代愛(ài)妮 周曉光 劉相東 劉景云 張 馳

(1.北京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院， 北京 100876； 2.青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息學(xué)院， 青島 266109；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083； 4.北京聯(lián)合大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院， 北京 100101)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旁熱式輻射與對(duì)流糧食干燥過(guò)程模型

代愛(ài)妮1,2周曉光1劉相東3劉景云4張 馳1

(1.北京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院， 北京 100876； 2.青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息學(xué)院， 青島 266109；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 北京 100083； 4.北京聯(lián)合大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院， 北京 100101)

針對(duì)旁熱式輻射與對(duì)流糧食干燥機(jī)的干燥特點(diǎn)，建立了一種糧食干燥機(jī)干燥過(guò)程的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。該模型采用了3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(8-10-1)，模型輸入為糧食干燥機(jī)的8個(gè)變量，模型輸出為出口糧食水分比或干燥速率。通過(guò)編寫(xiě)Matlab建模程序，基于實(shí)際干燥實(shí)驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練與測(cè)試網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥的動(dòng)力學(xué)模型，并給出了相應(yīng)的模型數(shù)學(xué)表達(dá)式，模型預(yù)測(cè)的出口水分比與干燥速率的R2分別為0.998 9和0.998 0，均方根誤差分別為0.009和0.004 1，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)擬合較好；另外，結(jié)合實(shí)驗(yàn)干燥條件對(duì)模型干燥性能的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析與總結(jié)，并依據(jù)同樣方法建立了順逆流糧食干燥過(guò)程的出口糧食水分比預(yù)測(cè)模型，對(duì)比了2種干燥方式的干燥性能。仿真預(yù)測(cè)表明用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建模簡(jiǎn)單，具有自適應(yīng)性、靈活性和自學(xué)習(xí)性等特點(diǎn)，相比于其他糧食干燥的經(jīng)驗(yàn)數(shù)學(xué)模型，能綜合考慮多種影響因素，可為紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥過(guò)程提供一種新的建模方法。

糧食； 紅外輻射與對(duì)流干燥； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 預(yù)測(cè)模型

引言

實(shí)現(xiàn)糧食干燥的精確控制需要較為精確的數(shù)學(xué)模型，然而糧食干燥是一個(gè)典型的非線(xiàn)性復(fù)雜系統(tǒng)，干燥過(guò)程中，各變量因素相互耦合，具有滯后性和多干擾性[1]，從而建立一個(gè)符合實(shí)際干燥過(guò)程的數(shù)學(xué)模型非常困難。

目前，各項(xiàng)研究中建立的糧食干燥數(shù)學(xué)模型很多，主要有單顆粒干燥模型、薄層干燥模型和深床干燥模型。通常，實(shí)際干燥中，針對(duì)糧食干燥機(jī)的數(shù)學(xué)模型均為深床干燥模型，其中的典型模型是PDE偏微分方程，該類(lèi)模型基于熱質(zhì)傳遞原理，通用性較好，應(yīng)用廣泛。相關(guān)學(xué)者主要利用此類(lèi)模型進(jìn)行干燥過(guò)程的數(shù)值模擬，以此了解干燥過(guò)程中各個(gè)參量的變化規(guī)律，為簡(jiǎn)化模型提供參考數(shù)據(jù)。但該類(lèi)模型復(fù)雜，求解比較困難，無(wú)法利用該模型進(jìn)行有效的實(shí)時(shí)控制[2]。分布參數(shù)DP模型計(jì)算耗時(shí)少，可用于干燥機(jī)的控制[3-4]，該類(lèi)模型通常在分析與計(jì)算時(shí)把深床谷物分為若干個(gè)薄層，利用現(xiàn)有的薄層方程計(jì)算熱空氣狀態(tài)與糧食溫度和水分的變化，最后簡(jiǎn)化成多個(gè)薄層方程的疊加[4]。然而，DP模型通常在建立時(shí)均做了很多假設(shè)，而且只考慮了部分因素，與實(shí)際復(fù)雜系統(tǒng)有一定的差距。

對(duì)于此類(lèi)復(fù)雜不確定系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模還可以依靠實(shí)驗(yàn)的方法，采集一定的輸入、輸出數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)從而得到數(shù)學(xué)模型，通常這種方法得到的數(shù)學(xué)模型參數(shù)可能不具有明確的物理意義，但并不影響利用該模型進(jìn)行控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析[5]。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)方法在解決復(fù)雜系統(tǒng)的辨識(shí)方面具有很大的潛力。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在糧食等干燥系統(tǒng)辨識(shí)和建模中有很多應(yīng)用[6-10]，從文獻(xiàn)分析可以看出，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)功能，以及逼近任意非線(xiàn)性函數(shù)的特點(diǎn)，通過(guò)輸入、輸出數(shù)據(jù)辨識(shí)系統(tǒng)的模型是糧食干燥過(guò)程辨識(shí)的有效途徑。

