Advanced Control of Food secation Process (2)

3.1 insuficiente integración de las técnicas de secado y control

El proceso de secado es un sistema complejo típicamente Multivariable, altamente inercial y altamente no lineal.Construir un proceso de secado ideal a veces requiere mucha energía, e incluso es difícil.Para facilitar la investigación, deberían simplificarse las condiciones de elaboración de modelos.Las ecuaciones simplificadas no reflejan adecuadamente el proceso de secado, lo que a menudo da lugar a errores.Algunos modelos, como los modelos de transmisión de calor, los modelos de control de optimización del proceso de secado, los modelos de control de la ambigüedad y los modelos de control inteligente, presentan algunas deficiencias.Al mismo tiempo, el estudio de la teoría de la secación se limita a la esfera de la teoría de la proliferación y no permite determinar las funciones distintivas de los propios materiales, lo que dificulta la elaboración de modelos.Incluso cuando se pueden elaborar modelos matemáticos del proceso de secado, su estructura suele ser compleja y es difícil concebir y aplicar controles eficaces.Las investigaciones actuales se centran fundamentalmente en los controles basados en modelos matemáticos de una sola dimensión, que a menudo sólo controlan un parámetro determinado, con resultados de control que no son óptimos y que no permiten un control inteligente de objetivos múltiples.A falta de un buen modelo matemático, en la aplicación del control tuvimos que buscar otros métodos indirectos, lo que afectó en cierta medida la precisión y la eficacia del control.La integración insuficiente de las investigaciones sobre técnicas de secado con las de control impide que el control de las secadoras refleje plenamente la eficiencia de las secadoras y la mejora de la calidad de los productos.

3.2 menor investigación de los métodos de control del proceso de secado y sus efectos

Menos variables de control de procesos

Los sistemas de control del proceso de secado se basan en técnicas tradicionales basadas en una sola variable, y los objetivos de control se limitan principalmente al funcionamiento estable de una o más variables para garantizar la estabilidad de la producción y reducir el número de accidentes.El aumento de la escala, la integración, la continuidad y la complejidad de las industrias de secado de alimentos ha aumentado la demanda de control de calidad de los procesos.Un buen sistema de control no sólo protege la estabilidad del sistema y la seguridad de toda la producción y cumple determinadas condiciones, sino que también aporta beneficios económicos y sociales.En la secación de los alimentos, el cambio de la temperatura y la humedad de un viento caliente en un período seco afecta directamente no sólo la temperatura y el contenido de humedad de los alimentos en ese período, sino también indirectamente la temperatura y la humedad del siguiente segmento, e incluso de la salida de la torre seca.Si se ralentiza o se acelera la velocidad de rotación de los generadores de descarga de alimentos, no sólo se modificará la humedad de los alimentos exportados desde las torres secas, sino que también se modificarán la temperatura y la humedad de los alimentos en las zonas secas.En este complejo proceso de cambio se produce una serie de procesos no lineales, como el retardo, el acoplamiento y el cambio de tiempo.Si sólo se introducen en el sistema de control las desviaciones y las tasas de variación de las variables acusadas, es difícil garantizar la eficacia del control cuando aumenta la interferencia interna o externa del sistema.La aplicación de controles de vaguedad de una sola variable en el estudio del control de ambigüedad de una sola variable suele tener grandes limitaciones.La entrada del controlador es simplemente el sesgo y el cambio de la variable controlada y corresponde esencialmente al regulador PD del parámetro de una sola entrada.Por consiguiente, la complejidad del proceso de secado determina que haya más de un control y una compleja relación de influencia entre ellos.El valor óptimo de cada medida de control también está sujeto a limitaciones recíprocas, lo que dificulta la búsqueda de una solución óptima de control.

3.2.2 menos aplicaciones avanzadas de control y métodos centralizados

Aunque la aplicación de controles inteligentes en el proceso de secado se ha estudiado durante decenios, se ha estudiado poco el diseño de un sistema avanzado de control del secado de cereales y se han realizado más investigaciones sobre algunos métodos.Durante el décimo plan quinquenal, el Organismo Nacional de alimentación invirtió considerables recursos en la detección en línea y el control automático de la humedad del agua en la secación de alimentos, y realizó algunas actividades de investigación y desarrollo en el contexto de algunos bancos de alimentos, pero la mayoría de las unidades de diseño aplicaron métodos de control vagos.También se puede observar en los documentos nacionales que la mayoría de las torres de secano se construyen con modelos matemáticos basados en redes nerviosas, que utilizan una combinación de ideas vagas para evaluar el rendimiento de los secadores y optimizar su diseño; no se ha informado de la aplicación de los controles de predicción de modelos.Si bien los métodos de control avanzados tienen muchas ventajas, los métodos de control únicos también presentan algunas desventajas.Los controles vagos se basan en la experiencia de operadores especializados.Requiere un aprendizaje sistemático y una revisión continua de los parámetros para acercarse a los valores previstos.Sin embargo, en los procesos de secado, los factores que influyen en la tasa de humedad de los cereales son numerosos y es difícil encontrar parámetros empíricos para operadores especializados, y la calidad de los alimentos secos es difícil de garantizar si no se cuenta con un modelo matemático que refleje con precisión el nivel de control de la secadora.Aunque los controles de la adaptación pueden resolver en cierta medida el problema de la incertidumbre, los algoritmos son complejos, los cálculos son importantes y la adaptación a la dinámica y las perturbaciones no modeladas es deficiente.La cuestión de la solidez del sistema aún no se ha resuelto y su aplicación es limitada.El desarrollo de un sistema de interfaz gráfica amigable es una de las orientaciones del desarrollo del control del proceso de secado.Sin embargo, la capacidad de control en línea del sistema es deficiente debido a la larga búsqueda de soluciones.En la forma de modelización de la red neural, la red neural basada en el algoritmo BP adolece de deficiencias como la larga duración de la formación y la resistencia.Aunque la proximidad de una función radial a un proceso de secado puede aumentar considerablemente la velocidad de convergencia y acercar la red a un valor global pequeño, la determinación de las coordenadas centrales es más difícil.La mayoría de los actuales métodos de control de las predicciones no lineales basados en modelos sólo se pueden utilizar para el control de procesos lentos, lo que no favorece un control de procesos de secano muy exigente en tiempo real.Por consiguiente, la aplicación de una sola estrategia de control no permite aprovechar plenamente las ventajas del control de los procesos.

