引入免疫粒子群優(yōu)化算法的木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)1)

張少如 孫麗萍

(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040)

?

引入免疫粒子群優(yōu)化算法的木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)1)

張少如 孫麗萍

(東北林業(yè)大學(xué)，哈爾濱，150040)

針對(duì)木材干燥窯溫濕度控制采用的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較依賴于網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值，且網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間較長、容易陷入非要求的局部極值，采用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局尋優(yōu)性能，設(shè)計(jì)一種引入免疫PSO算法的木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。為避免PSO算法的早熟和進(jìn)一步導(dǎo)入待求解問題的先驗(yàn)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，加快算法的全局收斂能力，引入免疫算法的接種疫苗、免疫選擇、良種遷移3種免疫算子。仿真結(jié)果表明：溫度和濕度，能更加快速、平滑地到達(dá)設(shè)定值(溫度需要70 s左右，濕度需要75 s左右)。實(shí)例驗(yàn)證結(jié)果表明：溫度曲線均方誤差僅為0.020 7，擬合優(yōu)度高達(dá)0.979 7；濕度曲線均方誤差均在0.3以下，擬合優(yōu)度均在0.96以上。說明免疫PSO算法具有較高的收斂速度和識(shí)別率，對(duì)不確定非線性系統(tǒng)具有良好的控制效果。

木材干燥；溫濕度控制；免疫粒子群優(yōu)化算法；免疫算法；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Journal of Northeast Forestry University，2016,44(12)：83-90.

To improve the temperature and humidity control precision of wood drying process, fuzzy neural network control system for wood drying was designed by immune PSO algorithm. According to the overused network with initial weights, the long-time network training and the non-required local extremum in the previous fuzzy neural network of controlling temperature and humidity on lumber kiln, the global particle swarm optimization (PSO) algorithm was adopted. However, in order to avoid earliness of PSO and lead in prior knowledge and experience of unsolved problems, as well as accelerating global convergence of algorithm, three improved immune operator were added, including vaccination, immune selection and fine breed migration. Simulation results show that the temperature and humidity can be more quickly and smoothly reaches the set value (the temperature takes 70 s, and the humidity takes about 75 s). The temperature curve mean square error is 0.020 7, the goodness of fit is 0.979 7, humidity curve mean square errors are below 0.3, and the goodness of fit are above 0.96. This method has higher convergence rate and recognition rate with better control effect on uncertain nonlinear systems.

木材干燥控制是一種大滯后、強(qiáng)耦合的過程，由于控制模型的限制，傳統(tǒng)的建模方法難以實(shí)現(xiàn)木材干燥過程的精確數(shù)學(xué)模型的建立。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種不依賴定量模型的控制方法，可用于不確定性和高度非線性的控制對(duì)象，可實(shí)現(xiàn)木材干燥窯溫濕度的解耦，為干燥過程的精確控制奠定了基礎(chǔ)[1]。目前，國內(nèi)最為先進(jìn)的木材干燥控制系統(tǒng)T509A由廣州科凌電氣有限公司研發(fā)。該系統(tǒng)在國內(nèi)最先引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；但模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，存在訓(xùn)練時(shí)間長、易陷入非要求的局部極值、難以獲得最優(yōu)值等缺點(diǎn)[2]。美國Sandak等率先在實(shí)際控制系統(tǒng)中引入了粒子群優(yōu)化算法(PSO)，控制效果得到提高。

為了進(jìn)一步提高控制效果，本研究選用的鄰域算子粒子群優(yōu)化算法，是一種實(shí)現(xiàn)簡單、全局搜索能力強(qiáng)且性能優(yōu)越的啟發(fā)式搜索技術(shù)，可以隨著迭代實(shí)現(xiàn)最優(yōu)解的精細(xì)局部搜索[3]，克服了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)的缺點(diǎn)。同時(shí)，為避免PSO算法早熟，加快收斂速度，加入了免疫算法。該算法引入了接種疫苗、免疫選擇、良種遷移3種免疫算子，保證尋優(yōu)過程向全局最優(yōu)的方向進(jìn)行。免疫粒子群算法優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)(輸入層節(jié)點(diǎn)、隱含層節(jié)點(diǎn)、輸入輸出權(quán)值、閾值等)后，用于木材干燥過程溫濕度的控制，可有效提高木材干燥過程的控制精度，保證木材干燥質(zhì)量，節(jié)約干燥成本。

