申超群,薛姣
河南機(jī)電職業(yè)學(xué)院(鄭州 450000)
茶葉加工過程中一個(gè)重要的工序就是茶葉炒制,如何控制炒制溫度將直接決定茶葉品質(zhì)。溫度過高,茶葉會(huì)出現(xiàn)焦邊、爆點(diǎn);溫度過低,茶葉會(huì)出現(xiàn)紅梗。隨著工業(yè)自動(dòng)化水平不斷提高,茶葉炒制已很少采用純手工方式,大多采用半機(jī)械化方式或全自動(dòng)化方式,未來會(huì)向智能化加工發(fā)展[1-2]。目前,炒茶機(jī)在制茶領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛,炒茶機(jī)不僅能夠減輕工人勞動(dòng)強(qiáng)度,而且可以提高加工效率以及質(zhì)量,進(jìn)一步降低企業(yè)生產(chǎn)成本。當(dāng)前,炒茶機(jī)的溫控裝置智能化水平較低,結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單、功能相對(duì)單一,所以溫度波動(dòng)較大、精度低而且具有比較明顯的滯后性,實(shí)際控制效果不甚理想[3-4]。
為解決上述問題,提高炒茶機(jī)溫控系統(tǒng)的精度、響應(yīng)速度、穩(wěn)定性,國(guó)內(nèi)研究人員進(jìn)行了相關(guān)探討。李兵等[5]設(shè)計(jì)一種基于動(dòng)態(tài)矩陣控制的茶葉烘干機(jī),運(yùn)動(dòng)DMC-PID串級(jí)溫度控制系統(tǒng)既可以提高系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力與魯棒性又可以提高系統(tǒng)抗干擾性能,但是該方法的控制精度有待進(jìn)一步提高。靳淑偉[6]設(shè)計(jì)一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的茶葉烘干機(jī)控制系統(tǒng),利用粒子群算法提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,該方法響應(yīng)速度快、超調(diào)量小,但是算法比較復(fù)雜、不易實(shí)現(xiàn)。潘玉成等[7]設(shè)計(jì)一種基于模糊專家控制的茶葉炒制溫度控制系統(tǒng),控制效果良好但是缺乏自學(xué)習(xí)能力。參考現(xiàn)有研究成果,結(jié)合模糊控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)一種滾筒式茶葉烘干機(jī)溫度控制系統(tǒng),既善于處理定性問題又具有一定的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力,通過試驗(yàn)驗(yàn)證所述控制系統(tǒng)的有效性。
滾筒式茶葉烘干機(jī)結(jié)構(gòu)如圖1所示,在某種程度上,茶葉屬于食品而且對(duì)溫度比較敏感,因此此次選用滾筒式對(duì)流換熱方式進(jìn)行干燥處理。新鮮茶葉由料斗進(jìn)入,借助高溫氣流到達(dá)滾筒內(nèi)部;滾筒不停旋轉(zhuǎn)可使茶葉與熱氣流充分接觸,這樣茶葉中水分就會(huì)被熱氣流帶走;出風(fēng)口抽氣電機(jī)可將攜帶濕氣的熱氣抽出。從工作過程看,烘干溫度將直接決定茶葉品質(zhì)。但是烘干溫度時(shí)變性、滯后性比較明顯,干擾因素較多,因此很難建立其數(shù)學(xué)模型。一般情況下,烘干溫度可通過調(diào)節(jié)熱風(fēng)風(fēng)量或者溫度來實(shí)現(xiàn)??紤]到烘干溫度控制的非線性,若采用PID控制很難取得比較理想的控制效果,因此利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器實(shí)現(xiàn)烘干機(jī)溫度控制。
圖1 滾筒式茶葉烘干機(jī)結(jié)構(gòu)
本質(zhì)上講,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是模糊算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合的產(chǎn)物,它具有二者的優(yōu)點(diǎn),既能夠利用模糊規(guī)則進(jìn)行推理,又具有很好的逼近能力,因此在解決時(shí)滯、非線性等問題上具有比較理想的控制效果,可用于烘干機(jī)溫度控制[8-11]。整體來說,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的作用就是在線調(diào)整PID控制器參數(shù),使其具有自適應(yīng)特點(diǎn),控制原理如圖2所示。
圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器原理
PID控制是工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛的一種控制方式,其主要由比例、積分、微分等環(huán)節(jié)組成。PID控制利用實(shí)際反饋值和設(shè)定值之間偏差來實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制,其u(t)數(shù)學(xué)表達(dá)式可描述為:
采用一種比較常用的PID控制形式,即增量式PID算法,其控制規(guī)律可描述為:
式(1)~(3)中:Kp為比例系數(shù);Ki為積分系數(shù);Kd為微分系數(shù)、T為采樣周期。
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸入量為烘干機(jī)溫度偏差e及其變化率ec;輸出量為PID控制器的3個(gè)參數(shù),即比例系數(shù)Kp、積分系數(shù)Ki、微分系數(shù)Kd。
控制器輸入變量的模糊子集為{NB(負(fù)大)、NM(負(fù)中)、NS(負(fù)?。O(零)、PS(正?。?、PM(正中)、PM(正大)},量化為7個(gè)等級(jí);輸出變量的模糊子集與輸入變量相同。烘干機(jī)溫度偏差及其變化率的論域可取{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6};PID的3個(gè)參數(shù)Kp、Ki、Kd的論域可取{-0.6,-0.4,-0.2,0,0.2,0.4,0.6}。