3.3 medición superior al control e insuficiencia de precisión y estabilidad de los sensores de humedad

Los instrumentos de detección y control de los parámetros de secado de cereales están directamente relacionados con la calidad y la eficacia económica de la secación.Las secadoras nacionales de cereales tienen menos aplicaciones automáticas de control.Algunas secadoras están equipadas con sistemas de visualización numérica de la temperatura del aire, alarma hipertérmica y visualización de la velocidad de salida de alimentos, pero no se controlan automáticamente.Dado que el medidor nacional de humedad de los cereales mide y muestra la humedad de los cereales con facilidad, no se dispone de un sistema de control en línea en tiempo real que complemente el equipo de secado de cereales y permita controlar automáticamente el proceso de secado.La medición rápida en línea de la humedad de los cereales es un problema.En la actualidad, el equipo de secado que se utiliza en el país no permite el control automático de los procesos de secado de alimentos debido a la falta de un método dinámico fijo de medición del agua.La precisión y la estabilidad de los sensores de medición de la humedad en línea no están bien resueltas ni maduradas para una fase de prueba verdaderamente fiable, lo que afecta a la exactitud de los métodos.

Orientación del desarrollo

4.1 mejora de los modelos del proceso de secado

Un mayor estudio de las pautas de transmisión térmica de los procesos de secado y la elaboración de modelos matemáticos que reflejen el Estado de esos procesos pueden contribuir a aumentar el nivel de control automatizado de los procesos de secado.Al mismo tiempo, se pueden establecer modelos inteligentes del proceso de secado y sustituir los modelos matemáticos por modelos inteligentes.Los sistemas de control inteligentes pueden tener acceso a sistemas reales y controlarlos eficazmente.Si se utilizan técnicas de red neuronal artificial para elaborar modelos matemáticos, la tecnología de red neuronal artificial puede proyectar múltiples variables autónomas en múltiples variables variables, especialmente en el complejo proceso de secado de cereales.

4.2 combinación de múltiples métodos de control

Es difícil aprovechar plenamente las ventajas de una sola tecnología avanzada de control.La permeabilidad, el aprendizaje mutuo y el aprendizaje mutuo de las distintas estrategias de control hacen inevitable la aparición de estrategias de control complejas.La combinación de estrategias de control múltiples ha superado las deficiencias de una sola estrategia de control, con mejores características para responder mejor a las necesidades de las diferentes aplicaciones, y es el camino a seguir.Los estudios han demostrado que la sustitución de los métodos matemáticos vagos por redes nerviosas puede mejorar considerablemente la capacidad de control en línea del sistema; el sistema de redes nerviosas que combina las redes nerviosas artificiales con el sistema es un intento útil de resolver el problema;La combinación de la red neural con la teoría tradicional del control permite un grado considerable de inteligencia en el sistema de control.Por consiguiente, la propuesta de una estrategia de control compuesto facilitará la aplicación de controles de red neuronal al sistema real, que actualmente se encuentra en la fase de simulación matemática e investigación de laboratorio.Se considera que los controles borrosos del CID, el control de la estructura de transformación borrosa, el control de la ambigüedad adaptativa, el control de las predicciones borrosas, el control de la red neural borrosa, el control de la ambigüedad, etc., están surgiendo y tienen grandes posibilidades de desarrollo y aplicación más amplia.

4.3 investigación a fondo de estrategias de control

Las teorías y técnicas tradicionales de control basadas en modelos matemáticos cuantitativos ya no pueden aplicarse al diseño de sistemas de procesos de secano.Es necesario seguir desarrollando sistemas avanzados de control de procesos, estudiar las modalidades avanzadas de control de procesos y aplicar las teorías y los métodos de control existentes en la esfera del control de procesos.También se está prestando cada vez más atención a esos aspectos en las esferas controladas.- seguir reforzando los estudios teóricos de control, como la aplicación de los tres mecanismos de control de las predicciones al control de los procesos de secado, y la urgente necesidad de elaborar un modelo de control de las predicciones en tiempo real que reduzca el tiempo de cómputo en línea, garantizando la calidad de la sequía;- la investigación interdisciplinaria, basada en otros métodos eficaces de control, para resolver los problemas existentes de control de procesos y mejorar, desarrollar e innovar los algoritmos existentes de control de procesos secos;Mejorar aún más la fiabilidad del sistema automatizado de control de la calidad de la sequía y establecer algoritmos de control adaptables.