1 木材干燥窯的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

1.1 木材干燥窯控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

圖1中模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與被控對(duì)象木材干燥窯串聯(lián)，木材干燥窯的辨識(shí)模型與被控對(duì)象木材干燥窯并聯(lián)。圖中的F是一個(gè)積分器，將F設(shè)計(jì)為2/(1-Z-1)，它的作用是消除靜態(tài)誤差[4]。

圖1 木材干燥窯控制系統(tǒng)框圖

1.2 木材干燥窯的辨識(shí)模型

木材干燥窯的非線性自回歸移動(dòng)平均模型為

yp(k)=f[yp(k-1)，…，yp(k-n)；u(k-1)，…，u(k-m)]。

(1)

式中：y(k)=[y1(k)，y2(k)]T；u(k)=[u1(k)，u2(k)，u3(k)，u4(k)]T。y1(k)、y2(k)與圖1中的系統(tǒng)輸出量Ct、Ch一一對(duì)應(yīng)，y1為窯內(nèi)的溫度，y2為窯內(nèi)的濕度，u1為加熱閥的開度，u2為噴蒸閥的開度，u3為循環(huán)風(fēng)機(jī)的頻率，u4為排濕風(fēng)機(jī)的頻率。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)結(jié)果，選擇n=m=2，能足夠精確地描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。木材干燥窯的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)與干燥窯系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)相同，可表示為

yM(k)=f[yp(k-1)，yp(k-2)；u(k-1)，u(k-2)]。

(2)

定義干燥窯系統(tǒng)輸出與模型輸出之間的矢量誤差為

e(k，θ)=yp(k)-yM(k，θ)。

(3)

則干燥窯系統(tǒng)辨識(shí)的指標(biāo)函數(shù)是[5]

(4)

木材干燥窯的辨識(shí)模型結(jié)構(gòu)如圖2。模型選為有2個(gè)隱含層的4層前饋網(wǎng)絡(luò)，即N4(6，20，12，2)，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)是根據(jù)實(shí)驗(yàn)確定的，隱含層各神經(jīng)元的激發(fā)函數(shù)均為S型函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，先采用具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的BP算法，使網(wǎng)絡(luò)在一定誤差范圍內(nèi)具有實(shí)際被控制過程的輸入輸出特性后，再利用免疫PSO算法對(duì)辨識(shí)模型進(jìn)一步調(diào)整、優(yōu)化后，得到與干燥窯系統(tǒng)等效的輸入輸出模型。該模型的第一層是輸入層，有6個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，輸入量分別為循環(huán)風(fēng)機(jī)、排濕風(fēng)機(jī)、加熱電動(dòng)調(diào)節(jié)閥、噴蒸電動(dòng)調(diào)節(jié)閥的控制量及木材干燥窯內(nèi)的溫度、濕度；第二層是隱含層，有20個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)；第三層是隱含層，有12個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)；第四層是輸出層，有2個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，分別是窯內(nèi)溫度、濕度。

圖2 木材干燥窯的辨識(shí)模型結(jié)構(gòu)

1.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器模型結(jié)構(gòu)

