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[1]史 狄,孙吉华,朱佳彬,等.基于模糊参数整定的带式烘干机湿度自适应控制系统设计及应用[J].工业仪表与自动化装置,2025,(01):79-82.[doi:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2025.01.014]
　SHI Di,SUN Jihua,ZHU Jiabin,et al.Fuzzy parameters tuning based belt dryer humidity adaptive control system design and application[J].Industrial Instrumentation & Automation,2025,(01):79-82.[doi:10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2025.01.014]
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基于模糊参数整定的带式烘干机湿度自适应控制系统设计及应用(PDF)

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2025年01期
页码:
79-82
栏目:
出版日期:
2025-02-15

文章信息/Info

Title:
Fuzzy parameters tuning based belt dryer humidity adaptive control system design and application
文章编号:
1000-0682（2025）01-0079-04
作者:
史 狄; 孙吉华; 朱佳彬; 等
(1. 上海烟草集团有限责任公司 二级单位, 上海 200082; 2. 颐中（青岛）烟草机械有限公司 山东 青岛 266021; 3. 青岛大学 自动化学院 山东 青岛 266071）
Author(s):
SHI Di;  SUN Jihua;  ZHU Jiabin;  LIANG Yangang;  LU Zhengqing;  CHEN Yuhua;  LI Chao
（1. Shanghai Tobacco Group Co., Ltd., Shanghai 200082, China; 2. Yi Zhong (Qingdao) Tobacco Machinery Co, Shandong Qingdao 266021, China; 3. School of Automation, Qingdao University, Shandong Qingdao 266071, China)
关键词:
带式烘干机; 湿度控制; 模糊控制; 神经网络; 自适应控制
Keywords:
belt dryer;  humidity control;  fuzzy control;  neural network;  adaptive control
分类号:
TP23
DOI:
10.19950/j.cnki.CN61-1121/TH.2025.01.014
文献标志码:
A
摘要:
在带式烘干机干燥物料过程中，出口物料水分含量易受温度、湿度多个因素的影响，导致Proportional-Integral-Derivative（PID）湿度控制算法参数整定困难。为提高带式烘干机自动化水平，保证出口物料的质量，该文基于模糊径向基函数神经网络设计了一种湿度自适应控制方案，确保出口物料水分含量稳定于设定值。将物料含水量和烘箱温度作为特征变量输入模糊系统，实现了PID控制参数的自适应整定。径向基函数神经网络与模糊系统的结合，在降低模糊推理复杂度的同时增加了算法的自学习能力。仿真分析及实验结果表明，该文所提控制方案能保证出口物料水分含量稳定于设定值，可有效提高带式烘干机适度控制系统的自动化水平。
Abstract:
In the belt drying process, achieving a consistent moisture content in the output materials is challenging due to various factors such as temperature and humidity fluctuations. This variability complicates the parameterization of the Proportional-Integral-Derivative（PID）humidity control algorithm. To enhance the automation of belt dryers and ensure consistent material quality, this study proposes a humidity adaptive control scheme based on the fuzzy radial basis function neural network. This scheme aims to stabilize the moisture content of the output materials at a desired level. The proposed control scheme incorporates the moisture content of the material and the oven temperature as input variables into a fuzzy system. This system facilitates adaptive adjustment of PID control parameters. By integrating the radial basis function neural network with the fuzzy system, the algorithm gains enhanced self-learning capabilities while minimizing the complexity of fuzzy inference. validate The effectiveness of the proposed control scheme in maintaining the moisture content of the output material at the desired level is verified by simulation analysis and experimental results. The automation level of belt dryer control systems can be significantly improved through the adoption of this approach.

参考文献/References:

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相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2024-06-24第一作者：史狄（1987—），男，汉族，上海人，硕士，工程师，研究方向为机械设备。
更新日期/Last Update: 1900-01-01