紅外輻射干燥技術(shù)是一種節(jié)能、高效、無(wú)污染的新型干燥技術(shù)，是糧食干燥技術(shù)發(fā)展的新方向[11-12]，具有產(chǎn)品干燥品質(zhì)高、生產(chǎn)效率高、干燥速率快和節(jié)約能源等優(yōu)點(diǎn)。目前，國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者在紅外輻射干燥建模方面已經(jīng)開(kāi)展了相關(guān)研究[12-25]。綜合來(lái)看，研究文獻(xiàn)中所建紅外輻射干燥過(guò)程模型基本還是傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)和半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ突蛘咂渌?jiǎn)單回歸模型，未考慮諸多復(fù)雜的紅外輻射干燥影響因素，其應(yīng)用領(lǐng)域也基本在食品及蔬菜方面。

本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，利用實(shí)時(shí)在線(xiàn)測(cè)量的數(shù)據(jù)，把干燥時(shí)間、入口糧食含水率和溫度、出口糧食溫度、紅外輻射段的糧溫、對(duì)流段的糧溫、熱風(fēng)對(duì)流溫度和排糧速度作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入量，預(yù)測(cè)紅外輻射與對(duì)流糧食干燥機(jī)的出口糧食水分比和干燥速率，確定糧食被干燥至目標(biāo)含水率所需要的循環(huán)干燥次數(shù)，以期為該糧食干燥機(jī)的智能控制提供預(yù)測(cè)模型。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理

如圖1所示，人工神經(jīng)元模型是一個(gè)多輸入多輸出的非線(xiàn)性信息處理節(jié)點(diǎn)，把每一個(gè)這樣的節(jié)點(diǎn)當(dāng)作一個(gè)神經(jīng)元，由這些神經(jīng)元組成的網(wǎng)絡(luò)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[26]。

圖1中，x1～xn為人工神經(jīng)元i的輸入，通過(guò)權(quán)與神經(jīng)元連接；win為神經(jīng)元的連接權(quán)值；yi為人工神經(jīng)元i的輸出；f(·)為人工神經(jīng)元的非線(xiàn)性作用函數(shù)。人工神經(jīng)元i的輸出可以寫(xiě)為

(1)

式中θi——閾值

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許多不同的算法，其中應(yīng)用比較廣泛的算法是反向傳播(Back propagation,BP)學(xué)習(xí)算法，簡(jiǎn)稱(chēng)BP算法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示，X和y是網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出向量，每個(gè)神經(jīng)元用一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示，網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層節(jié)點(diǎn)組成，隱含層可以是一層，也可以是多層，其模型的可調(diào)參數(shù)分布在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的連接權(quán)值上，非線(xiàn)性函數(shù)隱含在神經(jīng)元及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.2 Structure of BP neural network

BP學(xué)習(xí)算法屬于σ算法，基本思想是最小二乘算法(Levenberg-Marquardt)，是有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)，基本原理是最速梯度下降法，由正向傳播和反向傳播組成。正向傳播中，輸入信號(hào)從輸入層經(jīng)隱含層傳向輸出層，輸入層到隱含層的作用函數(shù)通常為非線(xiàn)性函數(shù)，隱含層到輸出層的作用函數(shù)可以是非線(xiàn)性，也可以是線(xiàn)性函數(shù)。若輸出層得到了期望的輸出，學(xué)習(xí)算法結(jié)束；否則，轉(zhuǎn)向反向傳播。反向傳播是將誤差信號(hào)(樣本輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出之差)按原連接通路反向計(jì)算，由梯度下降法調(diào)整各層神經(jīng)元的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)輸出層誤差信號(hào)的平方和最小[26]。其實(shí)質(zhì)是把一組輸入輸出問(wèn)題轉(zhuǎn)換為一個(gè)非線(xiàn)性?xún)?yōu)化問(wèn)題。

1.2 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

圖4 糧食干燥機(jī)控制系統(tǒng)框圖Fig.4 Control schematic of grain dryer

評(píng)價(jià)模型好壞的指標(biāo)有：和方差、決定系數(shù)R2、均方根誤差和均方誤差。通常，均方根誤差和均方誤差越接近于0，R2越接近于1，函數(shù)擬合性能越好。