本設(shè)計(jì)中模擬量執(zhí)行機(jī)構(gòu)，有加熱電動(dòng)調(diào)節(jié)閥、噴蒸電動(dòng)調(diào)節(jié)閥、循環(huán)風(fēng)機(jī)、排潮風(fēng)機(jī)，根據(jù)實(shí)際控制要求，主要針對(duì)模擬量執(zhí)行機(jī)構(gòu)進(jìn)行控制，其它數(shù)字量執(zhí)行機(jī)構(gòu)，如蝶閥、電磁閥等隨控制要求開關(guān)即可。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器模型結(jié)構(gòu)見圖3。本設(shè)計(jì)主要是對(duì)干燥窯內(nèi)的溫度和濕度進(jìn)行控制，即該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器輸入個(gè)數(shù)為2，采用4個(gè)輸入量——溫度誤差、濕度誤差、溫度誤差變化率、濕度誤差變化率；采用4個(gè)輸出量——加熱電動(dòng)調(diào)節(jié)閥開度、噴蒸電動(dòng)調(diào)節(jié)閥開度、循環(huán)風(fēng)機(jī)頻率、排潮風(fēng)機(jī)頻率。模糊子集有5個(gè)，即{大，較大，適中，較小，小}。該控制器是1個(gè)4層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：第二層是隱含層，作用是將第一層輸入層的變量模糊化，采用高斯函數(shù)表示輸入變量的隸屬度，調(diào)整該層的閾值和權(quán)值，改變高斯函數(shù)的中心向量和寬度向量，得到各種形狀和不同位置的隸屬函數(shù)。第三層也是隱含層，實(shí)現(xiàn)模糊推理功能，即將第二層得到的隸屬度，每兩個(gè)相乘得到模糊規(guī)則的規(guī)則強(qiáng)度，再根據(jù)輸入輸出空間中劃分的模糊子集確定模糊規(guī)則共625條，即有625個(gè)節(jié)點(diǎn)。第四層是輸出層，采用重心法實(shí)現(xiàn)解模糊的功能后輸出，即將第三層得到的規(guī)則強(qiáng)度加權(quán)求和后輸出給4種執(zhí)行機(jī)構(gòu)，該層采用的激活函數(shù)為對(duì)數(shù)S型。模糊邏輯控制的3個(gè)步驟，分別嚴(yán)格對(duì)應(yīng)于該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二層到第四層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，具有明確的模糊邏輯含義。此處，采用代數(shù)積—加法—重心法的推理方式，可以降低推理過程中控制信息的損失，同時(shí)又容易用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)[6]。

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)

各層的函數(shù)為：

第一層，輸入值為X=[x1，x2，x3，x4]T。

2 免疫PSO算法

2.1 具有鄰域算子的PSO算法

粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種實(shí)現(xiàn)簡單、全局搜索能力強(qiáng)且性能優(yōu)越的啟發(fā)式搜索技術(shù)。Suganthan通過引入一種可變的鄰域算子來改進(jìn)基本的PSO算法的性能[7-8]。改進(jìn)的速度與位置公式：

(5)

(6)

w(k)=w∞+(w0-w∞)(1-k/NCmax)；

(7)

(8)

(9)

式中：NCmax為最大迭代次數(shù)；上標(biāo)0、∞為迭代開始和結(jié)束時(shí)的參數(shù)值[12]。

2.2 免疫算法

在PSO算法中引入了免疫算法可進(jìn)一步增加粒子群的多樣性。同時(shí)引入了良種遷移、接種疫苗、免疫選擇3種算子，從而導(dǎo)入了待求解的先驗(yàn)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，加快了算法的全局收斂能力，且保證了最優(yōu)解。算法中抗原代表待求解的目標(biāo)函數(shù)和各種約束條件，抗體代表求解問題的解，每個(gè)抗體等同于粒子群中的1個(gè)粒子[13]。用適配值刻畫抗體群中每個(gè)抗體與抗原之間的親和力aff(Xi)，表達(dá)抗體對(duì)抗原的識(shí)別程度或匹配程度；抗體之間的親和力則反映粒子群的多樣性，即粒子之間的差異[14-15]。

抗體種群A(k)在算子作用下的演化過程可表示為：

免疫算法實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1)抗原遞呈。即輸入待求解的目標(biāo)函數(shù)和各種約束條件作為抗原。

(2)隨機(jī)生成初始抗體群。用隨機(jī)的方法產(chǎn)生初始抗體群A(0)=[a1(0)a2(0)…an(0)]∈In(I為個(gè)體空間)，每個(gè)抗體均表示1個(gè)可行解[16]。

(3)抽取疫苗。利用問題的先驗(yàn)知識(shí)，抽取抗體(個(gè)體)基因或其分量的先驗(yàn)特征。

(4)適配值計(jì)算。計(jì)算抗體群中每個(gè)抗體和抗原之間的親和力，作為該抗體的適配值。設(shè)抗體ai上的各基因位為(ai1，ai2，…，ain)，抗原bi上的各基因位為(bi1，bi2，…，bin)，則適配值為

