申超群，薛姣

河南機(jī)電職業(yè)學(xué)院（鄭州 450000）

茶葉加工過(guò)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(guò)高，茶葉會(huì)出現(xiàn)焦邊、爆點(diǎn)；溫度過(guò)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(lái)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(lái)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(wèn)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(wèn)題又具有一定的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力，通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證所述控制系統(tǒng)的有效性。

1 滾筒式茶葉烘干機(jī)

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(guò)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(guò)調(diào)節(jié)熱風(fēng)風(fēng)量或者溫度來(lái)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)

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器

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(wèn)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(lái)說(shuō)，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

2.1 PID控制算法

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(lái)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。

2.2 模糊邏輯設(shè)計(jì)

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)小）、ZO（零）、PS（正?。M（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(kù)，該庫(kù)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

2.3 控制器結(jié)構(gòu)

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(guò)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(guò)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)。

3 試驗(yàn)研究

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(shuō)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(méi)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(guò)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(jiàn)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，差別非常小；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

4 結(jié)語(yǔ)

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。