李國昉1，2 毛志懷2
（1 河北科技師范學(xué)院機電系，秦皇島 066600 2 中國農業(yè)大學(xué)工學(xué)院，北京 100083）
摘 要: 在分析先進(jìn)控制特點(diǎn)的基礎上，總結了糧食干燥過(guò)程中先進(jìn)控制方法的發(fā)展與現狀，指出了干燥過(guò)程控制中的存在問(wèn)題，并提出了糧食干燥過(guò)程控制的發(fā)展方向。
關(guān)鍵詞：干燥；先進(jìn)控制；自適應控制；模型預測控制；^控制；模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制
糧食干燥的基本目標是保持干燥過(guò)程穩定的前提下，以較低的干燥成本和能耗得到谷物理想的烘干品質(zhì)。糧食干燥過(guò)程是典型的非線(xiàn)性、多變量、大滯后、參數關(guān)聯(lián)耦合的非穩態(tài)傳熱傳質(zhì)過(guò)程，糧食本身又是一種復雜的生物化學(xué)物質(zhì)，為達到上述目標，在干燥過(guò)程中必須不斷地調整干燥參數，對干燥機工作過(guò)程進(jìn)行控制。干燥過(guò)程的自動(dòng)控制是實(shí)現干燥機優(yōu)質(zhì)、高效、低耗、安全作業(yè)的有效手段。實(shí)現干燥過(guò)程的自動(dòng)控制，實(shí)現糧食干燥機的自動(dòng)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(dòng)強度及充分發(fā)揮干燥機生產(chǎn)能力等具有重要意義。根據國家糧食局在《“十五”糧食行業(yè)科技發(fā)展規劃》[1] 中制定的發(fā)展目標，糧食烘干過(guò)程的在線(xiàn)監測和自動(dòng)控制已成為提高我國糧食干燥處理工藝效率的關(guān)鍵問(wèn)題和實(shí)現“十五”規劃的重要途徑。隨著(zhù)我國對糧庫建設投入力度的加大，糧食加工業(yè)與國際日益接軌，糧食干燥的自動(dòng)化將為我國的糧食加入國際流通大市場(chǎng)奠定基礎。
1、先進(jìn)控制的特點(diǎn)
糧食干燥過(guò)程自動(dòng)控制問(wèn)題的研究開(kāi)始于20世紀60年代。當時(shí)使用前饋控制、反饋控制、反饋-前饋控制和自適應控制等傳統控制方法。傳統控制理論采用差分方程或傳遞函數，把干燥過(guò)程系統的知識和已有的信息表達成解析式。但是在使用和設計采用上述控制方法的谷物干燥機控制系統時(shí)會(huì )遇到很多困難，原因是：（1）谷物干燥過(guò)程是復雜的、時(shí)變的和非線(xiàn)性的；（2）某些干燥過(guò)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、不^、不完整或不可靠的；（3）干燥機的過(guò)程模型是對實(shí)際過(guò)程的近似，而且需要大量的計算時(shí)間；（4）幾乎不可能用一個(gè)適當的模型來(lái)表示像干燥過(guò)程這樣一個(gè)非線(xiàn)性、滯后、時(shí)變的復雜系統；（5）谷物干燥機的被控變量和控制變量之間存在交互效應；（6）谷物干燥機的作業(yè)條件復雜，擾動(dòng)變量的范圍寬，難以調控。
顯然，要克服上述困難需要對谷物干燥機的傳統控制方法不斷改進(jìn)，同時(shí)要探索新的、更有效的控制方法。20世紀70 年代，電子行業(yè)的進(jìn)步，尤其是計算機技術(shù)的發(fā)展使得現在所謂的先進(jìn)控制的思想得以廣泛的傳播。先進(jìn)控制的目標就是為了解決那些采用常規控制效果不佳，甚至無(wú)法控制的復雜工業(yè)過(guò)程控制問(wèn)題。近年來(lái)，現代控制和人工智能取得了長(cháng)足的發(fā)展，為先進(jìn)控制系統的實(shí)施奠定了強大的理論基礎；而控制計算機是集散控制系統（DCS）的普及，計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的突飛猛進(jìn)，則為先進(jìn)控制的應用提供了強有力的硬件和軟件平臺?？傊?，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(dòng)了先進(jìn)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(kāi)始在千燥機控制中得到應用，明顯改善了千燥機控制系統的性能。傳統控制方法由于大滯后和對糧食干燥過(guò)程的非線(xiàn)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)域中廣泛應用，先進(jìn)控制理論和控制方法應用到谷物干燥過(guò)程的自動(dòng)化控制中，控制方法不斷改進(jìn)，控制效果提高。90年代后，過(guò)程控制己經(jīng)開(kāi)始向智能化發(fā)展，智能控制理論日益與干燥技術(shù)結合在一起，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對干燥過(guò)程進(jìn)行模型模擬和控制；^系統應用于谷物品質(zhì)預測、干燥過(guò)程控制和管理咨詢(xún)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)的先進(jìn)控制系統，具有以下特點(diǎn)：