(10)

(11)

[(fg-fi)/max{(fg-fi)}]≤θ，i=1、2、…、n。

(12)

Aij=aij+εij，j=1、2、…、D。

(13)式中：Aij為抗體i的第j個(gè)基因；εij服從N(0，1)分布。

粒子的濃度為

(14)

粒子的概率為

(15)

則概率選擇的計(jì)算公式為

(16)

式中：ai為第i個(gè)粒子(抗體)，i=1、2、…、n；a為計(jì)算參數(shù)。

(17)

式中：aiq是抗體ai的第q個(gè)克隆體；c3為(0,1)中的隨機(jī)數(shù)；β為給定的領(lǐng)域范圍。經(jīng)過上述操作產(chǎn)生了下一代的抗體群，每個(gè)抗體對(duì)應(yīng)于問題的1個(gè)新解。然后判斷是否滿足停止條件，若滿足，則算法終止，否則轉(zhuǎn)向(4)步，如此循環(huán)下去。免疫算法操作流程見圖4。

圖4 免疫算法操作流程

2.3 算法流程

(18)

(1)初始化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。確定輸入輸出訓(xùn)練樣本數(shù)，及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)和隸屬函數(shù)參數(shù)。

(2)初始化PSO算法并開始尋優(yōu)。根據(jù)輸入的樣本，計(jì)算出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出。

(4)根據(jù)式(5)、(6)進(jìn)行粒子速度和位置的跟新，根據(jù)式(7)、(8)、(9)進(jìn)行慣性權(quán)重w(k)及相對(duì)貢獻(xiàn)學(xué)習(xí)率φ1(k)、φ2(k)的調(diào)整。同時(shí)隨著迭代的進(jìn)行，鄰域q也逐漸擴(kuò)大。

(5)判讀是否結(jié)束的條件，滿足則結(jié)束，否則轉(zhuǎn)入下一步。

(6)衡量粒子的多樣性[21]。用div(k)來衡量，即：

(19)

如果div(k)小于設(shè)定值δ，說明粒子群需要進(jìn)行免疫調(diào)節(jié)來增強(qiáng)多樣性。此時(shí)進(jìn)入免疫算法實(shí)現(xiàn)步驟。

(7)更新粒子群的參數(shù)，同時(shí)判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)，若達(dá)到則共享信息，找出迄今為止的最優(yōu)解作為最后結(jié)果。否則轉(zhuǎn)入下一步。

(8)判斷是否找到最優(yōu)解，若找到則將結(jié)果進(jìn)行輸出。否則轉(zhuǎn)入步驟(3)，直到找到全局最優(yōu)解。

3 仿真與應(yīng)用

3.1 模擬仿真

在干燥過程中抽取500組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的參數(shù)確定，訓(xùn)練步驟見“2.3算法流程”部分。免疫粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)分別為：采用線性下降的慣性權(quán)重w(k)，在[0.9，0.4]之間隨迭代次數(shù)線性遞減；φ1(k)、φ2(k)均為1.494 45；單個(gè)粒子群的規(guī)模m=50；粒子的維數(shù)為5；最大迭代次數(shù)NCmax=300。

圖5為單獨(dú)粒子群優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中的粒子位置圖。從圖5中可以看出，單獨(dú)的粒子群優(yōu)化算法在k=100時(shí)就趨于早熟，且陷入了非要求的局部極值。圖6為免疫粒子群優(yōu)化算法在尋優(yōu)過程中的粒子位置圖。由圖6可見，算法沒有早熟，且在迭代k=225步左右時(shí)將所有的粒子都推向了一點(diǎn)——全局最優(yōu)點(diǎn)。

