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糧食幹燥過程的先進控製(2)

信息來源: | 發布日期: 2020-06-07 | 瀏覽量:
關鍵詞:糧食幹燥過程的先進控製(2)
3 過程控製研究中存在問題
3.1幹燥技術與控製技術未充分結合
      幹燥過程是典型的多變量、大慣性、高度非線性複雜係統,建立一個理想的符合實際幹燥過程的數學模型^困難;而且建立模型要花費大量精力,有時甚至是不可能。通常為便於研究要對建模條件進行簡化,簡化後的方程不能正確反映幹燥過程,簡化常常會帶來誤差。有的模型如熱、質傳遞模型、幹燥過程優化控製型、模糊控製及智能控製型等,都有不夠^之處。同時幹燥理論研究局限在擴散理論的圈子中、未找到物料自身的特性函數,這也給^模型的建立帶來了難度。即使一些幹燥過程能夠建立起^的數學模型,其結構往往也^複雜,難以設計並實現有效的控製。目前的研究基本上停留以一維數學模型為基礎的控製上,常常是隻控製某一個特定的參數,控製效果不理想,更不能完成多目標的智能控製。沒有一個很好的數學模型,在實施控製時不得不尋求其他間接方法,這在一定程度上影響了控製的精度和效果,幹燥技術研究與控製技術研究結合得不夠好,使幹燥機控製對發揮幹燥機^高效能、對提高產品質量的作用沒有完全體現。
3.2 幹燥過程控製方法及控製效果研究較少
3.2.1 過程控製中控製變量少
      幹燥過程控製係統以常規單變量技術為基礎,控製的目標主要局限於對某一個變量或幾個變量的平穩操作,保證生產平穩和少出事故。隨著糧食幹燥工業日益走向大型化、集成化、連續化、複雜化,對過程控製的品質提出了更高的要求,一個良好的控製係統不但要保護係統的穩定性和整個生產的安全,滿足一定的約束條件,而且應該帶來一定的經濟效益和社會效益。而在糧食幹燥中,當某一烘幹段中熱風的溫度和濕度一旦變化,不僅對該烘幹段糧食的溫度和含水率產生直接的影響,還會間接影響到下一段乃至烘幹塔出口糧食的溫度和含水率。若排糧電機轉速放慢或者加快,不僅烘幹塔出口的糧食水分會變化,每一段烘幹段內糧食溫度和水分都會發生相應的改變。在這一係列複雜的變化過程中,必然會伴隨時滯、耦合、時變以及一係列非線性的過程。如果隻是將被控變量的偏差和偏差變化率作為控製係統的輸入,當係統內部或外部幹擾增多時,很難保證其控製效果。經典的模糊控製係統常將研究問題簡化為單輸入單輸出單變量模糊控製器在應用中有很大局限性,控製器的輸入隻有被控變量的偏差及偏差變化,實質上相當於一個可變參數的單輸入PD調節器。因此,幹燥過程的複雜性決定了控製量和被控製量不止一個,互相之間存在錯綜複雜的影響關係,各被控製量的^佳值也會存在相互製約的因素,難以尋求^優的控製方案。
3.2.2 先進控製應用少且方法集中單一
      雖然數十年來就開始探究將如何智能控製應用於幹燥工藝中,但是關於糧食幹燥先進控製係統的設計方法研究甚少,而且集中於某種方法的研究較多。“十五”期間國家糧食局花費了大量的資金用於解決糧食幹燥過程中的水分在線測試和自動控製,結合一些糧庫進行了一些項目的研究和開發工作,但多數設計單位都采用模糊控製方法。瀏覽國內學位論文也可以看到,較多的是利用神經網絡建立烘幹塔的數學模型、用模糊思想對幹燥機的性能進行綜合評價和對幹燥機的設計進行優化;沒有一份應用模型預測控製的報道。先進控製方法雖然有很多優點,但單一方法也存在著這樣或那樣的不足。模糊控製是建立在熟練操作才經驗的基礎上,需要通過係統自學習,不斷修正參數才能逐步逼近目標值。而幹燥時糧食水分影響因素多,不容易找到熟練操作者的經驗參數,而未采用較準確反映烘幹機控製量的數學模型方法進行自動控製設計,很難保證幹燥後糧食品質。