滾筒式食品烘干機(jī)全過(guò)程溫度控制

李文武，陳佳楠

1.浙江長(zhǎng)征職業(yè)技術(shù)學(xué)院（杭州 311113）；2.大連理工大學(xué)（大連 116024）

穩(wěn)態(tài)ANN模型也稱(chēng)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型，由于該模型只需要根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)就能夠完成輸入和輸出[1]，因此，比建立其他詳細(xì)數(shù)理模型更為簡(jiǎn)單，并且ANN模型的控制策略是控制溫度的有效方法之一。滾筒式烘干機(jī)是一種專(zhuān)門(mén)為烘干設(shè)計(jì)的操作設(shè)備，該設(shè)備集烘干冷卻干燥為一體，主要適用于酒糟渣、稻殼等行業(yè)的大顆粒、大比重物料干燥，如礦石粉、煤泥、煤粉等[2]。由于烘干機(jī)的烘干過(guò)程是一個(gè)極為復(fù)雜的過(guò)程，不僅內(nèi)部參數(shù)錯(cuò)綜復(fù)雜、相互影響，也容易受到外界環(huán)境的干擾，因此導(dǎo)致烘干機(jī)在自動(dòng)控制方面存在很大難度。中國(guó)烘干機(jī)大多采用手動(dòng)控制運(yùn)行，并采用經(jīng)驗(yàn)判斷的方式完成烘干物的含水率判斷[3]，該判斷方式勞動(dòng)強(qiáng)度大、控制精度低，導(dǎo)致失烘率較大，嚴(yán)重影響烘干物質(zhì)量，因此，實(shí)現(xiàn)烘干全程溫度控制具有重要意義。針對(duì)該現(xiàn)象，諸多領(lǐng)域內(nèi)的研究人員提出多種溫度控制方法，如靳淑祎[4]研究的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的食品烘干機(jī)溫度控制方法，該方法將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制方法相結(jié)合，提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂速度，實(shí)現(xiàn)溫度控制，但是該方法在多種環(huán)境下會(huì)出現(xiàn)相應(yīng)的控制誤差；烏蘭等[5]研究的基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化IPSO算法的茶葉烘干機(jī)溫度控制方法，該方法通過(guò)對(duì)粒子群算法（PSO）進(jìn)行混沌處理，得出一種改進(jìn)粒子群算法，根據(jù)熱風(fēng)爐的實(shí)時(shí)溫度，自動(dòng)調(diào)節(jié)熱風(fēng)爐的排煙量，以實(shí)現(xiàn)烘干機(jī)的溫度恒定，該方法在調(diào)節(jié)過(guò)程中，所需要的時(shí)間相對(duì)較多。因此，提出基于穩(wěn)態(tài)ANN模型的滾筒式烘干機(jī)全過(guò)程溫度控制方法，解決烘干全過(guò)程中溫度控制精度差、效率低問(wèn)題。

1 基于穩(wěn)態(tài)ANN模型的滾筒式烘干機(jī)全過(guò)程溫度控制

1.1 滾筒烘干機(jī)全過(guò)程

1.1.1 滾筒烘干機(jī)結(jié)構(gòu)

滾筒烘干機(jī)由烘干筒、烘干物入口、旋轉(zhuǎn)篩網(wǎng)筒、熱風(fēng)裝置、旋轉(zhuǎn)接頭等組成，結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 滾筒烘干機(jī)結(jié)構(gòu)