(a)為初始化種群的位置；(b)為k=100的粒子位置；(c)為k=150的粒子位置；(d)為迭代結(jié)束粒子的位置。

圖5 粒子群算法粒子尋優(yōu)位置圖

(a)為初始化種群的位置；(b)為k=100的粒子位置；(c)為k=150的粒子位置；(d)為迭代結(jié)束粒子的位置。

圖6 免疫粒子群算法粒子尋優(yōu)位置圖

圖7為不同優(yōu)化算法迭代效果的比較。從迭代效果看，粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和免疫粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度及訓(xùn)練精度都相對(duì)較高。但粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在后期迭代次數(shù)達(dá)到102時(shí)，適應(yīng)度達(dá)到穩(wěn)定且相對(duì)較高(0.292 3)，算法陷入了早熟狀態(tài)，收斂到了局部最優(yōu)解。而免疫粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入了一系列改進(jìn)措施，通過利用免疫機(jī)制的思想，保持了粒子群的多樣性，同時(shí)引入了接種疫苗、免疫選擇、良種遷移3種免疫算子，加快了算法的全局收斂能力，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到227次時(shí)，適應(yīng)度僅為0.011 0，收斂效果最好，認(rèn)為該算法找到了全局最優(yōu)解。

圖7 不同優(yōu)化算法迭代效果

經(jīng)過上述步驟對(duì)所設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)訓(xùn)練和優(yōu)化后，對(duì)干燥過程的溫度和濕度進(jìn)行仿真。為了驗(yàn)證控制器的性能，將免疫粒子群-FNN仿真結(jié)果與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(FNN)、PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器(粒子群-FNN)的仿真結(jié)果進(jìn)行比較。仿真時(shí)，溫度設(shè)定值為60 ℃，起始溫度值為27.5 ℃；相對(duì)濕度設(shè)定值為70%，起始相對(duì)濕度值為30%。從仿真結(jié)果(見圖8)可見：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，較難快速穩(wěn)定在設(shè)定溫度和濕度上(進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)，溫度需要195 s左右、濕度需要170 s左右)；PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器有了較大的改善，但由于PSO算法易早熟，參數(shù)選擇未能最佳，系統(tǒng)進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)溫度需要150 s左右、濕度需要145 s左右。兩種控制器比較，免疫PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種更為有效的控制方法，它使得溫度和濕度更加快速、平滑地到達(dá)設(shè)定值(溫度需要70 s左右，濕度需要75 s左右)，并可穩(wěn)定在規(guī)定的精度范圍內(nèi)。

圖8 溫度、濕度仿真響應(yīng)曲線

3.2 實(shí)例應(yīng)用

選取本溪紅葉家私制造有限公司中的第七號(hào)干燥窯作為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化控制，干燥的木材選取柞木。對(duì)柞木進(jìn)行一窯的干燥，并記錄過程數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是在下述條件下獲得：干燥時(shí)間為2015年7月。第七號(hào)干燥窯容積約為120 m3，可裝50 m3木材。所用的柞木試材是在自然條件下風(fēng)干6個(gè)月以上，從而保證裝窯的柞木含水率降到了23%～25%，需要干燥的柞木板具體尺寸為1 000 mm×35 mm×90 mm。窯內(nèi)裝72堆柞木，每堆柞木約0.7 m3，在材堆的每層試材之間用一定高度的隔條隔離。窯內(nèi)的傳感器分布：在窯的大門處有1個(gè)溫度傳感器、1個(gè)濕度傳感器；窯的背部側(cè)中央有1個(gè)溫度傳感器、1個(gè)濕度傳感器；1對(duì)含水率傳感器和1個(gè)材芯溫度傳感器作為1組，共6組，分別分布在窯內(nèi)前中后的材堆上，每個(gè)方位上下各分布1組。干燥的起始溫度為27.5 ℃，在干燥過程中每隔10 min采集1次數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均在系統(tǒng)正常運(yùn)行的情況下獲得。

在木材干燥的升溫階段，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(FNN)、PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(粒子群-FNN)、免疫PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(免疫粒子群-FNN)，分別對(duì)該窯木材進(jìn)行升溫實(shí)驗(yàn)。根據(jù)木材干燥工藝[22]及該公司的實(shí)際應(yīng)用要求，在干燥的升溫階段，要求窯內(nèi)升溫度速度3 ℃/h，相對(duì)濕度保持90%～100%。初始含水率為23%～25%，故要求升溫到54 ℃。表1為不同控制算法的升溫曲線參數(shù)對(duì)比。從表1中可以看出，與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法溫度控制性能得到了很大的改善；本文的算法與以上兩種控制算法相比，是一種更為有效的控制方法，它能夠按照要求隨理想曲線使溫度平滑穩(wěn)定的上升，且穩(wěn)定在較高的精度范圍內(nèi)，與理想曲線有很高的吻合度，均方誤差僅為0.020 7，擬合優(yōu)度高達(dá)0.979 7。