2 實(shí)驗(yàn)裝置

2.1 旁熱式輻射與對(duì)流糧食干燥機(jī)系統(tǒng)

2.1.1 機(jī)械系統(tǒng)及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

實(shí)驗(yàn)裝置是自行設(shè)計(jì)的已在東北某機(jī)械有限公司投入使用的旁熱式輻射與對(duì)流糧食干燥機(jī)系統(tǒng)，系統(tǒng)由機(jī)械結(jié)構(gòu)和控制結(jié)構(gòu)組成。其中機(jī)械系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示，主要由存放被干燥糧食的濕谷倉(cāng)、加熱干燥糧食的5HSHF10型干燥機(jī)和存放糧食的干谷倉(cāng)組成，其形狀均為矩形體。此外還有膠帶輸送機(jī)、提升機(jī)及電動(dòng)機(jī)等。

圖3 糧食干燥機(jī)系統(tǒng)機(jī)械結(jié)構(gòu)示意圖Fig.3 Mechanical structure diagram of grain dryer system 1、4、8.提升機(jī) 2.濕谷倉(cāng) 3、5、6、9、11.膠帶輸送機(jī) 7.干谷倉(cāng) 10.干燥機(jī)

糧食干燥機(jī)的檢測(cè)控制系統(tǒng)由計(jì)算機(jī)、PLC、變頻器及各種檢測(cè)傳感器組成，控制方案如圖4所示，主要由檢測(cè)部分及控制部分組成。實(shí)時(shí)檢測(cè)的信息有21個(gè)溫度、3個(gè)風(fēng)速和2個(gè)濕度，另外干燥機(jī)頂端與底端都安裝了電容式水分在線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置，可以實(shí)現(xiàn)干燥機(jī)入口糧食及出口糧食含水率的實(shí)時(shí)檢測(cè)，各傳感器及檢測(cè)位置如圖5中1～13所示；控制部分主要對(duì)3臺(tái)糧食提升機(jī)、5臺(tái)糧食膠帶輸送機(jī)以及供熱風(fēng)機(jī)、除塵風(fēng)機(jī)、油爐電動(dòng)機(jī)和濕倉(cāng)閥門(mén)電動(dòng)機(jī)進(jìn)行啟停控制，對(duì)混氣電動(dòng)閥門(mén)進(jìn)行開(kāi)度控制，對(duì)排糧電動(dòng)機(jī)進(jìn)行變頻控制。傳感器檢測(cè)的數(shù)據(jù)經(jīng)PLC：s7-300輸入輸出模塊采集后，經(jīng)以太網(wǎng)通信，在計(jì)算機(jī)上或觸摸屏上進(jìn)行存儲(chǔ)、顯示和計(jì)算，操作人員通過(guò)計(jì)算機(jī)或觸摸屏對(duì)干燥機(jī)設(shè)備進(jìn)行控制。

圖5 干燥機(jī)結(jié)構(gòu)與原理圖Fig.5 Schematic of structure and principle of grain dryer1.主熱風(fēng)道風(fēng)速傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 2.熱風(fēng)溫度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 3.紅外廢氣溫度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 4.紅外廢氣風(fēng)速傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn)5.廢氣溫度和濕度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 6.干燥廢氣風(fēng)速傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 7.入口糧食溫度和水分傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 8.出口糧食溫度及水分傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 9.對(duì)流段糧食溫度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 10.紅外輻射段糧食溫度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 11.燃燒管溫度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 12.煙氣溫度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn) 13.環(huán)境溫度和濕度傳感器監(jiān)測(cè)點(diǎn)14.電動(dòng)調(diào)節(jié)閥 15.廢氣室 16.油爐

其中依據(jù)出口糧食含水率及相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)排糧電動(dòng)機(jī)進(jìn)行變頻控制是糧食干燥控制的關(guān)鍵，本研究主要為該糧食干燥機(jī)出口糧食含水率的控制建立預(yù)測(cè)模型。

2.1.2 糧食干燥機(jī)結(jié)構(gòu)及干燥工藝

糧食干燥機(jī)結(jié)構(gòu)如圖5所示，干燥機(jī)長(zhǎng)2.06 m，寬1.3 m，高4.7 m，主體由儲(chǔ)糧段、對(duì)流段、輻射段和排糧段組成，其中儲(chǔ)糧段高1.6 m，對(duì)流段高1.1 m，輻射段高0.8 m，排糧段高1.2 m。干燥機(jī)的對(duì)流段為組合設(shè)計(jì)，方便拆解和更換，有3種工藝可供選擇：順流、順逆流和混流；輻射段4個(gè)油爐為旁熱輻射式，能自動(dòng)點(diǎn)火，配有相應(yīng)安全裝置；燃燒室采用了鍋爐鋼板結(jié)構(gòu)并且所有鋼板均做了防銹處理。

