3 過程控製研究中（zhōng）存在問（wèn）題
3.1幹燥技術與控製技術未充（chōng）分結（jié）合
幹燥過程是（shì）典型的多（duō）變量、大慣性、高（gāo）度非線性複雜係統，建立一個理想的符合實際幹燥過程的數學模型^困難；而且建立模型要花費（fèi）大量精力，有時甚至是不可能。通常為便於研究要（yào）對建（jiàn）模條件進（jìn）行簡化，簡化後（hòu）的方程不能正確反映（yìng）幹燥過程，簡化常常會帶來（lái）誤差。有的模型如熱、質傳遞模型、幹（gàn）燥過程優化控製（zhì）型、模糊控製及智能控製（zhì）型等，都有不夠^之（zhī）處。同時幹燥理論研究（jiū）局限在擴散理論的（de）圈子中、未找到（dào）物（wù）料自（zì）身的（de）特（tè）性函數，這也給^模型的建立帶來（lái）了難（nán）度。即使一些幹燥過程能夠建立起^的數（shù）學（xué）模型，其（qí）結構往往也^複雜，難以設計並實現有效的控製。目（mù）前的研究基本上停留以一維數學模型為基礎的控製上，常常（cháng）是隻控製某（mǒu）一（yī）個特定的參數，控製效果不（bú）理（lǐ）想，更不能完成多（duō）目標的智能控製。沒有一個很好的（de）數學（xué）模型，在實施控製時不得不尋求其（qí）他間接方法，這在一定程度上影響了控製的精度（dù）和效果（guǒ），幹燥技術研究與控製技術研究結合得（dé）不夠好，使幹燥機（jī）控製對（duì）發（fā）揮幹燥機理想效能、對提高產品質量的作（zuò）用沒有完全體現。
3.2 幹燥過程控（kòng）製方法及（jí）控製效果研究較少
3.2.1 過程控製中控製變量少
幹燥過程控製係統以常規單變量技術為基礎，控製的目（mù）標主要局限於對某一個變量或幾個變量（liàng）的平穩操作，保證生產平穩和少出（chū）事故。隨著糧（liáng）食幹燥工業日（rì）益走向大型化、集成化、連續化、複雜化，對過（guò）程控製的品質提出了更高的要求，一個良好的控製係統不（bú）但（dàn）要保（bǎo）護（hù）係統的穩定性和整（zhěng）個生產的（de）安全，滿足一定的約束條（tiáo）件，而且應（yīng）該帶來一定的（de）經濟效益和社會效益。而在糧食幹燥中，當某一烘幹段中熱風的溫度和濕度一旦變化，不僅對該烘幹（gàn）段糧食的溫度和含水率產生（shēng）直接的影響，還會間接影響（xiǎng）到下一段乃至烘幹塔出口糧（liáng）食的溫度和含水率（lǜ）。若排糧電機轉速放慢或者加快，不僅烘幹塔出口的糧食水分會（huì）變化，每一段烘幹段（duàn）內糧食溫度和水分都會發生相應的改變。在這（zhè）一（yī）係列複雜的（de）變（biàn）化過程中（zhōng），必然會伴隨時滯、耦合、時變（biàn）以及一（yī）係列非線性的過（guò）程。如果隻是將被控變量的偏（piān）差和偏差變化率作為控製（zhì）係統（tǒng）的輸（shū）入，當係統內部或（huò）外部幹擾增多時，很難保證其控製（zhì）效果。經典的模糊控製係統常將（jiāng）研究問題簡化為單輸入單輸出單變量模糊控製器在應用中有很大局限性，控製器的輸入隻有被控變量的（de）偏差（chà）及偏差變化，實質（zhì）上相（xiàng）當於一（yī）個（gè）可變參數的單輸入PD調節器。因此，幹燥過程的複雜性（xìng）決定了控製量和被控（kòng）製量（liàng）不止一個，互相之間存在（zài）錯綜複雜的影響（xiǎng）關係，各被控製量（liàng）的理想值也會存在相互製（zhì）約的因素，難以尋求理想的控製方（fāng）案。
3.2.2 先（xiān）進控製（zhì）應用少且方法集中單一
雖然數十年來就開始探究將如何智能控製應用於幹燥工藝中，但是關於糧食幹燥先進控製係統（tǒng）的設計方法研究甚少，而且集中於某種方法的研究（jiū）較多。“十五”期間國家糧食局花費了大量的資金用於解決糧食幹燥過（guò）程中的水分在線測試和（hé）自動控製，結合一些糧庫進行了一些項目的研究和開發工作，但多數設（shè）計單（dān）位都采用模糊控製方法。瀏覽國內學位論文也可以看到，較多的是利用神經網絡建（jiàn）立烘幹塔（tǎ）的數學模型、用模（mó）糊思想對（duì）幹（gàn）燥機的（de）性能進（jìn）行綜合評價和對幹燥機的設計進行優化；沒有一份應用模型預測控製的報（bào）道。先進控製（zhì）方法雖然有（yǒu）很多優點，但單一方法也（yě）存在著這樣或那樣的不足。模糊控製是建立在熟練操（cāo）作才經驗的（de）基礎上，需要通過係（xì）統自（zì）學習，不斷修正（zhèng）參數才能逐步逼近目標（biāo）值。而幹燥時糧食水分影響（xiǎng）因素多，不容易找到熟練操作者的經驗參數，而未采用（yòng）較（jiào）準確反映烘幹機控製量的數學模型方法進行自（zì）動控製設計，很難保證幹燥後糧食品質。