表1 不同控制算法的升溫曲線參數(shù)

木材干燥過程進(jìn)入干燥階段后，選取木材含水率在20%～15%階段的數(shù)據(jù)。根據(jù)木材干燥工藝[22]及該公司的實(shí)際應(yīng)用要求，在該階段溫度保持在57 ℃，相對(duì)濕度設(shè)定值為65%，實(shí)際應(yīng)用考慮風(fēng)閥等排濕機(jī)械結(jié)構(gòu)不能頻繁動(dòng)作，故要求相對(duì)濕度比設(shè)定值高4%開始排濕，比設(shè)定值低4%停止排濕。圖9為分別選取含水率在20%和15%時(shí)的20組實(shí)測數(shù)據(jù)值與計(jì)算值的對(duì)比圖。由圖9可知，當(dāng)含水率為20%、15%時(shí)，實(shí)測值曲線和計(jì)算值曲線具有較好的擬合度，且隨著木材含水率的下降，該階段木材的出水速率變慢，排濕速率也相應(yīng)變慢。由分析數(shù)據(jù)可知，當(dāng)含水率為20%時(shí)，最大相對(duì)誤差為1.44%，均方誤差為0.280 4，曲線擬合優(yōu)度為0.965 6；當(dāng)含水率為15%時(shí)，最大相對(duì)誤差為1.40%，均方誤差為0.226 0，曲線擬合優(yōu)度為0.965 7。由此可知，免疫PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)濕度的精準(zhǔn)控制具有良好的作用，系統(tǒng)的辨識(shí)能力強(qiáng)。待木材干燥完成出窯后，經(jīng)檢測含水率為8%左右，且木材斷面及內(nèi)部無裂紋，具有極好的干燥效果。

圖9 相對(duì)濕度實(shí)測值與計(jì)算值對(duì)比

4 結(jié)論

針對(duì)當(dāng)前木材干燥過程中存在的控制問題，綜合運(yùn)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和免疫PSO算法的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種基于免疫PSO算法的木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。采用免疫PSO算法優(yōu)化該系統(tǒng)，使其模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)最佳、動(dòng)態(tài)辨識(shí)能力強(qiáng)，同時(shí)改善了系統(tǒng)的泛化能力及自學(xué)能力。

本文給出的免疫PSO算法，解決了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值、訓(xùn)練時(shí)間長、易陷入局部極值的缺點(diǎn)及PSO算法早熟的缺點(diǎn)；仿真中，在k=225步左右時(shí)將所有的粒子都推向全局最優(yōu)點(diǎn)，顯著提高了全局尋優(yōu)能力。同時(shí)，對(duì)免疫算法進(jìn)行改進(jìn)，引入3種免疫算子，仿真中當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到227次時(shí)，適應(yīng)度僅為0.011 0，加快了全局收斂能力。

本文對(duì)免疫PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的溫濕度進(jìn)行仿真對(duì)比，免疫PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法使得溫度和濕度更加快速、平滑地到達(dá)設(shè)定值(溫度需要70 s左右，濕度需要75 s左右)。將免疫PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，應(yīng)用于本溪紅葉家私制造有限公司的第七號(hào)干燥窯，通過在升溫階段與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，以及在干燥階段實(shí)測值與計(jì)算值的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，證明該方法動(dòng)態(tài)響應(yīng)好、魯棒性強(qiáng)，提高了控制性能，滿足了木材干燥過程的控制要求，實(shí)現(xiàn)了木材干燥過程的智能控制，保證了木材干燥的質(zhì)量，節(jié)約了干燥成本。

[1] 朱德泉，蔣克榮，王繼先，等.干燥過程模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)與仿真[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2009，21(15)：4768-4771.

[2] 李秀梅，趙春江，喬曉軍，等.基于改進(jìn)遺傳算法的溫濕度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20(1)：259-262.

