粮食干燥过程的先进控制

时间：2015-09-01

粮食干燥的基本目标是保持干燥过程稳定的前提下，以较低的干燥成本和能耗得到谷物较优的烘干品质。粮食干燥过程是典型的非线性、多变量、大滞后、参数关联耦合的非稳态传热传质过程，粮食本身又是一种复杂的生物化学物质，为达到上述目标，在干燥过程中必须不断地调整干燥参数，对干燥机工作过程进行控制。干燥过程的自动控制是实现干燥机优质、高效、低耗、安全作业的有效手段。实现干燥过程的自动控制，实现粮食干燥机的自动控制，对保证出机粮食水分均匀一致、干后粮食品质、减轻操作人员劳动强度及充分发挥干燥机生产能力等具有重要意义。根据国家粮食局在《“十五”粮食行业科技发展规划》[1] 中制定的发展目标，粮食烘干过程的在线监测和自动控制已成为提高我国粮食干燥处理工艺效率的关键问题和实现“十五”规划的重要途径。随着我国对粮库建设投入力度的加大，粮食加工业与国际日益接轨，粮食干燥的自动化将为我国的粮食加入国际流通大市场奠定基础。

1　先进控制的特点

粮食干燥过程自动控制问题的研究开始于20世纪60年代。当时使用前馈控制、反馈控制、反馈-前馈控制和自适应控制等传统控制方法。传统控制理论采用差分方程或传递函数，把干燥过程系统的知识和已有的信息表达成解析式。但是在使用和设计采用上述控制方法的谷物干燥机控制系统时会遇到很多困难，原因是：（1）谷物干燥过程是复杂的、时变的和非线性的；（2）某些干燥过程变量(如谷物品质和色泽)是不能直接测量的，有些变量(例如谷物水分含量)的测量可能是不连续、不精确、不完整或不可靠的；（3）干燥机的过程模型是对实际过程的近似，而且需要大量的计算时间；（4）几乎不可能用一个适当的模型来表示像干燥过程这样一个非线性、滞后、时变的复杂系统；（5）谷物干燥机的被控变量和控制变量之间存在交互效应；（6）谷物干燥机的作业条件复杂，扰动变量的范围宽，难以调控。

显然，要克服上述困难需要对谷物干燥机的传统控制方法不断改进，同时要探索新的、更有效的控制方法。20世纪70 年代，电子行业的进步，尤其是计算机技术的发展使得现在所谓的先进控制的思想得以广泛的传播。先进控制的目标就是为了解决那些采用常规控制效果不佳，甚至无法控制的复杂工业过程控制问题。近年来，现代控制和人工智能取得了长足的发展，为先进控制系统的实施奠定了强大的理论基础；而控制计算机是集散控制系统（DCS）的普及，计算机网络技术的突飞猛进，则为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。总之，工业发展的需要、控制理论和计算机及网络技术的发展强有力地推动了先进控制的发展。

计算机技术飞速发展，人工智能控制理论开始在千燥机控制中得到应用，明显改善了千燥机控制系统的性能。传统控制方法由于大滞后和对粮食干燥过程的非线性联系，不适于控制粮食干燥机。人工智能技术进步在工程领域中广泛应用，先进控制理论和控制方法应用到谷物干燥过程的自动化控制中，控制方法不断改进，控制效果提高。90年代后，过程控制己经开始向智能化发展，智能控制理论日益与干燥技术结合在一起，利用人工神经网络对干燥过程进行模型模拟和控制；*系统应用于谷物品质预测、干燥过程控制和管理咨询等方面。

与控制理论、仪表、计算机、计算机通信与网络等技术密切相关的先进控制系统，具有以下特点：

(1)先进控制系统的理论基础主要是基于模型的控制策略，如:模型预测控制，这些控制策略充分利用工业过程输入输出有关信息建立系统模型，而不必依赖对反应机理的深入研究。日前，基于知识的控制，如*控制和模糊逻辑控制正成为先进控制的一个重要发展方向。

（2）先进控制系统通常用于处理复杂的多变是过程控制问题，如大时滞、多变量耦合、被控变较与控制变量存在着各种约束等。采用的先进控制策略是建立在常规单回路控制基础之上的动态协调约束控制，可使控制系统适应实际工业生产过程动态特性和操作要求。

（3）先进控制系统的实现需要较高性能的计算机作为支持平台.由于先进控制器控制算法的复杂性和计算机硬件两方面因素的影响，复杂系统的先进控制算法通常是在上位机上实施的。随着DCS功能的不断增强和先进控制技术的发展，部分先进控制策略可以与基本控制回路一在DCS上实现。后一种方式可有效她增强先进控制的可靠性、可操作性和可维护性。

