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2013-06-06 14:12:09
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文章摘要：
李國(guó)昉1，2 毛志懷2
（1 河北科技師范學(xué)院機(jī)電系，秦皇島 066600 2 中國(guó)農(nóng)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(chǔ)上，總結(jié)了糧食干燥過(guò)程中先進(jìn)控制方法的發(fā)展與現(xiàn)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(yīng)控制；模型預(yù)測(cè)控制；^控制；模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
Abstract: The development of advanced control in grain drying process is summarized based on the characteristics of advanced control in this paper. The kernel problems in drying process control are introduced. l is also discussed. Some advices on the development of grain drying process control is proposed.
Key words : drying;advanced control；adaptive control；model predictive control；expert control；fuzzy control；neural network control
糧食干燥的基本目標(biāo)是保持干燥過(guò)程穩(wěn)定的前提下，以^低的干燥成本和能耗得到谷物^優(yōu)的烘干品質(zhì)。糧食干燥過(guò)程是典型的非線性、多變量、大滯后、參數(shù)關(guān)聯(lián)耦合的非穩(wěn)態(tài)傳熱傳質(zhì)過(guò)程，糧食本身又是一種復(fù)雜的生物化學(xué)物質(zhì)，為達(dá)到上述目標(biāo)，在干燥過(guò)程中必須不斷地調(diào)整干燥參數(shù)，對(duì)干燥機(jī)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(xiàn)干燥機(jī)優(yōu)質(zhì)、高效、低耗、安全作業(yè)的有效手段。實(shí)現(xiàn)干燥過(guò)程的自動(dòng)控制，實(shí)現(xiàn)糧食干燥機(jī)的自動(dòng)控制，對(duì)保證出機(jī)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(qiáng)度及充分發(fā)揮干燥機(jī)生產(chǎn)能力等具有重要意義。根據(jù)國(guó)家糧食局在《“十五”糧食行業(yè)科技發(fā)展規(guī)劃》[1] 中制定的發(fā)展目標(biāo)，糧食烘干過(guò)程的在線監(jiān)測(cè)和自動(dòng)控制已成為提高我國(guó)糧食干燥處理工藝效率的關(guān)鍵問(wèn)題和實(shí)現(xiàn)“十五”規(guī)劃的重要途徑。隨著我國(guó)對(duì)糧庫(kù)建設(shè)投入力度的加大，糧食加工業(yè)與國(guó)際日益接軌，糧食干燥的自動(dòng)化將為我國(guó)的糧食加入國(guó)際流通大市場(chǎng)奠定基礎(chǔ)。
1 先進(jìn)控制的特點(diǎn)
糧食干燥過(guò)程自動(dòng)控制問(wèn)題的研究開始于20世紀(jì)60年代。當(dāng)時(shí)使用前饋控制、反饋控制、反饋-前饋控制和自適應(yīng)控制等傳統(tǒng)控制方法。傳統(tǒng)控制理論采用差分方程或傳遞函數(shù)，把干燥過(guò)程系統(tǒng)的知識(shí)和已有的信息表達(dá)成解析式。但是在使用和設(shè)計(jì)采用上述控制方法的谷物干燥機(jī)控制系統(tǒng)時(shí)會(huì)遇到很多困難，原因是：（1）谷物干燥過(guò)程是復(fù)雜的、時(shí)變的和非線性的；（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(cè)量的，有些變量(例如谷物水分含量)的測(cè)量可能是不連續(xù)、不^、不完整或不可靠的；（3）干燥機(jī)的過(guò)程模型是對(duì)實(shí)際過(guò)程的近似，而且需要大量的計(jì)算時(shí)間；（4）幾乎不可能用一個(gè)適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠?lái)表示像干燥過(guò)程這樣一個(gè)非線性、滯后、時(shí)變的復(fù)雜系統(tǒng)；（5）谷物干燥機(jī)的被控變量和控制變量之間存在交互效應(yīng)；（6）谷物干燥機(jī)的作業(yè)條件復(fù)雜，擾動(dòng)變量的范圍寬，難以調(diào)控。
顯然，要克服上述困難需要對(duì)谷物干燥機(jī)的傳統(tǒng)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(jì)70 年代，電子行業(yè)的進(jìn)步，尤其是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展使得現(xiàn)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(biāo)就是為了解決那些采用常規(guī)控制效果不佳，甚至無(wú)法控制的復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制問(wèn)題。近年來(lái)，現(xiàn)代控制和人工智能取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，為先進(jìn)控制系統(tǒng)的實(shí)施奠定了強(qiáng)大的理論基礎(chǔ)；而控制計(jì)算機(jī)是集散控制系統(tǒng)（DCS）的普及，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，則為先進(jìn)控制的應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的硬件和軟件平臺(tái)?？傊I(yè)發(fā)展的需要、控制理論和計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展強(qiáng)有力地推動(dòng)了先進(jìn)控制的發(fā)展。