糧食從干燥機(jī)頂端由上而下流動(dòng)經(jīng)過(guò)對(duì)流段與輻射段依次進(jìn)行對(duì)流干燥與輻射干燥，到達(dá)排糧口時(shí)，判斷出口糧食水分傳感器檢測(cè)的糧食含水率是否達(dá)到目標(biāo)值，如達(dá)到，則膠帶輸送機(jī)6正轉(zhuǎn)，糧食送入干谷倉(cāng)，至此干燥結(jié)束，如未達(dá)到目標(biāo)含水率，則膠帶輸送機(jī)6反轉(zhuǎn)，糧食重新進(jìn)入干燥機(jī)，繼續(xù)循環(huán)干燥。其中輻射段與對(duì)流段干燥糧食的基本原理如下：

輻射干燥時(shí)，燃燒機(jī)加熱的輻射筒溫度可以達(dá)到380℃左右，利用其高溫對(duì)輻射段糧食進(jìn)行紅外輻射干燥。紅外輻射干燥后的紅外廢氣溫度為150℃左右，利用其余熱進(jìn)行熱風(fēng)對(duì)流干燥可有效節(jié)約能源。

對(duì)流干燥時(shí)，將輻射段產(chǎn)生的紅外廢氣中混入適量冷空氣，通過(guò)電動(dòng)調(diào)節(jié)閥調(diào)節(jié)冷風(fēng)量實(shí)現(xiàn)對(duì)混合后空氣溫度的調(diào)節(jié)，混合空氣經(jīng)管道進(jìn)入對(duì)流段與糧食接觸進(jìn)行熱風(fēng)對(duì)流干燥。因其利用了紅外輻

射干燥的余熱進(jìn)行了熱風(fēng)對(duì)流干燥，輻射段與對(duì)流段使用同一熱源，實(shí)現(xiàn)了能源的循環(huán)利用；另外，輻射干燥時(shí)不需要加熱中間介質(zhì)，熱量直接傳入物料內(nèi)部，可使物料內(nèi)部受熱均勻，所以比較節(jié)能，干燥后糧食品質(zhì)較好。

2.2 糧食干燥機(jī)出口糧食含水率控制模型

2.2.1 研究對(duì)象的確立

本系統(tǒng)的控制對(duì)象為新型糧食干燥機(jī)的出口糧食含水率，該變量是一個(gè)隨干燥時(shí)間連續(xù)變化的物理量，通常，糧食在干燥機(jī)中的干燥時(shí)間通過(guò)排糧電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速來(lái)調(diào)節(jié)，控制算法的目的是根據(jù)糧食干燥系統(tǒng)的相關(guān)影響因素，自動(dòng)計(jì)算出系統(tǒng)所需要的最優(yōu)排糧轉(zhuǎn)速，最終將出口糧食含水率穩(wěn)定調(diào)節(jié)到所需要的范圍。

2.2.2 影響因素分析

在糧食干燥機(jī)干燥過(guò)程中，影響出口糧食含水率的因素主要有：干燥工藝、環(huán)境因素(環(huán)境溫度、環(huán)境濕度)、谷物因素(品種、初始含水率、排糧速度、干燥流型)、熱風(fēng)因素(風(fēng)溫、風(fēng)濕、風(fēng)量)等。糧食干燥機(jī)控制過(guò)程中各變量選擇如下：被控變量為出口糧食含水率；控制變量為排糧電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；干擾量為糧食初始含水率、各熱風(fēng)段溫度、濕度、環(huán)境溫度和濕度。

經(jīng)綜合分析，建立糧食干燥機(jī)的干燥過(guò)程模型時(shí)，設(shè)熱風(fēng)風(fēng)速、風(fēng)量及品種等在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中基本不變，看作常量，主要選取了干燥時(shí)間(Dt)、入口糧食含水率(Min)和溫度(Tin)、出口糧食溫度(Tout)、紅外輻射段的糧溫(Tir)、對(duì)流段的糧溫(Tcon)、熱風(fēng)對(duì)流溫度(Th)以及干燥機(jī)排糧速度(V)共8個(gè)主要影響因素作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入，將糧食干燥機(jī)的出口水分比或干燥速率作為模型的輸出。