2　干燥过程先进控制发展现状

先进控例策路是先进控制系统的核心内容，目前先进控制策略种类繁多，干燥过程中主要的先进控制策略有:预测控制、模糊逻辑控制、神经控制、自适应控制、*系统。

2.1 基于模型的控制

2.1.1　自适应控制

自适应控制的基本原理是根据干燥过程参数的变化和外界干扰随时调整控制参数，使干燥机处于较佳的工作状态。自适应控制具有适用多种粮食干燥机、无须任何关于干燥机自己特点的数据、对环境条件和粮食状况无特殊要求、控制器对干扰的响应速度较快、控制模型中的参数能随外界条件的变化进行自动调节等优点。瑞典Nybrant（1985）把自校正技术应用到横流谷物干燥机控制。干燥机排气温度作为输出变量，谷物排粮速率用作被控变量，并选择自动回归移动平均（ARMA）模型表现横流干燥机的动态特性。在实验室横流干燥机上进行了验证性试验，控制误差的标准差在后50个样本期间是0.13℃。结果表明，自适应控制器能够比较准确的控制排气温度。刘建军[5]（2003年）对HTJ-200型烘干机进行研究，通过在线样本的采集和智能优化算法对系统进行定量分析，建立由实时检测数据所确定的过程智能模型，再通过智能优化算法调用人工智能模型，获取系统的控制规则，由控制程序给出控制量经D/A转换后输出给执行部件。李晓斌等[3]（1998）研究真空冷冻干燥设备的先进控制系统，针对不同冻干物料的工艺要求，采取DRA算法和临界比例法两种自适应、自整定控制方法，解决了被控对象主控参数--温度的滞后问题。

2.1.2　模型预测控制

过程控制理论的较新研究领域是模型预测控制，是基于模型、滚动实施并结合反馈校正的优化控制算法，它对于控制非线性和大滞后过程尤其有效。

Forbes，Jacobson，Rhodes，和Sullivan[24]（1984)和Eltigani设计了基于模型的干燥控制器，其控制行为基于一个过程模型和一个所谓的假冒的入口谷物水分含量。干燥速率参数根据模型预测值和传感器出口实测的水分含量之差间歇式更新。Forbes和Eltigani控制器的不同在于控制算法中所用的过程模型的种类不同。密执安大学的刘强[25]（2001）提出了横流干燥机的模型预测控制器。仿真测试在一台Zimmerman VT-1210塔式横流谷物干燥机上进行，利用Labview建立的控制器能够成功运作，并实现出口处玉米含水率控制在设**的0.7%以内。控制器对进入干燥机的入口谷物含水率相当大范围的变化，以及热风温度的大阶跃变化都能进行良好补偿。

对模型预测控制研究中，较多工作集中于过程模型的的建立和求解，且在模型中考虑干燥品质问题。法国的P.Dufour [31]等人（2003）借助偏微分方程（PDES），将模型预测控制拓展到系统模型，从而使PDES方程能够大规模应用。他们提出了一个全局模型，旨在减少由于基于较优化任务解决方案的PDE模型所带来的在线计算时间。开发出与实际中大量应用的IMC结构相结合的一个通用的MPC框架。在IMC- MPC结构中用到了两个反馈环，以校正过程性能和基于模型的在线优化器中所引起的模拟误差。丹麦的Helge Didriksen[29]（2002）开发了一个滚筒干燥机的描述质量、能量和动量转换的动态一次法则模型，并应用到糖厂干燥甜菜中的预测控制。结果表明，随着操作变量和干扰变化，该模型具有较好的预测能力。通过模拟比较了带有模型预测控制和传统的反馈控制，模型预测控制表现出了更优的性能。法国的I．C．Trelea，G.Trystram 和 F.Courtois[27]于1997年设计了用于批式干燥过程的非线性预测优化控制算法，在中试规模的干燥机上进行了测试。实验表明，算法可处理重要的干扰和失效该控制算法可方便地用于其它批式过程，如冷冻、杀菌或发酵。有些学者将神经网络用于模型预测控制过程建模。Jay[32]（1996）初次将神经网络模型用于干燥过程预测控制。法国的J.A. Hernandez-Perez等 [33]（2004）提出了基于人工神经网络的传质传热预测模型，该模型将产品收缩作为水分的函数，应用了带有一个隐藏层的两个独立的前馈网络，隐藏层中带有三个神经细胞，可精确预测传质传热。在数据装置校验中，模拟和实验运动学测试相一致。开发的模型可用于干燥过程的在线状态估计和控制。