烘干物在烘干機(jī)中向內(nèi)部運(yùn)行時(shí)，蒸汽經(jīng)管路系統(tǒng)輸送至蒸汽旋轉(zhuǎn)接頭后進(jìn)入烘干機(jī)內(nèi)壁的薄板夾層中后，對(duì)烘干物不斷地傳導(dǎo)加熱；同時(shí)工藝熱風(fēng)從前室、后室進(jìn)入烘筒內(nèi)，完成與烘干物熱交換，實(shí)現(xiàn)加快干燥，并保證烘干物能夠干燥均勻[6]。風(fēng)機(jī)將烘干過(guò)程中產(chǎn)生的濕熱空氣和粉塵抽到除塵器中，對(duì)其除塵后排放。熱風(fēng)氣流分成兩路：第1路從烘干筒的進(jìn)料口引入后，與烘干物流動(dòng)方向相同并與烘干物接觸，實(shí)現(xiàn)烘干物的脫水干燥，流至烘干機(jī)的尾部，通過(guò)旋轉(zhuǎn)篩網(wǎng)過(guò)濾后，由排潮風(fēng)機(jī)排出烘干機(jī)[7]；第2路熱風(fēng)氣流從烘干筒出口端引入后，直接進(jìn)入旋轉(zhuǎn)篩網(wǎng)，與第1路含濕量較高的熱風(fēng)混合，使露點(diǎn)溫度提高、結(jié)露現(xiàn)象降低，通過(guò)排潮風(fēng)機(jī)排出烘干機(jī)。

1.1.2 烘干全過(guò)程溫度控制

滾筒式烘干機(jī)為完成烘干物脫水量的調(diào)節(jié)，需要通過(guò)調(diào)節(jié)滾筒筒壁溫度完成[8]。其控制原理為：根據(jù)烘干物來(lái)料流量、入口含水率及設(shè)定的出口含水率目標(biāo)值，通過(guò)算法計(jì)算獲取烘干物所需的脫水量，根據(jù)設(shè)置初始的筒壁溫度和工藝熱風(fēng)溫度，最終與烘干機(jī)出口含水率檢測(cè)值和筒壁溫度調(diào)節(jié)構(gòu)成閉環(huán)控制。烘干機(jī)實(shí)現(xiàn)干燥脫水過(guò)程中，工藝熱風(fēng)溫度、流量恒定在該過(guò)程中均不會(huì)發(fā)生變化，通過(guò)穩(wěn)態(tài)ANN模型調(diào)節(jié)筒壁入口蒸汽壓力，自動(dòng)調(diào)節(jié)筒壁溫度[9-10]，結(jié)合排潮風(fēng)門(mén)開(kāi)度和熱風(fēng)風(fēng)門(mén)開(kāi)度調(diào)節(jié)，共同保障烘干機(jī)出口目標(biāo)含水率的符合標(biāo)準(zhǔn)，溫度控制流程見(jiàn)圖2。

圖2 烘干機(jī)溫度控制流程

根據(jù)來(lái)料烘干物的流量、含水率及出口目標(biāo)含水率，設(shè)定初始的筒壁溫度和工藝熱風(fēng)溫度。正常烘干時(shí)，當(dāng)烘干機(jī)出口含水率發(fā)生變化，烘干機(jī)自動(dòng)調(diào)節(jié)筒壁溫度[11-12]，完成烘干機(jī)出口含水率的自動(dòng)控制。如果來(lái)料烘干物流量、含水率以及環(huán)境溫、濕度的變化，引起筒壁溫度A調(diào)整大于設(shè)定的上限值T2或小于設(shè)定的下限值T1時(shí)，則烘干機(jī)將筒壁溫度A固定在T1或T2上后，自動(dòng)調(diào)節(jié)排潮風(fēng)門(mén)開(kāi)度B，排潮風(fēng)門(mén)開(kāi)度B調(diào)整到設(shè)定的最大臨界值K2或最小臨界值K1時(shí)，也無(wú)法保證來(lái)料烘干物出口含水率到達(dá)目標(biāo)含水率，則調(diào)節(jié)熱風(fēng)風(fēng)門(mén)開(kāi)度程序啟動(dòng)[13]，保障來(lái)料烘干物出口目標(biāo)含水率符合設(shè)定值，實(shí)現(xiàn)烘干全過(guò)程溫度自動(dòng)控制。