2.2.3 控制策略

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制模型結(jié)構(gòu)如圖6所示，首先依據(jù)干燥實(shí)驗(yàn)中傳感器檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立糧食干燥機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)該模型進(jìn)行離線(xiàn)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，實(shí)時(shí)控制過(guò)程中在線(xiàn)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)，使模型逼近實(shí)際干燥過(guò)程。該控制器不是單純的依據(jù)出口糧食含水率來(lái)調(diào)整排糧速度，而是綜合了多種因素，當(dāng)其中的任何一個(gè)相關(guān)因素發(fā)生變化時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都能自動(dòng)計(jì)算分析，得到下一時(shí)刻出口糧食含水率的預(yù)測(cè)值，控制模型中的智能控制器依據(jù)該預(yù)測(cè)值優(yōu)化計(jì)算出該時(shí)刻排糧電動(dòng)機(jī)的轉(zhuǎn)速最優(yōu)值給變頻器，從而控制糧食在干燥機(jī)中的干燥時(shí)間，實(shí)現(xiàn)出口糧食含水率的最優(yōu)控制。

圖6 干燥機(jī)控制算法原理圖Fig.6 Control model structure of grain dryer

3 糧食干燥機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立

3.1 實(shí)驗(yàn)條件及計(jì)算公式

進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的玉米為黑龍江省哈爾濱市賓縣農(nóng)戶(hù)當(dāng)季自然收獲的品種星星一號(hào)，初始含水率在28%左右，實(shí)驗(yàn)環(huán)境溫度為-10～8℃，濕度60%～70%，熱風(fēng)溫度在80～120℃之間，熱風(fēng)風(fēng)速12 m/s，出口糧食水分傳感器校準(zhǔn)采用105℃標(biāo)準(zhǔn)干燥箱法進(jìn)行(GB/T 5497—1985)。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程中相關(guān)計(jì)算公式如下：

干燥箱試樣糧食含水率計(jì)算公式為

M=(W1-W2)/(W1-W0)×100%

(2)

式中W0——稱(chēng)量瓶質(zhì)量，gW1——干燥前試樣和稱(chēng)量瓶質(zhì)量，gW2——干燥后試樣和稱(chēng)量瓶質(zhì)量，g

t時(shí)刻出口糧食含水率(濕基含水率)計(jì)算公式為

Mt=wh(t)/w(t)×100%

(3)

式中wh(t)——t時(shí)刻糧食中水分的質(zhì)量，kgw(t)——t時(shí)刻糧食的總質(zhì)量，kg

t時(shí)刻的糧食水分比與初始含水率、t時(shí)刻的糧食濕基含水率以及t時(shí)刻的平衡含水率有關(guān)，公式為

MR=(Mt-Me)/(M0-Me)

(4)

式中M0——初始含水率,%Me——t時(shí)刻的平衡含水率,%

平衡含水率會(huì)隨著干燥過(guò)程中空氣溫度和濕度的改變而改變，因此，干燥機(jī)出口糧食的平衡含水率是一個(gè)隨出口空氣溫度與濕度變化的值，計(jì)算公式為

(5)

式中RH——t時(shí)刻干燥機(jī)出口空氣相對(duì)濕度，%T——t時(shí)刻干燥機(jī)出口空氣溫度，℃

t時(shí)刻瞬時(shí)干燥速率計(jì)算公式為

DV=(M1-M2)/Δt

(6)

式中M1——t1時(shí)刻的濕基含水率，%M2——t2時(shí)刻的濕基含水率，% Δt——t1到t2之間的時(shí)間差，min

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取

為了建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，首先需采集實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依靠學(xué)習(xí)樣本來(lái)確定網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值和閾值等參數(shù)。表1為2015年11月25日順流紅外輻射干燥實(shí)驗(yàn)中各傳感器采集到的部分實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)，實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)為糧食干燥機(jī)運(yùn)行0.5 h后，輻射溫度達(dá)到380℃左右，熱風(fēng)溫度達(dá)到120℃后各傳感器每隔1 min采集的干燥數(shù)據(jù)。表1中DR為該點(diǎn)附近10個(gè)瞬時(shí)干燥速率的平均值。

首先對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，剔除明顯不合理的數(shù)據(jù)，例如，實(shí)驗(yàn)初始，糧食內(nèi)部結(jié)冰現(xiàn)象造成的糧食水分傳感器測(cè)量不準(zhǔn)確，或供熱系統(tǒng)故障等產(chǎn)生的隨機(jī)誤差影響較大的不符合正常干燥過(guò)程的數(shù)據(jù)等，最終選擇了274組實(shí)驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)，其中隨機(jī)選擇了204組數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集，剩余70組數(shù)據(jù)作為預(yù)測(cè)驗(yàn)證集。

表1 糧食干燥機(jī)實(shí)驗(yàn)部分樣本數(shù)據(jù)Tab.1 Partial experiment samples result for grain dryer

