高頻真空木材干燥的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法研究

姜 濱，孫麗萍，曹 軍，周 正（東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱 150040）

高頻真空木材干燥的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法研究

姜 濱，孫麗萍，曹 軍，周 正
（東北林業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，哈爾濱 150040）

高頻真空木材干燥是一種干燥速度快、能源消耗低、環(huán)境污染小的新型聯(lián)合干燥技術(shù)。在木材高頻真空聯(lián)合干燥過(guò)程的理論分析基礎(chǔ)上，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立的木材干燥模型，設(shè)計(jì)了木材干燥模糊控制器和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。對(duì)模糊控制和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種控制方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法控制效果更好，如溫度上升快，控制精度高，穩(wěn)定性好。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法對(duì)實(shí)現(xiàn)木材干燥過(guò)程的全自動(dòng)控制具有重要研究意義。

高頻真空；木材干燥；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1 前言

高頻真空木材干燥是一種干燥速度快、能源消耗低、環(huán)境污染小的新型聯(lián)合干燥技術(shù)[1]。該技術(shù)具備高頻干燥和真空干燥各自的優(yōu)點(diǎn)，在減少木材干燥過(guò)程中由于局部溫度過(guò)高而發(fā)生開(kāi)裂或燒焦可能性的同時(shí)，縮短了干燥時(shí)間；另外，還保證了木材的干燥品質(zhì)[2]。在傳統(tǒng)proportional integral derivative（PID）控制的基礎(chǔ)上，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的智能控制，改善系統(tǒng)性能，提高控制精度。

2 高頻真空木材干燥的模糊控制方法

高頻真空木材干燥過(guò)程具有非線(xiàn)性和復(fù)雜性的特點(diǎn)，常規(guī)控制往往不能滿(mǎn)足控制精度，模糊控制是一種不依賴(lài)數(shù)學(xué)模型的非線(xiàn)性智能控制方法[3]。根據(jù)木材干燥模糊控制過(guò)程和木材高頻真空干燥工藝過(guò)程，將干燥窯內(nèi)木材中心溫度與給定溫度之間的誤差e及誤差變化率ec作為控制器的輸入，將高頻控制信號(hào)g作為控制器的輸出[4]。由于輸入?yún)?shù)誤差e及誤差變化率ec和輸出參數(shù)高頻控制信號(hào)g都是精確量，因此需進(jìn)行模糊化使之變成模糊量，木材干燥模糊控制系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 木材干燥模糊控制系統(tǒng)方框圖Fig.1 Block diagram of wood drying control system

模糊化過(guò)程中選取高斯函數(shù)作為各模糊子集在相應(yīng)論域上的隸屬函數(shù)[5]。高斯型隸屬函數(shù)形式為

式（1）中，c為高斯函數(shù)的對(duì)稱(chēng)中心；δ為函數(shù)寬度。在基本模糊控制器的設(shè)計(jì)中，這兩個(gè)值根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給出，具體輸入輸出量的隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)如下：溫度誤差的模糊等級(jí)為7，集合論域?yàn)閇-6，-4，-2，0，2，4，6]，則將溫度誤差隸屬函數(shù)中c取值為-6，4，-2，0，2，4，6；δ的值取為1.2。溫度誤差變化率的模糊等級(jí)為5，集合論域?yàn)閇-4，-2，0，2，4]，則將溫度誤差變化率隸屬函數(shù)中 c取值為-4，-2，0，2，4；δ的值取為1.2。控制輸出量的模糊等級(jí)為4，集合論域?yàn)閇0，1，2，3，4，5，6]，則將控制輸出量隸屬函數(shù)中c取值為0，2，4，6；δ的值取為1.2。

本文采用Mamdani模型的合成推理法來(lái)建立木材干燥模糊控制器的規(guī)則，首先建立溫度誤差和溫度誤差變化率交運(yùn)算的模糊關(guān)系；然后求得模糊輸出量的模糊關(guān)系，即模糊控制器的控制規(guī)則。根據(jù)模糊變量的初始值及經(jīng)過(guò)改進(jìn)back propagation（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算得出的模糊變量的調(diào)整值，可以求出具體的模糊集合，再根據(jù)合成推理法得到的模糊控制關(guān)系就能推理出輸入—輸出的模糊關(guān)系矩陣。

3 高頻真空木材干燥的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

3.1 模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合

模糊控制是通過(guò)模糊邏輯來(lái)模擬人類(lèi)的思維方式處理實(shí)際系統(tǒng)中的控制問(wèn)題，這種模糊邏輯控制系統(tǒng)在處理復(fù)雜性、不確定性、非精確的實(shí)際控制問(wèn)題時(shí)具有明顯優(yōu)勢(shì)[6]。模糊控制用模糊集合來(lái)描述客觀(guān)存在的非確定性信息，不依賴(lài)具體的數(shù)學(xué)模型，但其變量隸屬函數(shù)和模糊控制規(guī)則不具有動(dòng)態(tài)調(diào)整性，整個(gè)控制過(guò)程缺乏自學(xué)習(xí)能力，從而影響控制效果[7]。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有并行處理、自學(xué)習(xí)和較好的容錯(cuò)能力，屬于黑箱式的學(xué)習(xí)模式，將其與模糊控制結(jié)合起來(lái)，動(dòng)態(tài)地調(diào)整模糊控制器的相關(guān)參數(shù)，提高系統(tǒng)的控制性能[8]。

3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)

