基于含水率变化的气体射流冲击干燥过程温度自适应控制系统

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持，实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制，该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入，物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明，该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求，5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R²和均方根误差RMSE依次为0.9934和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID（improved neural network-PID，INN-PID）控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID（neural network-PID，NN-PID）和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55 ℃的干燥温度控制试验。结果表明，在仿真试验中，INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器；干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律，INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s，调节时间是120.59 s，最大超调量是4.87 %，满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统，进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明，该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义，对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。

Temperature adaptive control system for air-impingement drying process based on moisture content change