1.2 穩(wěn)態(tài)ANN模型

穩(wěn)態(tài)ANN（人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）如下。

1) 確定人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、輸入層點(diǎn)數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，并完成各層權(quán)系數(shù)初始值的設(shè)定后，挑選合適的學(xué)習(xí)率和慣性因子。

2) 計(jì)算人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的輸入和輸出，并將控制器的可調(diào)參數(shù)hp、hi、hdQ作為網(wǎng)絡(luò)的最后輸出。

3) 選擇增量式數(shù)字PID控制算法，實(shí)現(xiàn)控制器的輸出的計(jì)算。

4) 實(shí)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并完成權(quán)系數(shù)的在線調(diào)整，自適應(yīng)調(diào)整PID控制參數(shù)。

5) 返回步驟（2）。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為：

式中：x為輸入?yún)?shù)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層的輸入和輸出分別為：

采用Sigmoid函數(shù)為：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的輸入和輸出分別為：

式中：輸出層權(quán)系數(shù)、輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層神經(jīng)元的活化函數(shù)分別為wli(3)、l和f2。由于輸出的是PID的3個(gè)可調(diào)參數(shù)，因此l取值1、2、3。

通過(guò)線性函數(shù)增加輸出范圍為：

1.3 基于穩(wěn)態(tài)ANN模型的溫度控制算法

基于穩(wěn)態(tài)ANN模型控制原理的控制算法，整個(gè)溫度控制過(guò)程分為A和B這2個(gè)過(guò)程。

過(guò)程A通過(guò)將烘干物流量Tdb(t)和含水率Twb(t)與設(shè)定值作對(duì)比獲取誤差信號(hào)，將獲取的誤差信號(hào)輸入模糊邏輯控制器（FLC）中進(jìn)行處理，并計(jì)算中間控制變量的變化值作為筒壁溫度調(diào)節(jié)值，分別用dRs(t)和dRl(t)表示。

過(guò)程B由ANN和逆ANN模型2個(gè)重要部分組成，其主要是依據(jù)物料所需烘干溫度計(jì)算所需排潮風(fēng)門(mén)開(kāi)度和熱風(fēng)風(fēng)門(mén)開(kāi)度，結(jié)合A過(guò)程完成烘干過(guò)程溫度控制[14]。

在控制過(guò)程B中，由穩(wěn)態(tài)ANN模型計(jì)算得出滾筒式烘干機(jī)當(dāng)前所需排潮風(fēng)門(mén)開(kāi)度和熱風(fēng)風(fēng)門(mén)開(kāi)度對(duì)應(yīng)的輸出溫度值Rs(t)和Rl(t)。下一時(shí)刻滾筒式烘干機(jī)的目標(biāo)輸出為當(dāng)前烘干機(jī)的Rs(t)、Rl(t)和FLC計(jì)算所得中間控制變量之和，分別為Rs(t+1)和Rl(t+1)。

通過(guò)逆ANN模型，將計(jì)算得出的Rs(t+1)和Rl(t+1)對(duì)應(yīng)的排潮風(fēng)門(mén)開(kāi)度和熱風(fēng)風(fēng)門(mén)開(kāi)度，作為實(shí)際控制信號(hào)傳輸至受控裝置，完成滾筒式烘干機(jī)全過(guò)程溫度控制[15]。具體見(jiàn)圖3。

圖3 基于穩(wěn)態(tài)ANN模型的溫度控制原理

2 測(cè)試分析

將試驗(yàn)方法應(yīng)用在型號(hào)為HAUNI KLD-2的滾筒式烘干機(jī)上，并采用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的溫度控制方法（文獻(xiàn)[4]方法）、基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化IPSO算法的溫度控制方法（文獻(xiàn)[5]方法）與試驗(yàn)方法進(jìn)行對(duì)比。測(cè)試試驗(yàn)方法的控制性能。試驗(yàn)環(huán)境溫度為正常室內(nèi)溫度20 ℃。