訓(xùn)練時(shí)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化操作，標(biāo)準(zhǔn)的歸一化公式為

(7)

式中Xi——樣本數(shù)據(jù)中輸入/輸出向量的實(shí)測(cè)值Xmax——樣本數(shù)據(jù)中輸入/輸出向量的最大值Xmin——樣本數(shù)據(jù)中輸入/輸出向量的最小值

3.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)

根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，在Matlab中，編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模程序，確立新型糧食干燥機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)如圖7所示，輸入層M有8個(gè)節(jié)點(diǎn)，分別為選定的影響糧食干燥的8個(gè)主要影響因素，隱含層N有10個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層L有1個(gè)節(jié)點(diǎn)，為出口糧食水分比或干燥速率。最佳隱含層的個(gè)數(shù)滿(mǎn)足公式

(8)

式中a——1～10之間的常數(shù)

圖7 建立的3層共19個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)Fig.7 BP prediction model structure based on three layers with 19 neurons

圖7中xj為網(wǎng)絡(luò)的第j個(gè)輸入變量值；ni為隱含層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸入；Oi為隱含層第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出；N′1為輸出層節(jié)點(diǎn)y1的輸入；N′2為輸出層節(jié)點(diǎn)y2的輸入；y1、y2分別為水分比模型MR、干燥速率模型DR的輸出；wij為輸入層到隱含層的權(quán)值；wki為隱含層到輸出層的權(quán)值。隱含層到輸出層的作用函數(shù)為線(xiàn)性函數(shù)，輸入層到隱含層作用函數(shù)及其導(dǎo)數(shù)形式為

f(x)=1/(1+e-x)

(9)

f′(x)=f(x)(1-f(x))

(10)

網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值為(0,1]之間的隨機(jī)數(shù)，初始迭代次數(shù)為100次，學(xué)習(xí)率為0.1，訓(xùn)練目標(biāo)誤差為0.000 4。

3.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)

網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練過(guò)程采用Levenberg-Marquardt (LM)算法，學(xué)習(xí)算法流程如圖8所示。

圖8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)流程Fig.8 Learning process of BP neural network model

輸入學(xué)習(xí)樣本為xp=(x1p,x2p,…,x8p)，已知對(duì)應(yīng)的輸出樣本為dp=d1p(若為干燥速率模型則為d2p，學(xué)習(xí)的目的是用網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)輸出y1p(若為干燥速率模型則為y2p)與目標(biāo)量d1p或d2p的誤差來(lái)修正其權(quán)值，使誤差信號(hào)逐漸減少。

對(duì)于每一個(gè)樣本p的二次型誤差準(zhǔn)則函數(shù)Ep，取L2范數(shù)，即

(11)

系統(tǒng)P個(gè)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練后的總誤差準(zhǔn)則函數(shù)為

(12)

每次迭代時(shí)的誤差梯度下降法公式為

(13)

(14)

wij=wij+Δwij

(15)

wki=wki+Δwki

(16)

其中

(17)

η為學(xué)習(xí)速率，范圍在(0,1]之間。

最終水分比預(yù)測(cè)模型經(jīng)過(guò)13次迭代(干燥速率模型經(jīng)過(guò)24次迭代) 后網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束。建立的順流紅外輻射的出口水分比MR及干燥速率預(yù)測(cè)模型DR的公式分別為(輸出層的激勵(lì)函數(shù)為線(xiàn)性函數(shù))

1.66O2-0.13O3-0.33O4+0.14O5-0.44O6-

0.25O7+0.68O8-1.55O9+0.32O10+1.16

(18)

3.35O2+8.2O3+3.74O4+0.79O5+14.35O6+

5.67O7+10.39O8-5.68O9+2.62O10-0.99

(19)

其中

x0=θiwi0=-1 (i=1,2,…,10)

MR模型和DR模型的wij權(quán)系數(shù)矩陣和θi閾值矩陣分別如表2和表3所示。

表2 水分比和干燥速率模型的權(quán)系統(tǒng)矩陣Tab.2 Weight coefficient matrix of MR and DR models

表3 水分比和干燥速率的θi閾值矩陣Tab.3 θi threshold matrix of MR and DR models

3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，利用70組驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試，其中出口糧食水分比模型訓(xùn)練的均方根誤差為0.009；R2為0.998 9，總誤差為0.504，絕對(duì)誤差在±0.03范圍內(nèi)，相對(duì)誤差在±0.04范圍內(nèi)；干燥速率模型預(yù)測(cè)的均方根誤差為0.004 1，R2為0.998 0，預(yù)測(cè)的總誤差為0.212，絕對(duì)誤差在±0.02范圍內(nèi)，大多集中在±0.005附近，相對(duì)誤差基本在±0.1范圍內(nèi)。