計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，人工智能控制理論開始在千燥機(jī)控制中得到應(yīng)用，明顯改善了千燥機(jī)控制系統(tǒng)的性能。傳統(tǒng)控制方法由于大滯后和對(duì)糧食干燥過(guò)程的非線性聯(lián)系，不適于控制糧食干燥機(jī)。人工智能技術(shù)進(jìn)步在工程領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用，先進(jìn)控制理論和控制方法應(yīng)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)開始向智能化發(fā)展，智能控制理論日益與干燥技術(shù)結(jié)合在一起，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)干燥過(guò)程進(jìn)行模型模擬和控制；^系統(tǒng)應(yīng)用于谷物品質(zhì)預(yù)測(cè)、干燥過(guò)程控制和管理咨詢等方面。
與控制理論、儀表、計(jì)算機(jī)、計(jì)算機(jī)通信與網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)密切相關(guān)的先進(jìn)控制系統(tǒng)，具有以下特點(diǎn)：
(1)先進(jìn)控制系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)主要是基于模型的控制策略，如:模型預(yù)測(cè)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(tǒng)模型，而不必依賴對(duì)反應(yīng)機(jī)理的深入研究。日前，基于知識(shí)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(tǒng)通常用于處理復(fù)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^與控制變量存在著各種約束等。采用的先進(jìn)控制策略是建立在常規(guī)單回路控制基礎(chǔ)之上的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)約束控制，可使控制系統(tǒng)適應(yīng)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(tǒng)的實(shí)現(xiàn)需要較高性能的計(jì)算機(jī)作為支持平臺(tái).由于先進(jìn)控制器控制算法的復(fù)雜性和計(jì)算機(jī)硬件兩方面因素的影響，復(fù)雜系統(tǒng)的先進(jìn)控制算法通常是在上位機(jī)上實(shí)施的。隨著DCS功能的不斷增強(qiáng)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(xiàn)。后一種方式可有效她增強(qiáng)先進(jìn)控制的可靠性、可操作性和可維護(hù)性。
2 干燥過(guò)程先進(jìn)控制發(fā)展現(xiàn)狀
先進(jìn)控例策路是先進(jìn)控制系統(tǒng)的核心內(nèi)容，目前先進(jìn)控制策略種類繁多，干燥過(guò)程中主要的先進(jìn)控制策略有:預(yù)測(cè)控制、模糊邏輯控制、神經(jīng)控制、自適應(yīng)控制、^系統(tǒng)。
2.1 基于模型的控制
2.1.1 自適應(yīng)控制
自適應(yīng)控制的基本原理是根據(jù)干燥過(guò)程參數(shù)的變化和外界干擾隨時(shí)調(diào)整控制參數(shù)，使干燥機(jī)處于^佳的工作狀態(tài)。自適應(yīng)控制具有適用多種糧食干燥機(jī)、無(wú)須任何關(guān)于干燥機(jī)自己特點(diǎn)的數(shù)據(jù)、對(duì)環(huán)境條件和糧食狀況無(wú)特殊要求、控制器對(duì)干擾的響應(yīng)速度較快、控制模型中的參數(shù)能隨外界條件的變化進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)等優(yōu)點(diǎn)。瑞典Nybrant（1985）把自校正技術(shù)應(yīng)用到橫流谷物干燥機(jī)控制。干燥機(jī)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(xiàn)橫流干燥機(jī)的動(dòng)態(tài)特性。在實(shí)驗(yàn)室橫流干燥機(jī)上進(jìn)行了驗(yàn)證性試驗(yàn)，控制誤差的標(biāo)準(zhǔn)差在后50個(gè)樣本期間是0.13℃。結(jié)果表明，自適應(yīng)控制器能夠比較準(zhǔn)確的控制排氣溫度。劉建軍[5]（2003年）對(duì)HTJ-200型烘干機(jī)進(jìn)行研究，通過(guò)在線樣本的采集和智能優(yōu)化算法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行定量分析，建立由實(shí)時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù)所確定的過(guò)程智能模型，再通過(guò)智能優(yōu)化算法調(diào)用人工智能模型，獲取系統(tǒng)的控制規(guī)則，由控制程序給出控制量經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后輸出給執(zhí)行部件。李曉斌等[3]（1998）研究真空冷凍干燥設(shè)備的先進(jìn)控制系統(tǒng)，針對(duì)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(yīng)、自整定控制方法，解決了被控對(duì)象主控參數(shù)--溫度的滯后問(wèn)題。
2.1.2 模型預(yù)測(cè)控制
過(guò)程控制理論的^新研究領(lǐng)域是模型預(yù)測(cè)控制，是基于模型、滾動(dòng)實(shí)施并結(jié)合反饋校正的優(yōu)化控制算法，它對(duì)于控制非線性和大滯后過(guò)程尤其有效。