2.1 可行性測(cè)試

設(shè)置理想的烘干溫度150 ℃、時(shí)間720 s，測(cè)試3種方法在相同時(shí)間內(nèi)，熱風(fēng)溫度、排潮頻率、筒壁溫度3項(xiàng)測(cè)試指標(biāo)的變化，其結(jié)果見(jiàn)表1和表2。

分析表1和表2可以看出，在相同時(shí)間內(nèi)，試驗(yàn)方法控制熱風(fēng)溫度變化及筒壁溫度變化幅度較小，誤差比均在3.1%以下，且排潮頻率能夠根據(jù)設(shè)定溫度要求自動(dòng)調(diào)頻，在實(shí)現(xiàn)恒溫控制的同時(shí)，減少能量損耗，達(dá)到節(jié)能減排的目的。另外2種對(duì)比方法的控制熱風(fēng)溫度變化及筒壁溫度變化幅度較大，并且頻率為定值無(wú)法自動(dòng)調(diào)節(jié)，會(huì)造成電能的損耗增加。說(shuō)明試驗(yàn)方法的具備控制可行性，烘干全過(guò)程中的溫度控制效果更好。

表1 3種方法的指標(biāo)測(cè)試對(duì)比結(jié)果

表2 3種方法的數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果

為進(jìn)一步測(cè)試試驗(yàn)方法的性能，測(cè)試3種方法在室溫-5 ℃、25%的電力負(fù)荷干擾與2.3 Hz頻率干擾的3種情況下，在不同時(shí)間內(nèi)的升溫情況，其結(jié)果見(jiàn)表3。

分析表3可以看出，在室溫-5 ℃、25%電力負(fù)荷干擾與2.3 Hz頻率干擾的3種情況下，試驗(yàn)方法均能夠在300 s內(nèi)完成指定溫度的升溫控制。另外2種對(duì)比方法無(wú)法在300 s內(nèi)完成指定溫度的升溫控制，說(shuō)明試驗(yàn)方法的控制性能更優(yōu)。升溫耗時(shí)短，也間接說(shuō)明試驗(yàn)方法的烘干效率較高。

表3 3種方法所需時(shí)間對(duì)比結(jié)果

2.2 穩(wěn)定性測(cè)試

溫度控制的穩(wěn)定性，決定了烘干物烘干后的質(zhì)量和品質(zhì)。因此為測(cè)試試驗(yàn)方法的穩(wěn)定性，在滾筒式烘干機(jī)達(dá)到理想溫度后，采用3種方法控制滾筒式烘干機(jī)溫度在720 s內(nèi)維持穩(wěn)定，測(cè)試結(jié)果見(jiàn)圖4。

圖4 3種方法的恒溫對(duì)比結(jié)果

通過(guò)分析圖4可以看出，試驗(yàn)方法對(duì)溫度的恒溫控制過(guò)程中，整體溫度均沒(méi)有較大浮動(dòng)，一直處于平穩(wěn)狀態(tài)。另外兩種對(duì)比方法在恒溫控制過(guò)程中，均出現(xiàn)較大的溫度變化。說(shuō)明試驗(yàn)方法的控制穩(wěn)定性較好，能夠有效保證烘干物的烘干質(zhì)量。

為進(jìn)一步測(cè)試試驗(yàn)方法的穩(wěn)定性，室溫-5 ℃、25%電力負(fù)荷干擾與2.3 Hz頻率干擾時(shí)，測(cè)試在720 s內(nèi)3種方法的恒溫控制情況，其結(jié)果見(jiàn)圖5和表4。

分析圖5的3種情況下的恒溫控制結(jié)果可以看出，試驗(yàn)方法的控制效果優(yōu)于另外2種對(duì)比方法。在試驗(yàn)方法的控制下，在室溫5 ℃、25%電力負(fù)荷干擾與2.3 Hz頻率干擾的情況下，烘干機(jī)的恒溫持續(xù)均相對(duì)穩(wěn)定，沒(méi)有大幅溫度變化情況。另外2種對(duì)比方法，均出現(xiàn)溫度上下浮動(dòng)情況，進(jìn)一步說(shuō)明試驗(yàn)方法的控制穩(wěn)定性較好。