2.2 智能控制

　智能控制是一门新兴的理论和技术，它是传统控制发展的高级阶段。这是以无模型为特征的更接近于人脑思维方式的一种控制理论，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制，其控制器的设计摆脱了系统模型的束缚，算法简单、鲁棒性强。目前，*控制、神经控制和模糊控制等智能控制技术正成为先进控制的一个重要发展方向。

2.2.1　*控制

*系统技术能把数学算法和控制工程师的操作经验融合到一起，较大限度的利用已有知识，达到传统控制方式难以取得的控制效果。*控制系统运行在连续的实时环境中，利用实时信息处理的方式来监控系统的动态特性，并给出适当的控制作用。将*系统技术与粮食干燥过程控制相结合，用于粮食的生产、管理和监控，可提高粮食的生产效率及生产效益。刘明山[12]（2001）研制了一种粮食干燥模糊控制*系统，将仿真结果与实测数据进行对照，两者基本一致。刘淑荣[13]（2001）将*系统技术与干燥过程控制相结合，设计了一个高水分粮烘干过程控制的模糊*系统。何玉春[14]（2001）通过*智能控制在干燥过程中把烘干参数优化，在烘干设备的设计和干燥过程中求出能耗、效率、品质的共利点，使干燥机沿着共利线对谷物进行烘干，使设备在干燥过程中始终处于较佳操作；同时，将温度测控技术与网络技术互联，建立一套简单而有效的基于温度的网络测控系统。

2.2.2　神经网络控制

神经网络可为复杂非线性过程的建模提供有效的方法，进而可用于过程软测量和控制系统的设计上。神经网络在干燥过程中的应用主要有两个：干燥过程建模和控制。

法国的J.-L.Dirion（1996）[6]等人开发了一个神经控制器，用于调整半批式实验反应器的温度，基本实验形成了神经网络的学习数据库，该神经控制器可以提供非常好的设**跟踪和干扰排除。刘亚秋[9]（2000）开发了基于单神经元的自适应PID控制器，设计了木材干燥窑神经网络模型，用BP算法对干燥窑的输入输出特性进行描述并对模型学习与训练，通过试验与仿真证明所得的结论满足误差指标的要求。张吉礼[10]（2003）将模糊控制技术与神经网络技术相结合，设计出了谷物干燥过程参数在线检测与智能预测控制系统。智能控制下的干燥机出口粮食含水量变化范围比手动控制的小，前者为13.6%～14.4%，后者为12.4%～14.2%；智能控制下的出口粮食含水量波动频率比手动控制的小，前者波动周期约为20h，后者周期约为8h。王品[11]（2003）用改进的BP网络算法建立烘干塔的神经网络模型，通过神经网络模型建立了神经网络控制器，实现了拱干塔系统粮食水分烘干的智能控制，提高了粮食烘干的质量和效率。

刘永忠[8]（1999）应用人工神经网络系统理论预测冷冻干燥过程特性，以干燥时间、升华干燥时间的份额、干燥制品生产率和升华界面温度等干燥过程特性参数作为网络模型的输出参数，将网络的预测结果与数学模型的计算进行比较，预测结果与计算结果符合较好。郑文利[7]（2000）采用人工神经网络对冷冻干燥过程中的冻干物料重量变化进行智能模拟：对冻干工艺条件正交实验结果进行学习，利用学习后的网络对工艺条件进行预测及优化。

2.2.3 模糊控制

模糊控制是一种基于规则的控制，直接采用语言型控制规则，其依据是现场操作人员的控制经验或相关*的知识，在设计中不需要建立被控对象的精确数学模型，所以控制机理和策略易于接受和理解。

目前，国内外干燥过程控制主要应用的是模糊控制方法。Zhang Qin[15]等（1994）对连续式横流谷物干燥机进行了模糊控制的研究，通过调整加热器的功率和卸粮搅龙的转速来控制干燥机的操作，验证试验控制成功率达86.4%。李俊明[16]等(1996)以干燥塔热风温度为依据，将玉米干燥生产中一名熟练的操作者通过感官系统的观察和经验制定了模糊控制规则，利用模糊控制实现了排量电机的转速调节，并提出横流玉米干燥机的自组织模糊控制器应采用开环式模糊控制系统，以解决玉米干燥过程中的大滞后问题。李业德、李业刚[17](2001)设计了一种以89c51单片机为核心的模糊智能控制器，在顺流式烘干机上通过对小麦的在线烘干试验，证明该系统响应时间短、**调量小、控制精度高，但入口谷物水分波动会对干燥过程产生影响。