(1)先進(jìn)控制系統的理論基礎主要是基于模型的控制策略，如:模型預測控制，這些控制策略充分利用工業(yè)過(guò)程輸入輸出有關(guān)信息建立系統模型，而不必依賴(lài)對反應機理的深入研究。日前，基于知識的控制，如^控制和模糊邏輯控制正成為先進(jìn)控制的一個(gè)重要發(fā)展方向。
（2）先進(jìn)控制系統通常用于處理復雜的多變是過(guò)程控制問(wèn)題，如大時(shí)滯、多變量耦合、被控變與控制變量存在著(zhù)各種約束等。采用的先進(jìn)控制策略是建立在常規單回路控制基礎之上的動(dòng)態(tài)協(xié)調約束控制，可使控制系統適應實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程動(dòng)態(tài)特性和操作要求。
（3）先進(jìn)控制系統的實(shí)現需要較高性能的計算機作為支持平臺.由于先進(jìn)控制器控制算法的復雜性和計算機硬件兩方面因素的影響，復雜系統的先進(jìn)控制算法通常是在上位機上實(shí)施的。隨著(zhù)DCS功能的不斷增強和先進(jìn)控制技術(shù)的發(fā)展，部分先進(jìn)控制策略可以與基本控制回路一在DCS上實(shí)現。后一種方式可有效她增強先進(jìn)控制的可靠性、可操作性和可維護性。
2、干燥過(guò)程先進(jìn)控制發(fā)展現狀
先進(jìn)控例策路是先進(jìn)控制系統的核心內容，目前先進(jìn)控制策略種類(lèi)繁多，干燥過(guò)程中主要的先進(jìn)控制策略有:預測控制、模糊邏輯控制、神經(jīng)控制、自適應控制、^系統。
2.1 基于模型的控制
2.1.1 自適應控制
自適應控制的基本原理是根據干燥過(guò)程參數的變化和外界干擾隨時(shí)調整控制參數，使干燥機處于理想的工作狀態(tài)。自適應控制具有適用多種糧食干燥機、無(wú)須任何關(guān)于干燥機自己特點(diǎn)的數據、對環(huán)境條件和糧食狀況無(wú)特殊要求、控制器對干擾的響應速度較快、控制模型中的參數能隨外界條件的變化進(jìn)行自動(dòng)調節等優(yōu)點(diǎn)。瑞典N(xiāo)ybrant（1985）把自校正技術(shù)應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(dòng)回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型表現橫流干燥機的動(dòng)態(tài)特性。在實(shí)驗室橫流干燥機上進(jìn)行了驗證性試驗，控制誤差的標準差在后50個(gè)樣本期間是0.13℃。結果表明，自適應控制器能夠比較準確的控制排氣溫度。劉建軍[5]（2003年）對HTJ-200型烘干機進(jìn)行研究，通過(guò)在線(xiàn)樣本的采集和智能優(yōu)化算法對系統進(jìn)行定量分析，建立由實(shí)時(shí)檢測數據所確定的過(guò)程智能模型，再通過(guò)智能優(yōu)化算法調用人工智能模型，獲取系統的控制規則，由控制程序給出控制量經(jīng)D/A轉換后輸出給執行部件。李曉斌等[3]（1998）研究真空冷凍干燥設備的先進(jìn)控制系統，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、自整定控制方法，解決了被控對象主控參數--溫度的滯后問(wèn)題。
2.1.2 模型預測控制
過(guò)程控制理論的研究領(lǐng)域是模型預測控制，是基于模型、滾動(dòng)實(shí)施并結合反饋校正的優(yōu)化控制算法，它對于控制非線(xiàn)性和大滯后過(guò)程尤其有效。
Forbes，Jacobson，Rhodes，和Sullivan[24]（1984)和Eltigani設計了基于模型的干燥控制器，其控制行為基于一個(gè)過(guò)程模型和一個(gè)所謂的假冒的入口谷物水分含量。干燥速率參數根據模型預測值和傳感器出口實(shí)測的水分含量之差間歇式更新。Forbes和Eltigani控制器的不同在于控制算法中所用的過(guò)程模型的種類(lèi)不同。密執安大學(xué)的劉強[25]（2001）提出了橫流干燥機的模型預測控制器。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(shí)現出口處玉米含水率控制在設定點(diǎn)的0.7%以?xún)??？刂破鲗M(jìn)入干燥機的入口谷物含水率相當大范圍的變化，以及熱風(fēng)溫度的大階躍變化都能進(jìn)行良好補償。