圖5 不同干擾情況下3種方法的恒溫控制結(jié)果

統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)過(guò)程中3種方法的各項(xiàng)性能，統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表4。

分析表4能夠看出，在室溫5 ℃、25%電力負(fù)荷干擾與2.3 Hz頻率干擾的情況下，試驗(yàn)方法的超調(diào)量、穩(wěn)態(tài)誤差等6項(xiàng)性能指標(biāo)均優(yōu)于另外2種對(duì)比方法。說(shuō)明試驗(yàn)方法的性能較好。

表4 3種方法的多項(xiàng)性能對(duì)比結(jié)果

2.3 抗干擾性測(cè)試

在試驗(yàn)對(duì)象升溫至150 ℃后，在維持恒溫狀態(tài)360 s時(shí)，加入幅值20～80的瞬時(shí)干擾與連續(xù)干擾，測(cè)試3種方法的溫度控制過(guò)程的抗干擾性能，其結(jié)果見(jiàn)圖6。

分析圖6可以看出，試驗(yàn)方法在幅值20～80的瞬時(shí)干擾與連續(xù)干擾的情況下穩(wěn)態(tài)狀態(tài)好，溫度浮動(dòng)較低。另外2種對(duì)比方法均呈現(xiàn)溫度浮動(dòng)相對(duì)較大的情況，且穩(wěn)態(tài)狀態(tài)較差，超調(diào)量大，延滯時(shí)間較長(zhǎng)。說(shuō)明幅值的大小對(duì)于試驗(yàn)方法的影響可以忽略不計(jì)，間接說(shuō)明該方法具有良好抗干擾性。

圖6 3種方法的瞬時(shí)干擾與連續(xù)干擾的對(duì)比結(jié)果

2.4 烘干率測(cè)試

為測(cè)試試驗(yàn)方法的烘干率，在25%的電力負(fù)荷干擾情況下，采用3種方法對(duì)不同質(zhì)量的烘干物烘干過(guò)程進(jìn)行溫度控制，并統(tǒng)計(jì)烘干結(jié)果見(jiàn)表5。

分析表5可以看出，在25%電力負(fù)荷干擾情況下，即使隨著烘干物質(zhì)量的增加，試驗(yàn)方法溫度控制下的烘干物失烘率均在2%以下，并沒(méi)有受到質(zhì)量增加的影響；另外2種對(duì)比方法溫度控制下的烘干物烘干率均值分別為90.52%和90.63%，遠(yuǎn)低于試驗(yàn)方法。說(shuō)明試驗(yàn)方法的溫度控制較為精準(zhǔn)，失烘率極低。

表5 3種方法溫度控制下的烘干率對(duì)比結(jié)果 單位：%

3 結(jié)語(yǔ)

試驗(yàn)建立基于ANN模型的滾筒烘干機(jī)全程溫度控制方法。該方法有效利用基于穩(wěn)態(tài)ANN模型完成壁筒溫度、排潮及熱風(fēng)門(mén)開(kāi)度完成烘干全過(guò)程溫度控制。通過(guò)試驗(yàn)說(shuō)明，該方法在控制性能測(cè)試中，能夠根據(jù)設(shè)定溫度要求自動(dòng)調(diào)頻，并300 s內(nèi)完成指定溫度的升溫控制；穩(wěn)定性能測(cè)試中，在不同干擾情況下，全程的溫度控制均較為平穩(wěn)，沒(méi)有出現(xiàn)溫度上下浮動(dòng)較大的情況；抗干擾的測(cè)試中，在幅值20～80的瞬時(shí)干擾與連續(xù)干擾的情況下，依舊能夠快速且超調(diào)量小的完成溫度控制。后續(xù)將開(kāi)展運(yùn)用試驗(yàn)方法控制多個(gè)溫度之間的反復(fù)跳躍相關(guān)研究。