国内许多研究生从事粮食干燥机模糊控制的研究工作。东北大学的孟宪沛[18]（2003）在粮食干燥塔的智能建模与智能控制中，利用模糊集合理论和优化算法，建立粮食烘干系统的智能模型和模糊控制系统的模糊规则，设计出系统的模糊控制器。哈尔滨工业大学的唐晓健[20]（2003）研究基于TS模型的混流式粮食烘干塔多变量模糊控制方法，对该系统进行控制仿真，并与手动控制方法和传统的模糊控制方法进行比较。华南农大的曹艳明[21]（2000）针对高湿稻谷循环式缓苏干燥工艺特点，利用模糊控制模拟人类思维方式的设计方法，开发稻谷循环干燥机自动控制系统。西北轻工业学院的苏宇锋[23]（2002）采用基于工人实际操作经验的模糊算法，利用单片机对冷冻干燥系统进行控制，提高了设备的自动化程度。

3　过程控制研究中存在问题

3.1干燥技术与控制技术未充分结合

干燥过程是典型的多变量、大惯性、高度非线性复杂系统，建立一个理想的符合实际干燥过程的数学模型十分困难；而且建立模型要花费大量精力，有时甚至是不可能。通常为便于研究要对建模条件进行简化，简化后的方程不能正确反映干燥过程，简化常常会带来误差。有的模型如热、质传递模型、干燥过程优化控制型、模糊控制及智能控制型等，都有不够**之处。同时干燥理论研究局限在扩散理论的圈子中、未找到物料自身的特性函数，这也给精确模型的建立带来了难度。即使一些干燥过程能够建立起精确的数学模型，其结构往往也十分复杂，难以设计并实现有效的控制。目前的研究基本上停留以一维数学模型为基础的控制上，常常是只控制某一个特定的参数，控制效果不理想，更不能完成多目标的智能控制。没有一个很好的数学模型，在实施控制时不得不寻求其他间接方法，这在一定程度上影响了控制的精度和效果，干燥技术研究与控制技术研究结合得不够好，使干燥机控制对发挥干燥机较高效能、对提高产品质量的作用没有完全体现。

3.2 干燥过程控制方法及控制效果研究较少

3.2.1　过程控制中控制变量少

干燥过程控制系统以常规单变量技术为基础，控制的目标主要局限于对某一个变量或几个变量的平稳操作，保证生产平稳和少出事故。随着粮食干燥工业日益走向大型化、集成化、连续化、复杂化，对过程控制的品质提出了更高的要求，一个良好的控制系统不但要保护系统的稳定性和整个生产的安全，满足一定的约束条件，而且应该带来一定的经济效益和社会效益。而在粮食干燥中，当某一烘干段中热风的温度和湿度一旦变化，不仅对该烘干段粮食的温度和含水率产生直接的影响，还会间接影响到下一段乃至烘干塔出口粮食的温度和含水率。若排粮电机转速放慢或者加快，不仅烘干塔出口的粮食水分会变化，每一段烘干段内粮食温度和水分都会发生相应的改变。在这一系列复杂的变化过程中，必然会伴随时滞、耦合、时变以及一系列非线性的过程。如果只是将被控变量的偏差和偏差变化率作为控制系统的输入，当系统内部或外部干扰增多时，很难保证其控制效果。经典的模糊控制系统常将研究问题简化为单输入单输出单变量模糊控制器在应用中有很大局限性，控制器的输入只有被控变量的偏差及偏差变化，实质上相当于一个可变参数的单输入PD调节器。因此，干燥过程的复杂性决定了控制量和被控制量不止一个，互相之间存在错综复杂的影响关系，各被控制量的较佳值也会存在相互制约的因素，难以寻求较优的控制方案。