對(duì)木材干燥過(guò)程進(jìn)行模糊控制時(shí)，很難得到相對(duì)準(zhǔn)確的模糊控制規(guī)則，本文針對(duì)木材高頻真空干燥過(guò)程提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。兩者結(jié)合方式選用的是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)式，利用BP學(xué)習(xí)算法動(dòng)態(tài)地調(diào)整模糊控制器變量隸屬函數(shù)的相關(guān)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)木材干燥系統(tǒng)的模糊自適應(yīng)控制。木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)方框圖如圖2所示。

學(xué)習(xí)算法選用的是BP算法，通過(guò)BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播來(lái)調(diào)整模糊控制器模糊變量的隸屬函數(shù)，為模糊控制過(guò)程提供必要信息，以使被控對(duì)象的輸出逼近期望值[9]。模糊控制器采用的數(shù)學(xué)解析模型為

圖2 木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)方框圖Fig.2 Block diagram of wood drying fuzzy neural network control system

自學(xué)習(xí)過(guò)程中的性能函數(shù)為

式（3）中，L為性能函數(shù)的輸出；r為被控對(duì)象的期望輸出；y為被控對(duì)象的實(shí)際輸出；t為自學(xué)習(xí)過(guò)程時(shí)間。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層激勵(lì)函數(shù)選取Sigmoid型函數(shù)，輸出層激勵(lì)函數(shù)選為 fc(x)=x。得到網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的輸出值為

4 模糊控制器和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器實(shí)驗(yàn)

4.1 模糊控制器仿真實(shí)驗(yàn)

仿真環(huán)境為MATLAB7.0 SIMULINK。根據(jù)日本柳杉高頻真空聯(lián)合干燥實(shí)驗(yàn)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，將模糊控制器仿真中的給定溫度設(shè)定為70℃，初始溫度設(shè)定為50℃，仿真時(shí)間定為120 min，木材干燥模糊控制系統(tǒng)的仿真原理如圖3所示，仿真輸出結(jié)果如圖4所示。

圖3 木材干燥模糊控制器仿真模型Fig.3 Simulation model of wood drying fuzzy controller

圖4 模糊控制系統(tǒng)溫度輸出曲線(xiàn)Fig.4 Temperature output curve of fuzzy control system

4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器仿真實(shí)驗(yàn)

在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的MATLAB7.0仿真試驗(yàn)中，本文采用M函數(shù)編輯器編寫(xiě)了木材干燥系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，并通過(guò)運(yùn)行已經(jīng)建立的M文件完成了整個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)。

為便于實(shí)驗(yàn)對(duì)比，將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的仿真條件與模糊控制的設(shè)定為一致，木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真原理如圖5所示，仿真輸出結(jié)果如圖6所示。

圖5 木材干燥模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器仿真模型Fig.5 Simulation model of wood drying fuzzy neural network controller

從兩種控制方法的仿真結(jié)果中可以看出，模糊控制的溫度上升時(shí)間為80 min左右，調(diào)節(jié)時(shí)間接近120 min，溫度控制量的精度為±2.5℃；而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的溫度上升時(shí)間為60 min，調(diào)節(jié)時(shí)間為85 min，溫度控制量的精度為±1℃。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制效果要比模糊控制精確，通過(guò)BP的自學(xué)習(xí)能力動(dòng)態(tài)地調(diào)整模糊控制器的相關(guān)參數(shù)，提高了模糊控制精度，減小了溫度調(diào)整時(shí)間。

圖6 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)溫度輸出曲線(xiàn)Fig.6 Temperature output curve of fuzzy neural network control system

5 結(jié)語(yǔ)

高頻真空聯(lián)合木材干燥作為一種新型的聯(lián)合干燥方式，具有干燥速度快、能源消耗低、環(huán)境污染小等優(yōu)勢(shì)。木材干燥過(guò)程具有非線(xiàn)性、時(shí)變性及復(fù)雜性等因素，傳統(tǒng)的控制方法達(dá)不到高精度的控制需求。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模糊控制相結(jié)合，利用BP算法的自學(xué)習(xí)能力動(dòng)態(tài)地調(diào)整模糊控制器中變量的隸屬函數(shù)，使模糊控制器的控制輸出量更為精確?；谝呀ǖ哪静母稍锬Ｐ瓦M(jìn)行了模糊控制器與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明木材高頻真空聯(lián)合干燥的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制效果更好。

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[6]王立新.模糊系統(tǒng)與模糊控制教程[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003.

[7]曹文華.混沌優(yōu)化的微波木材干燥模糊控制器的設(shè)計(jì)研究[D].哈爾濱：東北林業(yè)大學(xué)，2010.

[8]李盼池，李世勇.基于量子遺傳算法的正規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2007，19(16)：3710-3714.

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Research on fuzzy neural network control method for high-frequency vacuum drying of wood

Jiang Bin，Sun Liping，Cao Jun，Zhou Zheng
(College of Mechanical and Electrical Engineering，Northeast Forestry University，Harbin 150040，China)

High-frequency vacuum combined wood drying is a kind of fast drying speed，low energy consumption，little environmental pollution of new drying technology.On the basis of theoretical analysis with high frequency in wood vacuum drying process，the fuzzy controller and fuzzy neural network controller of wood drying are designed in view of the neural network method to establish model of wood drying.The simulation experiment results show that fuzzy neural network control is better，such as the temperature rising fast，high control precision，good stability.The method to realize the automatic control of timber drying process has important research significance.

high-frequency vacuum；wood drying；fuzzy neural network

S781.71

A

1009-1742(2014)04-0017-04

2014-01-20

孫麗萍，1958年出生，女，黑龍江哈爾濱市人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事智能檢測(cè)、模式識(shí)別、木材科學(xué)與技術(shù)方面的研究；E-mail：zdhslp@163.com