基于模糊神经网络的谷物干燥预测控制系统及方法

摘要

一种基于模糊神经网络的谷物干燥预测控制系统及方法属于自动检测领域。本发明系统包括传感器、传感器信号转接板、数据采集板、计算机、系统电源以及隔离电源，其中计算机嵌入了谷物预测干燥控制功能模块。本发明方法包括：传感器标定模块对温度传感器进行在线标定；粮层干燥过程温度及排粮速度统计分析；建立出机粮含水率回归模糊神经网络的预测模型；建立排粮速度预测回归模糊神经网络模型及参数辨识；谷物烘干过程的预测控制；系统运行结果显示。本发明建立了出机粮含水率与排速度预测的模糊神经网络模型，克服了干燥传热传质过程大滞后强非线性的特点，大大增加了系统控制的及时性。

说明书

技术领域：

本发明属于自动控制领域，特别涉及一种基于模糊神经网络的谷物干燥预测控制系统及方法。

技术背景：

粮食干燥是粮食生产中最重要的环节，发展粮食干燥机是农业现代化的重要组成部分。国内外现在使用的粮食干燥机按其结构及干燥原理来分主要有顺流式、横流式、混流式、逆流式和内循环移动式干燥机。国际上生产顺流式粮食干燥机的厂家有美国的York公司，Farrell-Rose公司，Bird公司和加拿大的Westlaken等公司。国外生产横流干燥机的主要厂家有美国的Zimmerman，Airstream，Superb，Behlen，GSI，M-C等公司。混流式粮食干燥机是目前世界上应用最广泛的一种粮食干燥设备。世界上生产大型混流式干燥机的公司很多，还有加拿大的Vertec、德国的Stela、意大利的Mulmix和美国芦州大学干燥机(Lsu)等。俄罗斯生产的粮食干燥机几乎全是混流式。据统计我国农用粮食干燥机的拥有量约1万余台，而日本仅水稻干燥机的拥有量就是150万台，但这此系统水分的自动控制问题一直没有解决。

在技术发展方面，随着电子计算机的迅速发展，已逐步实现谷物干燥设备自动化管理控制和指导操作。在美国，农业工程推广人员已经开发出很多便于农民、工厂技术人员和干燥机操作人员使用的谷物干燥程序，如内布拉斯加的AGNET系统，密执安的TELPAN系统和印第安那的FACTS系统。在日本，已研制出多种多功能的大型谷物干燥设备，而且干燥过程和管理全部由计算机完成。从节省能源提高谷物干燥品质方面考虑，国外正在研制远红外与热风结合供热，横置多槽式循环干燥机。我国谷物干燥机的研制工作起步较晚，目前存在机种较少，规模小，技术水平低等缺点。但现在已经开始探索新技术在谷物干燥过程的应用问题，如微波干燥、低温干燥、脉动燃烧干燥、过热蒸汽干燥和计算机控制等，干燥设备正向大型化、自动化和低能耗方向发展。现世界应用的干燥控制仪仅加拿大的有，但其原理是仍根据反馈控制原理，应用效果不理想，也没有在我国普及应用。我国国家粮食局在2001年进行一次干燥控制系统研究的试点试验，共8个科研单位18家企业参加，但由于各家仍采用反馈控制原理，没有达到预期的研究成果。

粮食干燥是一个复杂的强非线性、大滞后的热质交换过程，它不仅受物料特性和介质参数的影响，而且还与气候条件和干燥工艺有重要关系。它不仅是一个物理过程，而且还是一个生物和化学过程。对干燥的要求不仅是去除水分，而且要求保留它的营养成分和化学成分，有时还要保持它的色香味。粮食干燥质量取决于谷床厚度、谷物流速、谷物的初始含水率、谷物温度、密度膨胀率、最终含水率、热风温度和湿度八个因素。而在粮食干燥过程中，入机粮的含水率及粮食品质(密度的膨胀率)变化的随机性比较大，致使准确控制粮食的最终干燥品质很难。但从热力学角度看，粮食干燥机是一个开放式热力学系统。热质交换程度将直接影响干燥内部的状态，而机内温度变化规律将是内部状态变化的可观测的指标，也是机内热质交换的程度的标识。因此，根据干燥内温度变化规律，预测玉米的干燥特征及并规划出机内状态对排粮速度的影响，及时采取措施调节排粮速度是解决玉米干燥的两个关键问题。

说明内容：

针对粮食干燥这一复杂的强非线性、大滞后的、多干扰热质交换过程控制难的问题，本发明提供一种基于模糊神经网络的谷物干燥预测控制系统及方法。

本发明系统包括传感器、传感器信号转接板、数据采集板、计算机、系统电源以及隔离电源，传感器与粮食干燥机相连，传感器信号转接板分别与传感器、数据采集板、隔离电源相连，计算机分别与数据采集板、系统电源相连，隔离电源与系统电源相连，如图1所示。

其中计算机嵌入了谷物预测干燥控制功能模块，包括：系统参数统计模块、排粮速度预测模块、出机粮含水率预测模块和出机粮含水率预测控制模块，其中系统参数统计模块包括系统传感器标定模块、干燥机结构参数设置模块、温度及排粮速度统计模块。

系统参数统计模块根据干燥机结构参数，对系统检测数据进行统计计算，实现两种功能，一是采样出机粮样本后，通过烘箱化验出含水率，再统计计算出样本粮层通过各干燥段和缓苏段时温度、热风温度、排粮速度信息，为出机粮含水率预测模块提供训练样本数据；二是在实时控制过程中，对干燥谷物各层在不同段工艺参数进行统计计算，为排粮速度预测神经网络系统提供在线训练样本数据和速度预测数据，同时也为出机粮含水率预测神经网络模块提供输入数据，实现出机粮含水率的在线预测；系统控制模块根据排粮速度预测结果和出机粮含水率预测结果，调节干燥机排粮电机的设定频率，控制出机粮含水率。其中干燥机结构参数设置模块中干燥机结构参数包括干燥机长、宽和高；干燥机内干燥段和缓苏段个数；各干燥段温度进气与出气五角通风盒的位置；各五角通风盒截面积与数量；各段传感器布置位置(要求接近各段尾部)；冷却段位置与五角通风盒截面积、数量；上下料位开关的位置。

本发明控制方法包括：

一、传感器标定模块对温度传感器进行在线标定

第i只传感器的斜率k_i计算为