干燥過程能夠建立起精確的數(shù)學(xué)模型，其結(jié)構(gòu)往往也十分復(fù)雜，難以設(shè)計并實現(xiàn)有效的控制。目前的研究基本上停留以一維數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)的控制上，常常是只控制某一個特定的參數(shù)，控制效果不理想，較不能完成多目標(biāo)的智能控制。沒有一個很好的數(shù)學(xué)模型，在實施控制時不得不尋求其他間接方法，這在一定程度上影響了控制的精度和效果，干燥技術(shù)研究與控制技術(shù)研究結(jié)合得不夠好，使干燥機控制對發(fā)揮干燥機較高效能、對提高產(chǎn)品質(zhì)量的作用沒有完全體現(xiàn)。

3.2 干燥過程控制方法及控制效果研究較少

3.2.1　過程控制中控制變量少

? ? ?干燥過程控制系統(tǒng)以常規(guī)單變量技術(shù)為基礎(chǔ)，控制的目標(biāo)主要局限于對某一個變量或幾個變量的平穩(wěn)操作，保證生產(chǎn)平穩(wěn)和少出事故。隨著糧食干燥工業(yè)日益走向大型化、集成化、連續(xù)化、復(fù)雜化，對過程控制的品質(zhì)提出了較高的要求，一個良好的控制系統(tǒng)不但要保護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和整個生產(chǎn)的安全，滿足一定的約束條件，而且應(yīng)該帶來一定的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。而在糧食干燥中，當(dāng)某一烘干段中熱風(fēng)的溫度和濕度一旦變化，不僅對該烘干段糧食的溫度和含水率產(chǎn)生直接的影響，還會間接影響到下一段乃至烘干塔出口糧食的溫度和含水率。若排糧電機轉(zhuǎn)速放慢或者加快，不僅烘干塔出口的糧食水分會變化，每一段烘干段內(nèi)糧食溫度和水分都會發(fā)生相應(yīng)的改變。在這一系列復(fù)雜的變化過程中，必然會伴隨時滯、耦合、時變以及一系列非線性的過程。如果只是將被控變量的偏差和偏差變化率作為控制系統(tǒng)的輸入，當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)部或外部干擾增多時，很難保證其控制效果。經(jīng)典的模糊控制系統(tǒng)常將研究問題簡化為單輸入單輸出單變量模糊控制器在應(yīng)用中有很大局限性，控制器的輸入只有被控變量的偏差及偏差變化，實質(zhì)上相當(dāng)于一個可變參數(shù)的單輸入PD調(diào)節(jié)器。因此，干燥過程的復(fù)雜性決定了控制量和被控制量不止一個，互相之間存在錯綜復(fù)雜的影響關(guān)系，各被控制量的較佳值也會存在相互制約的因素，難以尋求較優(yōu)的控制方案。

3.2.2　**控制應(yīng)用少且方法集中單一

? ? ?雖然數(shù)十年來就開始探究將如何智能控制應(yīng)用于干燥工藝中，但是關(guān)于糧食干燥**控制系統(tǒng)的設(shè)計方法研究甚少，而且集中于某種方法的研究較多?！笆濉逼陂g國家糧食局花費了大量的資金用于解決糧食干燥過程中的水分在線測試和自動控制，結(jié)合一些糧庫進(jìn)行了一些項目的研究和開發(fā)工作，但多數(shù)設(shè)計單位都采用模糊控制方法。瀏覽國內(nèi)學(xué)位論文也可以看到，較多的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立烘干塔的數(shù)學(xué)模型、用模糊思想對干燥機的性能進(jìn)行綜合評價和對干燥機的設(shè)計進(jìn)行優(yōu)化；沒有一份應(yīng)用模型預(yù)測控制的報道。**控制方法雖然有很多優(yōu)點，但單一方法也存在著這樣或那樣的不足。模糊控制是建立在熟練操作才經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，需要通過系統(tǒng)自學(xué)習(xí)，不斷修正參數(shù)才能逐步逼近目標(biāo)值。而干燥時糧食水分影響因素多，不容易找到熟練操作者的經(jīng)驗參數(shù)，而未采用較準(zhǔn)確反映烘干機控制量的數(shù)學(xué)模型方法進(jìn)行自動控制設(shè)計，很難保證干燥后糧食品質(zhì)。自適應(yīng)控制雖然能在一定程度上解決不確定問題，但算法復(fù)雜、計算量大，且對過程未建模動態(tài)和擾動的適應(yīng)能力差，系統(tǒng)魯棒性問題尚待進(jìn)一步解決，應(yīng)用受到限制。開發(fā)基于友好圖形界面的*系統(tǒng)是干燥過程控制的發(fā)展方向之一，但由于進(jìn)行問題求解時搜索的時間較長，*系統(tǒng)用于在線控制方面的能力比較差。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模形式中，基于BP 算法的網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練時間長，且經(jīng)常發(fā)生不收斂的缺點；采用徑向基函數(shù)近似干燥過程雖然可大大提高收斂速度，并使網(wǎng)絡(luò)能夠收斂于全局較小值，但其中心坐標(biāo)確定較困難。大部分現(xiàn)有的非線性模型預(yù)測控制方法只能用于較慢的過程控制，對于實時性要求較高的干燥過程控制不利。因此，單一應(yīng)用某種控制策略必然不能較好地發(fā)揮過程控制的優(yōu)勢。