3.2.2　先进控制应用少且方法集中单一

虽然数十年来就开始探究将如何智能控制应用于干燥工艺中，但是关于粮食干燥先进控制系统的设计方法研究甚少，而且集中于某种方法的研究较多。“十五”期间国家粮食局花费了大量的资金用于解决粮食干燥过程中的水分在线测试和自动控制，结合一些粮库进行了一些项目的研究和开发工作，但多数设计单位都采用模糊控制方法。浏览国内学位论文也可以看到，较多的是利用神经网络建立烘干塔的数学模型、用模糊思想对干燥机的性能进行综合评价和对干燥机的设计进行优化；没有一份应用模型预测控制的报道。先进控制方法虽然有很多优点，但单一方法也存在着这样或那样的不足。模糊控制是建立在熟练操作才经验的基础上，需要通过系统自学习，不断修正参数才能逐步逼近目标值。而干燥时粮食水分影响因素多，不容易找到熟练操作者的经验参数，而未采用较准确反映烘干机控制量的数学模型方法进行自动控制设计，很难保证干燥后粮食品质。自适应控制虽然能在一定程度上解决不确定问题，但算法复杂、计算量大，且对过程未建模动态和扰动的适应能力差，系统鲁棒性问题尚待进一步解决，应用受到限制。开发基于友好图形界面的*系统是干燥过程控制的发展方向之一，但由于进行问题求解时搜索的时间较长，*系统用于在线控制方面的能力比较差。在神经网络建模形式中，基于BP 算法的网络具有训练时间长，且经常发生不收敛的缺点；采用径向基函数近似干燥过程虽然可大大提高收敛速度，并使网络能够收敛于全局较小值，但其中心坐标确定较困难。大部分现有的非线性模型预测控制方法只能用于较慢的过程控制，对于实时性要求较高的干燥过程控制不利。因此，单一应用某种控制策略必然不能较好地发挥过程控制的优势。

3.3　检测多于控制，水分传感器精度和稳定性不高

粮食干燥参数的检测与控制仪表直接关系到干燥的质量和经济效益。国产粮食干燥机自动控制应用不多，有些干燥机装有风温数字显示和**温报警以及排粮速度显示装置，但不能自动控制。国内粮食水分检测仪对粮食水分的单纯测量和显示，没有形成与粮食干燥设备配套的实时、在线控制系统，无法实现粮食干燥过程的自动控制。粮食水分测试难以实现在线快速测量，目前国内使用的干燥设备由于没有一种定型的动态过程水分检测的方法，无法实现粮食干燥过程的自动控制。在线水分测试传感器测试精度和稳定性问题一起没有得到很好得解决，没有真正成熟到真正可靠检测的阶段，影响了过程方法的精度。

4 发展方向

4.1　干燥过程模型的完善

继续深入研究干燥过程中物料内部热质传递规律；建立起能够精确反映干燥过程状态的数学模型有助于完善干燥过程的自动控制。同时，可以建立干燥过程的智能模型，用智能模型来替代数学模型，智能控制系统就能逼近真实系统和对其进行有效的控制。如用用人工神经网络技术来建立数学模型，人工神经网络技术则能将多个自变量映射到多个因变量，因此特别适合于复杂的粮食干燥过程。

4.2　多种控制方法的结合渗透

单一采用某种先进控制技术难以充分发挥优势，一种必然的趋势是各种控制策略互相渗透，取长补短，互济优势，结合成复合的控制策略。多种控制策略相结合的复合控制策略克服了单独策略的不足，更具有优良特性，能更好地满足不同应用的要求，是今后的发展方向。研究表明，用神经网络代替模糊数学的推理方法，将使*系统的在线控制能力大大提高；将人工神经网络与*系统结合起来的神经网络*系统对于问题求解是一种有益的尝试；神经网络与传统控制理论的结合使控制系统具有相当程度的智能。因此，复合控制策略将促使停留于数学仿真和实验室研究阶段的神经网络控制的研究用于实际系统控制。模糊PID显合控制、模糊变结构控制、自适应模糊控制，模糊预测控制、模糊神经网络控制、*模糊控制等复合控制正在兴起，相信会有更大发展和广泛应用。

4.3　控制策略的深入研究

干燥过程系统的设计已不能采用单一的基于定量的数学模型的传统控制理论和控制技术，必须进一步开发高级的过程控制系统，研究先进的过程控制规律，以及将现有的控制理论和方法向过程控制领域移植和改造等，这些方面也越来越受到控制界的关注。进一步加强控制理论研究，如在预测控制的三大机理：预测模型、反馈校正方法、求解优化的策略上下功夫，*地去加以研究和突破；干燥过程控制中迫切要求开发出实时性好的模型预测控制方法，在保证干燥质量的前提下使在线计算时间减少；注重学科的交叉研究，借鉴其他有效的控制方法，解决过程控制现有难题，不断完善、发展和创新现有干燥过程控制算法；进一步提高干燥品质自动控制系统的可靠性，建立具有自适应能力的控制算法。

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