對模型預測控制研究中，較多工作集中于過(guò)程模型的的建立和求解，且在模型中考慮干燥品質(zhì)問(wèn)題。法國的P.Dufour [31]等人（2003）借助偏微分方程（PDES），將模型預測控制拓展到系統模型，從而使PDES方程能夠大規模應用。他們提出了一個(gè)全局模型，旨在減少由于基于優(yōu)化任務(wù)解決方案的PDE模型所帶來(lái)的在線(xiàn)計算時(shí)間。開(kāi)發(fā)出與實(shí)際中大量應用的IMC結構相結合的一個(gè)通用的MPC框架。在IMC- MPC結構中用到了兩個(gè)反饋環(huán)，以校正過(guò)程性能和基于模型的在線(xiàn)優(yōu)化器中所引起的模擬誤差。丹麥的Helge Didriksen[29]（2002）開(kāi)發(fā)了一個(gè)滾筒干燥機的描述質(zhì)量、能量和動(dòng)量轉換的動(dòng)態(tài)一次法則模型，并應用到糖廠(chǎng)干燥甜菜中的預測控制。結果表明，隨著(zhù)操作變量和干擾變化，該模型具有較好的預測能力。通過(guò)模擬比較了帶有模型預測控制和傳統的反饋控制，模型預測控制表現出了更優(yōu)的性能。法國的I．C．Trelea，G.Trystram 和 F.Courtois[27]于1997年設計了用于批式干燥過(guò)程的非線(xiàn)性預測優(yōu)化控制算法，在中試規模的干燥機上進(jìn)行了測試。實(shí)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(guò)程，如冷凍、殺菌或發(fā)酵。有些學(xué)者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用于模型預測控制過(guò)程建模。Jay[32]（1996）初次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型用于干燥過(guò)程預測控制。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)傳熱預測模型，該模型將產(chǎn)品收縮作為水分的函數，應用了帶有一個(gè)隱藏層的兩個(gè)獨立的前饋網(wǎng)絡(luò )，隱藏層中帶有三個(gè)神經(jīng)細胞，可^預測傳質(zhì)傳熱。在數據裝置校驗中，模擬和實(shí)驗運動(dòng)學(xué)測試相一致。開(kāi)發(fā)的模型可用于干燥過(guò)程的在線(xiàn)狀態(tài)估計和控制。
2.2 智能控制
智能控制是一門(mén)新興的理論和技術(shù)，它是傳統控制發(fā)展的高級階段。這是以無(wú)模型為特征的更接近于人腦思維方式的一種控制理論，主要用來(lái)解決那些用傳統方法難以解決的復雜系統的控制，其控制器的設計擺脫了系統模型的束縛，算法簡(jiǎn)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)正成為先進(jìn)控制的一個(gè)重要發(fā)展方向。
2.2.1 ^控制
^系統技術(shù)能把數學(xué)算法和控制工程師的操作經(jīng)驗融合到一起，理大限度的利用已有知識，達到傳統控制方式難以取得的控制效果。^控制系統運行在連續的實(shí)時(shí)環(huán)境中，利用實(shí)時(shí)信息處理的方式來(lái)監控系統的動(dòng)態(tài)特性， 并給出適當的控制作用。將^系統技術(shù)與糧食干燥過(guò)程控制相結合，用于糧食的生產(chǎn)、管理和監控，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，將仿真結果與實(shí)測數據進(jìn)行對照，兩者基本一致。劉淑榮[13]（2001）將^系統技術(shù)與干燥過(guò)程控制相結合，設計了一個(gè)高水分糧烘干過(guò)程控制的模糊^系統。何玉春[14]（2001）通過(guò)^智能控制在干燥過(guò)程中把烘干參數優(yōu)化，在烘干設備的設計和干燥過(guò)程中求出能耗、效率、品質(zhì)的共利點(diǎn)，使干燥機沿著(zhù)共利線(xiàn)對谷物進(jìn)行烘干，使設備在干燥過(guò)程中始終處于理想操作；同時(shí)，將溫度測控技術(shù)與網(wǎng)絡(luò )技術(shù)互聯(lián)，建立一套簡(jiǎn)單而有效的基于溫度的網(wǎng)絡(luò )測控系統。
2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可為復雜非線(xiàn)性過(guò)程的建模提供有效的方法，進(jìn)而可用于過(guò)程軟測量和控制系統的設計上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在干燥過(guò)程中的應用主要有兩個(gè)：干燥過(guò)程建模和控制。