[3] HAMTAA N， GHOMI S M T F， JOLAI F， et al. A hybrid PSO algorithm for a multi-objective assembly line balancing problem with flexible operation times, sequence-dependent setup times and learning effect[J]. International Journal of Production Economics，2013，141(1)：99-111.

[4] 蔡自興.智能控制原理與應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2007.

[5] BARUCH I S， LOPEZ R B， GUZMAN J-LO， et al. A fuzzy-neural multi-model for nonlinear systems identification and control[J]. Fuzzy Sets and Systems，2008，159(20)：2650-2667.

[6] KUO R J， TSENG W L， TIEN F C， et al. Application of an artificial immune system-based fuzzy neural network to a RFID-based positioning system[J]. Computers and Industrial Engineering，2012，63(4)：943-956.

[7] 陶新民，劉福榮，劉玉，等.一種多尺度協(xié)同變異的粒子群優(yōu)化算法[J].軟件學(xué)報(bào)，2012，23(7)：1805-1815.

[8] AMINI F， HAZAVEH N K， RAD A A. Wavelet PSO-Based LQR algorithm for optimal structural control using active tuned mass dampers[J]. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering，2013，28(7)：542-557.

[9] JIANG M， LUO Y P， YANG S Y. Stochastic convergence analysis and parameter selection of the standard particle swarm optimization algorithm[J]. Information Processing Letters，2007，102(1)：8-16.

[10] YANG X P， ALDRICH C. Optimizing control of coal flotation by neuro-immune algorithm[J]. International Journal of Mining Science and Technology，2013，23(3)：407-413.

[11] 趙俊，陳建軍.混沌粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)PID控制器設(shè)計(jì)[J].西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2008，35(1)：54-59.

[12] 師彪，李郁俠，于新花，等.基于改進(jìn)粒子群-模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期電力負(fù)荷預(yù)測[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2010，30(1)：157-166.

[13] MOBINI M， MOBINI Z， RABBANI M. An Artificial Immune Algorithm for the project scheduling problem under resource constraints[J]. Applied Soft Computing，2011，11(2)：1975-1982.

[14] 劉朝華，章兢，李小花，等.免疫協(xié)同微粒群進(jìn)化算法的永磁同步電機(jī)多參數(shù)辨識(shí)模型方法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2012，38(10)：1698-1708.

[16] 彭亦飛，張英杰.基于免疫粒子群算法的網(wǎng)絡(luò)擁塞控制策略[J].中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2011，42(7)：2042-2047.

[17] 葛宏偉，李小琳，梁艷春，等.基于免疫粒子群優(yōu)化的一種動(dòng)態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)與控制非線性系統(tǒng)[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)，2008,38(4)：858-864.

[18] 鄧盛川，于德亮，齊維貴.基于免疫粒子群的調(diào)峰爐熱力站優(yōu)化調(diào)度[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，44(10)：89-92，148.

[19] TAVAKKOLI-MOGHADDAM R， RAHIMI-VAHED A， MIRZAEI A H. A hybrid multi-objective immune algorithm for a flow shop scheduling problem with bi-objectives： weighted mean completion time and weighted mean tardiness[J]. Information Sciences，2007，177(22)：5072-5090.

[20] 劉立峰，孫贊東，韓劍發(fā)，等.量子粒子群模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳酸鹽巖流體識(shí)別方法研究[J].地球物理學(xué)報(bào)，2014，57(3)：991-1000.

[21] 劉偉，王科俊，邵克勇.混沌時(shí)間序列的混合粒子群優(yōu)化預(yù)測[J].控制與決策，2007，22(5)：562-565.

[22] 杜國興，李大綱.木材干燥技術(shù)[M].北京：中國林業(yè)出版社，2005.

Wood Drying Temperature and Humidity Method by Immune PSO Algorithm

Zhang Shaoru, Sun Liping

(Northeast Forestry University, Harbin 150040, P. R. China)

Wood drying; Temperature and humidity control; Immune particle swarm optimization; Immune operator; Fuzzy neural network

張少如，男，1990年8月生，東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，碩士研究生。E-mail：zsr624419816@163.com。

孫麗萍，東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，教授。E-mail：zdhslp@163.com。

2016年5月17日。

S782.31；TP273

1)國家林業(yè)公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201304502)。

責(zé)任編輯：張 玉。