基于均方根誤差的水分比模型和干燥速率模型的訓(xùn)練性能曲線(xiàn)分別如圖9a、9b所示；出口水分比和干燥速率的模型預(yù)測(cè)總誤差分別如圖9c、9d所示。

圖9 糧食干燥機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)性能Fig.9 Prediction performance of BP neural network model for grain dryer

4 模型應(yīng)用結(jié)果分析

應(yīng)用上述模型分別預(yù)測(cè)了新型糧食干燥機(jī)干燥過(guò)程的出口水分比隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，干燥速率隨時(shí)間變化的曲線(xiàn)，如圖10a所示；干燥水分比、干燥速率及對(duì)流熱風(fēng)溫度變化關(guān)系如圖10b所示。通過(guò)與實(shí)際實(shí)驗(yàn)曲線(xiàn)對(duì)比分析可以看出，預(yù)測(cè)曲線(xiàn)與實(shí)際實(shí)驗(yàn)曲線(xiàn)擬合良好，證明該模型能正確預(yù)測(cè)該糧食干燥機(jī)的動(dòng)力學(xué)曲線(xiàn)。

圖10a為干燥30 min之后的干燥特性曲線(xiàn)，此時(shí)的輻射筒溫度已經(jīng)升高到380℃左右，干燥時(shí)的熱風(fēng)溫度基本維持在120℃，干燥初期，儲(chǔ)糧段糧食會(huì)有吸濕現(xiàn)象，越上層吸濕現(xiàn)象越明顯，被干燥糧食含水率出現(xiàn)分層現(xiàn)象，越靠近上層含水率越高，因最下層的糧食首先到達(dá)排糧段，所以出口糧食水分比會(huì)出現(xiàn)不降反升的現(xiàn)象，隨著干燥時(shí)間的進(jìn)行，糧食水分比開(kāi)始下降，說(shuō)明糧食開(kāi)始被干燥。干燥速率隨著輻射筒溫度的升高而逐漸升到最大值，之后開(kāi)始出現(xiàn)的下降-上升-下降趨勢(shì)，應(yīng)該與干燥條件變化、輻射溫度變化和糧食含水率分布不均等諸多影響因素有關(guān)，大約經(jīng)過(guò)90 min，糧食水分比下降到0.7左右，平均干燥速率下降，糧食含水率減小7%～8%，此后糧食水分比與干燥速率重復(fù)相同變化趨勢(shì)，同樣大約持續(xù)90 min，重復(fù)剛才趨勢(shì)，糧食含水率減小3%～4%，之后經(jīng)過(guò)兩次同樣變化趨勢(shì)，每次都比前一次稍微變緩，平均干燥速率比前一次下降，由此可以推斷，紅外輻射與對(duì)流糧食干燥機(jī)循環(huán)干燥時(shí)一個(gè)干燥循環(huán)大約需要90 min，此次干燥大約需4個(gè)循環(huán)。

圖10 紅外輻射對(duì)流聯(lián)合干燥的干燥動(dòng)力學(xué)預(yù)測(cè) 曲線(xiàn)分析Fig.10 Analysis of drying dynamics prediction curves of infrared radiation and convection grain dryer

從圖10b基本可以看出前90 min平均干燥速率較快，此階段熱風(fēng)溫度基本維持在120℃，糧食含水率較高，糧食內(nèi)部水氣分壓較大，平均干燥速率較快，糧食吸收的熱量與蒸發(fā)水分所用熱量大致平衡，因此糧食升溫并不明顯；90～180 min平均干燥速度比第一次循環(huán)下降，溫度比第一次循環(huán)干燥時(shí)上升，變化不大；180 min后雖然熱風(fēng)溫度降為100℃，仍可以看出糧食溫度有明顯的升高，糧食干燥進(jìn)入降速段，此時(shí)蒸發(fā)吸熱減少。

依據(jù)同樣的建模方法，利用2015年11月28日的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)建立順逆流干燥水分比預(yù)測(cè)模型(網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為7-10-1，模型去掉了一個(gè)影響因素：輻射糧溫)，與建立的紅外輻射對(duì)流聯(lián)合加熱的模型預(yù)測(cè)的出口水分比進(jìn)行對(duì)比分析，由圖11可以看出，根據(jù)干燥到相同水分所用時(shí)間的對(duì)比，紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥所用時(shí)間最短，干燥速度最快，證明紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥相對(duì)于普通對(duì)流干燥有明顯的優(yōu)勢(shì)。