Forbes，Jacobson，Rhodes，和Sullivan[24]（1984)和Eltigani設(shè)計(jì)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(shù)根據(jù)模型預(yù)測(cè)值和傳感器出口實(shí)測(cè)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)程模型的種類不同。密執(zhí)安大學(xué)的劉強(qiáng)[25]（2001）提出了橫流干燥機(jī)的模型預(yù)測(cè)控制器。仿真測(cè)試在一臺(tái)Zimmerman VT-1210塔式橫流谷物干燥機(jī)上進(jìn)行，利用Labview建立的控制器能夠成功運(yùn)作，并實(shí)現(xiàn)出口處玉米含水率控制在設(shè)定點(diǎn)的0.7%以內(nèi)?？刂破鲗?duì)進(jìn)入干燥機(jī)的入口谷物含水率相當(dāng)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(bǔ)償。
對(duì)模型預(yù)測(cè)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(guó)的P.Dufour [31]等人（2003）借助偏微分方程（PDES），將模型預(yù)測(cè)控制拓展到系統(tǒng)模型，從而使PDES方程能夠大規(guī)模應(yīng)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)的在線計(jì)算時(shí)間。開發(fā)出與實(shí)際中大量應(yīng)用的IMC結(jié)構(gòu)相結(jié)合的一個(gè)通用的MPC框架。在IMC- MPC結(jié)構(gòu)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優(yōu)化器中所引起的模擬誤差。丹麥的Helge Didriksen[29]（2002）開發(fā)了一個(gè)滾筒干燥機(jī)的描述質(zhì)量、能量和動(dòng)量轉(zhuǎn)換的動(dòng)態(tài)一次法則模型，并應(yīng)用到糖廠干燥甜菜中的預(yù)測(cè)控制。結(jié)果表明，隨著操作變量和干擾變化，該模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。通過(guò)模擬比較了帶有模型預(yù)測(cè)控制和傳統(tǒng)的反饋控制，模型預(yù)測(cè)控制表現(xiàn)出了更優(yōu)的性能。法國(guó)的I．C．Trelea，G.Trystram 和 F.Courtois[27]于1997年設(shè)計(jì)了用于批式干燥過(guò)程的非線性預(yù)測(cè)優(yōu)化控制算法，在中試規(guī)模的干燥機(jī)上進(jìn)行了測(cè)試。實(shí)驗(yàn)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(yù)測(cè)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(yù)測(cè)控制。法國(guó)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(yù)測(cè)模型，該模型將產(chǎn)品收縮作為水分的函數(shù)，應(yīng)用了帶有一個(gè)隱藏層的兩個(gè)獨(dú)立的前饋網(wǎng)絡(luò)，隱藏層中帶有三個(gè)神經(jīng)細(xì)胞，可^預(yù)測(cè)傳質(zhì)傳熱。在數(shù)據(jù)裝置校驗(yàn)中，模擬和實(shí)驗(yàn)運(yùn)動(dòng)學(xué)測(cè)試相一致。開發(fā)的模型可用于干燥過(guò)程的在線狀態(tài)估計(jì)和控制。
2.2 智能控制
智能控制是一門新興的理論和技術(shù)，它是傳統(tǒng)控制發(fā)展的高級(jí)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(tǒng)方法難以解決的復(fù)雜系統(tǒng)的控制，其控制器的設(shè)計(jì)擺脫了系統(tǒng)模型的束縛，算法簡(jiǎn)單、魯棒性強(qiáng)。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(tǒng)技術(shù)能把數(shù)學(xué)算法和控制工程師的操作經(jīng)驗(yàn)融合到一起，^大限度的利用已有知識(shí)，達(dá)到傳統(tǒng)控制方式難以取得的控制效果。^控制系統(tǒng)運(yùn)行在連續(xù)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(jiān)控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性， 并給出適當(dāng)?shù)目刂谱饔?。將^系統(tǒng)技術(shù)與糧食干燥過(guò)程控制相結(jié)合，用于糧食的生產(chǎn)、管理和監(jiān)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(tǒng)，將仿真結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)照，兩者基本一致。劉淑榮[13]（2001）將^系統(tǒng)技術(shù)與干燥過(guò)程控制相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一個(gè)高水分糧烘干過(guò)程控制的模糊^系統(tǒng)。何玉春[14]（2001）通過(guò)^智能控制在干燥過(guò)程中把烘干參數(shù)優(yōu)化，在烘干設(shè)備的設(shè)計(jì)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(jī)沿著共利線對(duì)谷物進(jìn)行烘干，使設(shè)備在干燥過(guò)程中始終處于^佳操作；同時(shí)，將溫度測(cè)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(cè)控系統(tǒng)。
2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可為復(fù)雜非線性過(guò)程的建模提供有效的方法，進(jìn)而可用于過(guò)程軟測(cè)量和控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在干燥過(guò)程中的應(yīng)用主要有兩個(gè)：干燥過(guò)程建模和控制。