參考輸入變量和輸出變量之間關(guān)系可確定模糊規(guī)則庫,該庫總共包含49條模糊條件。鑒于模糊神網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的兩輸入三輸出結(jié)構(gòu),因此模糊規(guī)則可描述為:
模糊規(guī)則如表1所示。
表1 模糊控制規(guī)則
炒茶機(jī)烘干溫度控制器可分為4層:第一層為輸入層,含2個(gè)節(jié)點(diǎn);第二層為模糊化層,含7個(gè)節(jié)點(diǎn);第三層為模糊推理層,同樣含7個(gè)節(jié)點(diǎn);第四層為輸出層,含3個(gè)節(jié)點(diǎn),即參數(shù)Kp、Ki、Kd。
茶葉烘干機(jī)溫度偏差可表示為:
式中:k為第k個(gè)采樣時(shí)刻。那么PID控制器輸出可描述為:
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器結(jié)構(gòu)[12-15]描述如下。
(1)輸入層。該層輸入變量可選擇烘干溫度偏差及其變化率,該層將輸入直接輸出,因此,該層輸入可表示為x1=e、x2=ec;活化函數(shù)可選用f1(x)=x;輸出可表示為x1和x2。
(2)模糊化層。該層可將上一層輸出模糊化,即將e和ec劃分為7個(gè)模糊集。利用隸屬度函數(shù)計(jì)算e和ec屬于7個(gè)模糊集合的程度,因此,該層輸入為x1=e和x2=ec;活化函數(shù)選擇隸屬度函數(shù);輸出可表示為:
式中:cij和bij分別為高斯函數(shù)第i個(gè)輸入變量的第j個(gè)模糊集合的隸屬度函數(shù)的均差和標(biāo)準(zhǔn)差。
(3)模糊推理層。該層可實(shí)現(xiàn)上一層模糊量的兩兩配對(duì),每個(gè)節(jié)點(diǎn)就是一條模糊規(guī)則。此次研究通過兩兩相乘得到該層輸出值,即:
(4)輸出層。該層輸出為PID控制器的3個(gè)參數(shù),具體可表示為:
式中:w為連接權(quán)矩陣。
考慮到烘干機(jī)溫度控制系統(tǒng)參數(shù)的時(shí)變性、滯后性以及非線性,需要在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值w。此次研究采用delta規(guī)則對(duì)其進(jìn)行修正,故輸出層權(quán)值可表示為:
式中:k為迭代次數(shù);α為學(xué)習(xí)動(dòng)量因子;Δwj(k)的學(xué)習(xí)過程可描述為:
式中:η為學(xué)習(xí)速率;wj為輸出節(jié)點(diǎn)模糊推理層各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)。利用上述學(xué)習(xí)算法,可使性能函數(shù)E=1/2[r(k)-y(k)]2趨于最優(yōu)。
為驗(yàn)證所述控制系統(tǒng)性能,進(jìn)行茶葉烘焙試驗(yàn)。試驗(yàn)對(duì)象為所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器;對(duì)比對(duì)象為常規(guī)PID控制器。原料為綠茶10 kg,設(shè)定烘焙溫度為90 ℃,烘焙時(shí)間60 min。試驗(yàn)結(jié)果如圖3所示。
圖3 試驗(yàn)結(jié)果
從試驗(yàn)結(jié)果可以看出,初始升溫階段,試驗(yàn)方法和常規(guī)PID控制方法升溫速率基本一致,說明所述烘干機(jī)溫度控制方法執(zhí)行效率比較高、響應(yīng)速度快,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器并沒有因?yàn)樗惴◤?fù)雜程度提高而降低了系統(tǒng)響應(yīng)速度。達(dá)到預(yù)定溫度后,常規(guī)PID控制的超調(diào)量比較大,而試驗(yàn)控制方法的超調(diào)量較小,只有PID控制的50%。穩(wěn)定性方面,常規(guī)PID控制達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)耗時(shí)超過80 s,而采用試驗(yàn)所述控制方法耗時(shí)不到40 s。試驗(yàn)結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有控制精度高、響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性高等優(yōu)點(diǎn)。
進(jìn)一步對(duì)烘焙茶葉成品進(jìn)行人工評(píng)審,參照SB/T 10157—1993《茶葉感官評(píng)審方法》,綠茶品質(zhì)評(píng)審因子權(quán)重分配為外形-1.5、碎度-1.0、凈度-1.0、色澤-0.5、香氣-1.5、滋味-2.0、湯色-1.0、葉底-1.5。得分計(jì)算見式(14)。
式中:Ai為各評(píng)審因子得分;αi為因子權(quán)重。
評(píng)審結(jié)果如表2所示。從評(píng)審結(jié)果可以看出:在外形、凈度、湯色、葉底等方面兩種控制方法基本一致,差別非常??;但是在碎度、色澤、香氣、滋味等方面,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制;在總分方面,常規(guī)PID控制得分為82.2分,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制得分為86。評(píng)審結(jié)果表明:采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制進(jìn)行烘焙,茶葉品質(zhì)會(huì)更優(yōu)。
表2 人工評(píng)審結(jié)果
以滾筒式茶葉烘干機(jī)溫度控制為研究對(duì)象,結(jié)合模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和PID控制設(shè)計(jì)一種溫度控制系統(tǒng)。詳細(xì)論述控制器設(shè)計(jì)方法,試驗(yàn)結(jié)果表明,與常規(guī)PID控制相比,所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器在響應(yīng)速度、控制精度、穩(wěn)定性等方面優(yōu)勢(shì)明顯;人工評(píng)審結(jié)果表明采用文中所述控制系統(tǒng)可以提高茶葉烘焙品質(zhì)。后續(xù)可從模糊控制規(guī)則優(yōu)化、自適應(yīng)調(diào)整等方面入手,進(jìn)一步提高茶葉烘干機(jī)溫度控制精度。