3.3　檢測多于控制，水分傳感器精度和穩(wěn)定性不高

? ? ?糧食干燥參數(shù)的檢測與控制儀表直接關(guān)系到干燥的質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益。國產(chǎn)糧食干燥機自動控制應(yīng)用不多，有些干燥機裝有風(fēng)溫數(shù)字顯示和**溫報警以及排糧速度顯示裝置，但不能自動控制。國內(nèi)糧食水分檢測儀對糧食水分的單純測量和顯示，沒有形成與糧食干燥設(shè)備配套的實時、在線控制系統(tǒng)，無法實現(xiàn)糧食干燥過程的自動控制。糧食水分測試難以實現(xiàn)在線快速測量，目前國內(nèi)使用的干燥設(shè)備由于沒有一種定型的動態(tài)過程水分檢測的方法，無法實現(xiàn)糧食干燥過程的自動控制。在線水分測試傳感器測試精度和穩(wěn)定性問題一起沒有得到很好得解決，沒有真正成熟到真正可靠檢測的階段，影響了過程方法的精度。

4 發(fā)展方向

4.1　干燥過程模型的完善

? ? ?繼續(xù)深入研究干燥過程中物料內(nèi)部熱質(zhì)傳遞規(guī)律；建立起能夠精確反映干燥過程狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型有助于完善干燥過程的自動控制。同時，可以建立干燥過程的智能模型，用智能模型來替代數(shù)學(xué)模型，智能控制系統(tǒng)就能逼近真實系統(tǒng)和對其進(jìn)行有效的控制。如用用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來建立數(shù)學(xué)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則能將多個自變量映射到多個因變量，因此特別適合于復(fù)雜的糧食干燥過程。

4.2　多種控制方法的結(jié)合滲透

? ? ?單一采用某種**控制技術(shù)難以充分發(fā)揮優(yōu)勢，一種必然的趨勢是各種控制策略互相滲透，取長補短，互濟(jì)優(yōu)勢，結(jié)合成復(fù)合的控制策略。多種控制策略相結(jié)合的復(fù)合控制策略克服了單獨策略的不足，較具有優(yōu)良特性，能較好地滿足不同應(yīng)用的要求，是今后的發(fā)展方向。研究表明，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代替模糊數(shù)學(xué)的推理方法，將使*系統(tǒng)的在線控制能力大大提高；將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與*系統(tǒng)結(jié)合起來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)*系統(tǒng)對于問題求解是一種有益的嘗試；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)控制理論的結(jié)合使控制系統(tǒng)具有相當(dāng)程度的智能。因此，復(fù)合控制策略將促使停留于數(shù)學(xué)仿真和實驗室研究階段的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究用于實際系統(tǒng)控制。模糊PID顯合控制、模糊變結(jié)構(gòu)控制、自適應(yīng)模糊控制，模糊預(yù)測控制、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、*模糊控制等復(fù)合控制正在興起，相信會有較大發(fā)展和廣泛應(yīng)用。

4.3　控制策略的深入研究

? ? ?干燥過程系統(tǒng)的設(shè)計已不能采用單一的基于定量的數(shù)學(xué)模型的傳統(tǒng)控制理論和控制技術(shù)，必須進(jìn)一步開發(fā)**的過程控制系統(tǒng)，研究**的過程控制規(guī)律，以及將現(xiàn)有的控制理論和方法向過程控制領(lǐng)域移植和改造等，這些方面也越來越受到控制界的關(guān)注。進(jìn)一步加強控制理論研究，如在預(yù)測控制的三大機理： 預(yù)測模型、反饋校正方法、求解優(yōu)化的策略上下功夫，*地去加以研究和突破；干燥過程控制中迫切要求開發(fā)出實時性好的模型預(yù)測控制方法，在保證干燥質(zhì)量的前提下使在線計算時間減少；注重學(xué)科的交叉研究，借鑒其他有效的控制方法，解決過程控制現(xiàn)有難題，不斷完善、發(fā)展和創(chuàng)新現(xiàn)有干燥過程控制算法；進(jìn)一步提高干燥品質(zhì)自動控制系統(tǒng)的可靠性，建立具有自適應(yīng)能力的控制算法。


常州市一紅干燥設(shè)備有限公司專注于噴霧干燥機,閃蒸干燥機,真空干燥機,干燥機,混合機,制粒機等

• 詞條

  詞條說明

• 一紅干燥專業(yè)生產(chǎn)ZPG型真空耙式干燥機

  產(chǎn)品特點: 1.本機采用夾層與內(nèi)攪拌同時加熱方式，傳熱面大，熱效率高。 2.本機設(shè)置攪拌，使物料在筒內(nèi)形成連續(xù)循環(huán)狀態(tài)，進(jìn)一步提高了物料受熱的均勻度。 3.本機設(shè)置攪拌，從而可順利進(jìn)行漿狀、膏狀、糊狀物料干燥。 適用范圍 醫(yī)藥、食品、化工等行業(yè)進(jìn)行以下物料干燥： 1.適用于漿狀、膏糊狀、粉狀物料。要求低溫干燥的熱敏性物料。 2.易氧化、易爆、強刺激、劇毒物料。 3.要求回收**溶劑的物料。

• 干燥設(shè)備選型技術(shù)總結(jié)

  同其他工業(yè)技術(shù)一樣，干燥技術(shù)在應(yīng)用過程中也得到長足的進(jìn)步。目前已開發(fā)出的干燥機的種類已達(dá)400多種，而且有約200多種干燥機已應(yīng)用于工業(yè)化生產(chǎn)，其中出現(xiàn)了許多新型干燥機，它們有的是對普通干燥機進(jìn)行結(jié)構(gòu)上的改進(jìn)，有的借鑒吸收了其他干燥機的優(yōu)點，有的完全是一種新想法。 干燥又是工業(yè)耗能相當(dāng)大的一個單元操作，據(jù)資料記載，發(fā)達(dá)國家工業(yè)耗能的14％被用于干燥，有些行業(yè)的干燥耗能甚至占到生產(chǎn)總耗能的35%，

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