法國的J.-L.Dirion（1996）[6]等人開(kāi)發(fā)了一個(gè)神經(jīng)控制器，用于調整半批式實(shí)驗反應器的溫度，基本實(shí)驗形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習數據庫，該神經(jīng)控制器可以提供非常好的設定點(diǎn)跟蹤和干擾排除。劉亞秋[9]（2000）開(kāi)發(fā)了基于單神經(jīng)元的自適應PID控制器，設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)習與訓練，通過(guò)試驗與仿真證明所得的結論滿(mǎn)足誤差指標的要求。張吉禮[10]（2003）將模糊控制技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)相結合，設計出了谷物干燥過(guò)程參數在線(xiàn)檢測與智能預測控制系統。智能控制下的干燥機出口糧食含水量變化范圍比手動(dòng)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(dòng)頻率比手動(dòng)控制的小，前者波動(dòng)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(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制器，實(shí)現了拱干塔系統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）應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統理論預測冷凍干燥過(guò)程特性，以干燥時(shí)間、升華干燥時(shí)間的份額、干燥制品生產(chǎn)率和升華界面溫度等干燥過(guò)程特性參數作為網(wǎng)絡(luò )模型的輸出參數，將網(wǎng)絡(luò )的預測結果與數學(xué)模型的計算進(jìn)行比較，預測結果與計算結果符合較好。鄭文利[7]（2000）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對冷凍干燥過(guò)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(shí)驗結果進(jìn)行學(xué)習，利用學(xué)習后的網(wǎng)絡(luò )對工藝條件進(jìn)行預測及優(yōu)化。
2.2.3 模糊控制
模糊控制是一種基于規則的控制，直接采用語(yǔ)言型控制規則，其依據是現場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗或相關(guān)^的知識，在設計中不需要建立被控對象的^數學(xué)模型，所以控制機理和策略易于接受和理解。
目前，國內外干燥過(guò)程控制主要應用的是模糊控制方法。Zhang Qin[15]等（1994）對連續式橫流谷物干燥機進(jìn)行了模糊控制的研究，通過(guò)調整加熱器的功率和卸糧攪龍的轉速來(lái)控制干燥機的操作，驗證試驗控制成功率達86.4%。李俊明[16]等(1996)以干燥塔熱風(fēng)溫度為依據，將玉米干燥生產(chǎn)中一名熟練的操作者通過(guò)感官系統的觀(guān)察和經(jīng)驗制定了模糊控制規則，利用模糊控制實(shí)現了排量電機的轉速調節，并提出橫流玉米干燥機的自組織模糊控制器應采用開(kāi)環(huán)式模糊控制系統，以解決玉米干燥過(guò)程中的大滯后問(wèn)題。李業(yè)德、李業(yè)剛[17](2001)設計了一種以89c51單片機為核心的模糊智能控制器，在順流式烘干機上通過(guò)對小麥的在線(xiàn)烘干試驗，證明該系統響應時(shí)間短、超調量小、控制精度高，但入口谷物水分波動(dòng)會(huì )對干燥過(guò)程產(chǎn)生影響。
國內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，建立糧食烘干系統的智能模型和模糊控制系統的模糊規則，設計出系統的模糊控制器。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，對該系統進(jìn)行控制仿真，并與手動(dòng)控制方法和傳統的模糊控制方法進(jìn)行比較。華南農大的曹艷明[21]（2000）針對高濕稻谷循環(huán)式緩蘇干燥工藝特點(diǎn)，利用模糊控制模擬人類(lèi)思維方式的設計方法，開(kāi)發(fā)稻谷循環(huán)干燥機自動(dòng)控制系統。西北輕工業(yè)學(xué)院的蘇宇鋒[23]（2002）采用基于工人實(shí)際操作經(jīng)驗的模糊算法，利用單片機對冷凍干燥系統進(jìn)行控制，提高了設備的自動(dòng)化程度。