圖11 對(duì)流干燥與紅外輻射對(duì)流聯(lián)合干燥的水分比 預(yù)測(cè)曲線(xiàn)對(duì)比Fig.11 Comparison of MR curves of convective drying and infrared radiative and convective drying

5 結(jié)束語(yǔ)

建立了糧食干燥的水分比與干燥速率的神經(jīng)網(wǎng)

絡(luò)模型，模型結(jié)構(gòu)為8-10-1，給出了模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式及擬合指標(biāo)值，R2分別為0.998 9和0.998 0，均方根誤差分別為0.009和0.004 1，能較好地預(yù)測(cè)紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合加熱的干燥機(jī)干燥性能，同時(shí)對(duì)紅外輻射與對(duì)流糧食干燥的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了分析，分析了該糧食干燥機(jī)干燥過(guò)程中的出口水分比及干燥速率的變化情況以及各個(gè)干燥階段糧食溫度的變化情況，總結(jié)了本次紅外輻射對(duì)流糧食干燥機(jī)的循環(huán)干燥過(guò)程大約需要經(jīng)過(guò)4個(gè)循環(huán)到達(dá)目標(biāo)水分。相比于其它經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，該模型能綜合考慮多個(gè)影響因素，能較真實(shí)地反映糧食干燥的實(shí)際實(shí)驗(yàn)情況；最后利用該方法建立了順逆流干燥實(shí)驗(yàn)的出口水分比預(yù)測(cè)模型，其預(yù)測(cè)性能較好，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法具有普遍適用的辨識(shí)結(jié)構(gòu)，并且通過(guò)對(duì)2種不同干燥工藝的出口糧食水分比預(yù)測(cè)分析，證明了紅外輻射干燥與對(duì)流聯(lián)合干燥相對(duì)于普通對(duì)流干燥的優(yōu)越性。該建模方法可以為紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥過(guò)程提供一種新的建模方法，應(yīng)用該方法可以更好地指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)，為不確定系統(tǒng)的建模方法及其應(yīng)用提供參考。

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DAI Aini1,2ZHOU Xiaoguang1LIU Xiangdong3LIU Jingyun4ZHANG Chi1

(1.SchoolofAutomation,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications,Beijing100876,China2.ScienceandInformationCollege,QingdaoAgriculturalUniversity,Qingdao266109,China3.CollegeofEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China4.SchoolofAutomation,BeijingUnionUniversity,Beijing100101,China)

The drying mechanism of combined side-heat infrared radiation and convection (IRC) grain dryer is more complicated compared with that of the traditional convection drying. In order to explore the model of uncertain system like the grain drying and application of BP artificial neural network method, a new intelligent prediction model for the combined side-heated IRC dryer used to predict the outlet core moisture content ratio and drying rate is developed based on BP neural network algorithm. The model which has three layer neural network structures (8-10-1) is trained and tested based on the train data set and test data set by programming the model in Matlab. The model inputs are the eight influence variables of grain dryer, and the model output is the outlet grain moisture ratio of the dryer or the drying rate. The corresponding mathematical expressions of moisture ratio and drying rate model are also given, and the determination coefficients (R2) of model prediction are 0.998 9 and 0.998 0, and the root mean square errors (RMSE) are 0.009 and 0.004 1, respectively. The predicted results are fitted well with the measured data, and the prediction accuracy is high. In addition, combined with the experimental drying conditions, the prediction results of the model are analyzed and summarized. According to the same method, the prediction model of outlet moisture ratio for the counter-current grain drying is also successfully established. By the comparison of predicted performance curves for two types of drying process, it is proved that the combined side-heat IRC drying has faster drying rate and less time to dry to the target moisture value than those of the conventional hot air convection drying. It can be used to predict the drying performance of different drying processes and to realize the comparison of different drying processes. In addition, compared with other grain drying mathematical models, various influence factors of grain drying can be comprehensively considered, which can provide a new modeling method for the complex system like the drying of combined side-heat IRC.

grain; combined infrared radiation and convection drying; BP neural network; prediction model

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.03.045

2016-07-03

2016-08-09

國(guó)家糧食公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)(201413006)

代愛(ài)妮(1977—)，女，博士生，青島農(nóng)業(yè)大學(xué)講師，主要從事糧食干燥控制和智能控制研究，E-mail: dan20023@163.com

周曉光(1957—)，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事控制理論及其在工程中的應(yīng)用研究，E-mail: zxg@bupt.edu.cn

TP273; S226

A

1000-1298(2017)03-0351-10