自（zì）適應控製雖然能在一定程度上解決不確定問題，但（dàn）算法複雜、計算量大，且（qiě）對過程未（wèi）建模動態和擾動的適應能力差，係統（tǒng）魯棒性問題尚待進（jìn）一步解決，應用受（shòu）到限製。開發基於友好圖形界麵的^係統是幹燥過（guò）程（chéng）控製（zhì）的發展方向之一，但由於進行問題求解時搜索的時間較長，^係統用於在線控製方麵的能力（lì）比較差。在（zài）神經網（wǎng）絡建模形式中，基（jī）於BP 算法的網絡具有訓練時間長，且經常發生不收斂（liǎn）的缺點；采用徑向基函數（shù）近似幹燥過程雖然可大大提高收斂速度，並使網絡能夠收斂於全局，但其中心坐標確定較困難（nán）。大部分現有的非線性模型預測控製方法隻能用於較慢的過程控製，對於實時性要求較高的幹燥過程控製不利。因此，單一應用某種控製策略必然不能更好地發揮過程控製的優勢。
3.3 檢測多於控製（zhì），水分傳感器精度和穩定性不高
糧食幹燥參數的檢測與控製儀表直接關（guān）係到幹燥的質量和經濟效益（yì）。國產糧食幹燥（zào）機自動控製應（yīng）用不多，有些幹燥機裝有風溫數字顯示和超溫（wēn）報警以及排糧速度顯示裝置（zhì），但（dàn）不能自動控製（zhì）。國內糧食水分檢測儀對糧食水分的單純測量和顯示，沒有形成與糧食幹燥設備配套（tào）的實時、在線控製係統，無（wú）法實現糧（liáng）食幹燥過程（chéng）的自動控製。糧食水（shuǐ）分測試（shì）難以實現在線（xiàn）快速測量，目前國內使（shǐ）用的幹（gàn）燥設備由於沒有一種定型的動態過程水分檢測的方法（fǎ），無法實現糧食幹（gàn）燥過程的自動控製。在線水分測試傳感器測試精度和穩定性（xìng）問題一起沒有得到很好得解決（jué），沒有真正成熟到真正可靠檢測的階（jiē）段，影響了過（guò）程方法的精（jīng）度。
4 發展方向（xiàng）
4.1 幹燥過程模型的完善（shàn）
繼續（xù）深入研究幹燥過程中物料內部熱質傳遞規律；建立起能夠^反（fǎn）映幹燥過程狀（zhuàng）態（tài）的數（shù）學模型有助於完善幹燥過程的自動控製（zhì）。同（tóng）時（shí），可以建立幹燥過程的智能模（mó）型，用智能模型（xíng）來替代數（shù）學模型，智能控製係統就能逼（bī）近真實係統和（hé）對（duì）其進行有（yǒu）效的控製。如用用人工神經網絡技術來建立數學模型，人（rén）工神經網絡技術則能（néng）將多個自變量（liàng）映射到多個因變量，因此特別適（shì）合於（yú）複雜的糧食幹燥（zào）過程。
4.2 多種控製方（fāng）法的結合滲（shèn）透
單一（yī）采用某種先進控製技術難以充分（fèn）發揮優勢（shì），一種必然的趨勢是各（gè）種控製策略互相滲（shèn）透，取長補短，互濟優勢，結合成（chéng）複合的控製策略。多種控製策略相（xiàng）結合的複合控製策略克服了單獨策略的不足，更具有（yǒu）優良特性，能（néng）更好（hǎo）地滿足不同應（yīng）用的要（yào）求，是今後的發展方向。研究表明，用神（shén）經網絡代替模糊數學的推理方法，將使^係統的在（zài）線控製能力大大提高；將人工神經網（wǎng）絡與（yǔ）^係統結合起來的神（shén）經網絡^係統對於問題求解是（shì）一種有（yǒu）益的嚐試；神經網絡與傳統控製理論的結合使控製係統具（jù）有相當程度的智能。因此，複合控製策略將促使停留於數學仿真（zhēn）和實驗室研究（jiū）階段的神經網絡控製的研（yán）究用於實際係統控製。模（mó）糊PID顯合控製、模糊（hú）變結構控製、自適應模糊控製，模糊預測控製、模糊神經網絡（luò）控製（zhì）、^模糊（hú）控製等複合控製正（zhèng）在興起，相信會有更大發展和廣泛應用。
4.3 控製策略的（de）深入研究
幹燥過（guò）程係統的設（shè）計已不能采用單一的基於定量的數學（xué）模型的傳統控製理論和控製技（jì）術，必須進一步（bù）開（kāi）發高級的過程控製係統，研（yán）究先進的（de）過程控製（zhì）規律，以及將（jiāng）現（xiàn）有的控製理（lǐ）論和方法向過程控製領域移植和改造等，這些方麵也越來越（yuè）受到控製界的關注。進一步加強控製理論研究，如在預測控製（zhì）的三大機（jī）理： 預測模型、反饋校正方法、求解優（yōu）化的（de）策略上下功夫，全方（fāng）位地去加以研（yán）究和突破；幹燥過程控製中迫切要求開（kāi）發出（chū）實時（shí）性好的模（mó）型（xíng）預測控製方法，在保證幹（gàn）燥質（zhì）量的前提下使在線計算時間減少；注重學科的交叉研究，借鑒其他有效的控製方法，解決過程控製現有難題，不（bú）斷（duàn）完善、發展和創新現有幹燥過程控製算法；進一步提高幹燥品質自動控製係統的可靠性，建立具有（yǒu）自適應能力的控（kòng）製算法。