自適應控製雖然能在一定程度上解決不確定問題,但算法複雜、計算量大,且對過程未建模動態和擾動的適應能力差,係統魯棒性問題尚待進一步解決,應用受到限製。開發基於友好圖形界麵的^係統是幹燥過程控製的發展方向之一,但由於進行問題求解時搜索的時間較長,^係統用於在線控製方麵的能力比較差。在神經網絡建模形式中,基於BP 算法的網絡具有訓練時間長,且經常發生不收斂的缺點;采用徑向基函數近似幹燥過程雖然可大大提高收斂速度,並使網絡能夠收斂於全局^小值,但其中心坐標確定較困難。大部分現有的非線性模型預測控製方法隻能用於較慢的過程控製,對於實時性要求較高的幹燥過程控製不利。因此,單一應用某種控製策略必然不能^好地發揮過程控製的優勢。
3.3 檢測多於控製,水分傳感器精度和穩定性不高
      糧食幹燥參數的檢測與控製儀表直接關係到幹燥的質量和經濟效益。國產糧食幹燥機自動控製應用不多,有些幹燥機裝有風溫數字顯示和超溫報警以及排糧速度顯示裝置,但不能自動控製。國內糧食水分檢測儀對糧食水分的單純測量和顯示,沒有形成與糧食幹燥設備配套的實時、在線控製係統,無法實現糧食幹燥過程的自動控製。糧食水分測試難以實現在線快速測量,目前國內使用的幹燥設備由於沒有一種定型的動態過程水分檢測的方法,無法實現糧食幹燥過程的自動控製。在線水分測試傳感器測試精度和穩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 發展方向
4.1 幹燥過程模型的完善
      繼續深入研究幹燥過程中物料內部熱質傳遞規律;建立起能夠^反映幹燥過程狀態的數學模型有助於完善幹燥過程的自動控製。同時,可以建立幹燥過程的智能模型,用智能模型來替代數學模型,智能控製係統就能逼近真實係統和對其進行有效的控製。如用用人工神經網絡技術來建立數學模型,人工神經網絡技術則能將多個自變量映射到多個因變量,因此特別適合於複雜的糧食幹燥過程。
4.2 多種控製方法的結合滲透
      單一采用某種先進控製技術難以充分發揮優勢,一種必然的趨勢是各種控製策略互相滲透,取長補短,互濟優勢,結合成複合的控製策略。多種控製策略相結合的複合控製策略克服了單獨策略的不足,更具有優良特性,能更好地滿足不同應用的要求,是今後的發展方向。研究表明,用神經網絡代替模糊數學的推理方法,將使^係統的在線控製能力大大提高;將人工神經網絡與^係統結合起來的神經網絡^係統對於問題求解是一種有益的嚐試;神經網絡與傳統控製理論的結合使控製係統具有相當程度的智能。因此,複合控製策略將促使停留於數學仿真和實驗室研究階段的神經網絡控製的研究用於實際係統控製。模糊PID顯合控製、模糊變結構控製、自適應模糊控製,模糊預測控製、模糊神經網絡控製、^模糊控製等複合控製正在興起,相信會有更大發展和廣泛應用。
4.3 控製策略的深入研究
      幹燥過程係統的設計已不能采用單一的基於定量的數學模型的傳統控製理論和控製技術,必須進一步開發高級的過程控製係統,研究先進的過程控製規律,以及將現有的控製理論和方法向過程控製領域移植和改造等,這些方麵也越來越受到控製界的關注。進一步加強控製理論研究,如在預測控製的三大機理: 預測模型、反饋校正方法、求解優化的策略上下功夫,全方位地去加以研究和突破;幹燥過程控製中迫切要求開發出實時性好的模型預測控製方法,在保證幹燥質量的前提下使在線計算時間減少;注重學科的交叉研究,借鑒其他有效的控製方法,解決過程控製現有難題,不斷完善、發展和創新現有幹燥過程控製算法;進一步提高幹燥品質自動控製係統的可靠性,建立具有自適應能力的控製算法。
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