摘要
针对玉米收获后含水率过高，不利于安全存储这一问题，为使玉米干燥后出机含水率在13%~14%这一国家安全存储目标，开展了混流式烘干塔出粮含水率控制模型及控制系统研究。通过对烘干塔基础理论与干燥数学模型分析，搭建了BP神经网络模型以及PSO-BP神经网络模型。基于干燥数学模型以及控制算法，结合神经网络，设计了一套混流式烘干塔控制系统，通过硬件数据采集以及无线传输模块将数据上传于玉米出机含水率监测系统，通过控制软件以及控制算法实现干燥过程的精准控制。主要研究内容如下： （1）阐述了玉米干燥原理，对水分存在形式、各干燥段干燥过程、干燥数学模型进行分析，并通过Matlab对影响玉米出机含水率的主要因素进行仿真分析。 （2）为控制玉米出机含水率，以玉米入机含水率、玉米入机温度、三个干燥段热风温度、三个干燥段热风风速作为输入量，把排粮电机转速作为预测输出，搭建BP神经网络模型，结合粒子群优化算法，搭建了PSO-BP神经网络模型。 （3）基于PSO-BP神经网络预测模型，结合Page干燥数学模型，设计了烘干塔模型预测控制（ModelPredictiveControl，MPC）。通过MPC最优控制信号传递给排粮转速电机变频器以控制电机频率，结合PID控制算法对三个干燥段烘干热风温度进行精准控制，搭建烘干塔玉米出机含水率控制模型。 （4）对混流粮食烘干塔控制系统软硬件进行设计，通过硬件模块对烘干塔干燥过程中热风温度、玉米入机出机含水率等进行采集，通过通讯模块，将数据上传到玉米出机含水率监测系统。通过控制模型、控制算法对热风温度及排粮电机转速进行控制调整，实现玉米干燥出机含水率的精准控制。
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