法國(guó)的J.-L.Dirion（1996）[6]等人開發(fā)了一個(gè)神經(jīng)控制器，用于調(diào)整半批式實(shí)驗(yàn)反應(yīng)器的溫度，基本實(shí)驗(yàn)形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)，該神經(jīng)控制器可以提供非常好的設(shè)定點(diǎn)跟蹤和干擾排除。劉亞秋[9]（2000）開發(fā)了基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制器，設(shè)計(jì)了木材干燥窯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用BP算法對(duì)干燥窯的輸入輸出特性進(jìn)行描述并對(duì)模型學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，通過(guò)試驗(yàn)與仿真證明所得的結(jié)論滿足誤差指標(biāo)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(jié)合，設(shè)計(jì)出了谷物干燥過(guò)程參數(shù)在線檢測(cè)與智能預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)。智能控制下的干燥機(jī)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(xiàn)了拱干塔系統(tǒng)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(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)理論預(yù)測(cè)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(shù)作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸出參數(shù)，將網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與數(shù)學(xué)模型的計(jì)算進(jìn)行比較，預(yù)測(cè)結(jié)果與計(jì)算結(jié)果符合較好。鄭文利[7]（2000）采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)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(duì)凍干工藝條件正交實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)，利用學(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)對(duì)工藝條件進(jìn)行預(yù)測(cè)及優(yōu)化。
2.2.3 模糊控制
模糊控制是一種基于規(guī)則的控制，直接采用語(yǔ)言型控制規(guī)則，其依據(jù)是現(xiàn)場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)^的知識(shí)，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的^數(shù)學(xué)模型，所以控制機(jī)理和策略易于接受和理解。
目前，國(guó)內(nèi)外干燥過(guò)程控制主要應(yīng)用的是模糊控制方法。Zhang Qin[15]等（1994）對(duì)連續(xù)式橫流谷物干燥機(jī)進(jìn)行了模糊控制的研究，通過(guò)調(diào)整加熱器的功率和卸糧攪龍的轉(zhuǎn)速來(lái)控制干燥機(jī)的操作，驗(yàn)證試驗(yàn)控制成功率達(dá)86.4%。李俊明[16]等(1996)以干燥塔熱風(fēng)溫度為依據(jù)，將玉米干燥生產(chǎn)中一名熟練的操作者通過(guò)感官系統(tǒng)的觀察和經(jīng)驗(yàn)制定了模糊控制規(guī)則，利用模糊控制實(shí)現(xiàn)了排量電機(jī)的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)，并提出橫流玉米干燥機(jī)的自組織模糊控制器應(yīng)采用開環(huán)式模糊控制系統(tǒng)，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(shè)計(jì)了一種以89c51單片機(jī)為核心的模糊智能控制器，在順流式烘干機(jī)上通過(guò)對(duì)小麥的在線烘干試驗(yàn)，證明該系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間短、超調(diào)量小、控制精度高，但入口谷物水分波動(dòng)會(huì)對(duì)干燥過(guò)程產(chǎn)生影響。
國(guó)內(nèi)許多研究生從事糧食干燥機(jī)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(tǒng)的智能模型和模糊控制系統(tǒng)的模糊規(guī)則，設(shè)計(jì)出系統(tǒng)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(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行控制仿真，并與手動(dòng)控制方法和傳統(tǒng)的模糊控制方法進(jìn)行比較。華南農(nóng)大的曹艷明[21]（2000）針對(duì)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思維方式的設(shè)計(jì)方法，開發(fā)稻谷循環(huán)干燥機(jī)自動(dòng)控制系統(tǒng)。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(yàn)的模糊算法，利用單片機(jī)對(duì)冷凍干燥系統(tǒng)進(jìn)行控制，提高了設(shè)備的自動(dòng)化程度。
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