Advanced Control of Food secation Process (I)

Resumen: resumen de la evolución de los controles avanzados del proceso de secado de Alimentos sobre la base de las características de los controles avanzados.Se presentó la cuestión central del control del proceso de secado.Yo también lo he discutido.Se hicieron varias recomendaciones sobre el desarrollo del control de los procesos de secado de alimentos.

Palabras clave: sequedad; Advanced Control; Adaptation control; Model Prediction control; Expert control; difumination control; neuronetwork Network Control

El objetivo básico de la secación de cereales es mantener la estabilidad del proceso de secado y lograr una buena calidad de secado a un costo y un consumo de energía más bajos.El proceso de secado de cereales es un típico proceso de transmisión térmica no lineal, Multivariable, con gran retraso y acoplamiento de parámetros.El propio grano es una sustancia química compleja.Para ello, los parámetros de secado deben ajustarse constantemente durante el proceso de secado a fin de controlar el proceso.El control automático de los procesos de secado es un medio eficaz de lograr una alta calidad, eficiencia, bajo consumo y funcionamiento seguro.El control automático de los procesos de secado y de las secadoras de cereales es importante para garantizar una humedad uniforme de los alimentos, la calidad de los alimentos secos, la reducción de la intensidad de trabajo de los operadores y la plena capacidad de producción de las secadoras.De conformidad con los objetivos de desarrollo establecidos en el plan de desarrollo científico y Tecnológico de la industria alimentaria XV del Organismo Nacional de alimentación,La vigilancia en línea y el control automático de los procesos de secado de alimentos se han convertido en cuestiones fundamentales para aumentar la eficiencia de los procesos de secado de alimentos y en medios importantes para lograr la planificación "XV".A medida que aumenta nuestra inversión en la construcción de bancos de alimentos, la industria de elaboración de alimentos se va integrando cada vez más a nivel internacional.La automatización de la secado de alimentos sentará las bases para el acceso de nuestros alimentos a los mercados internacionales.

Características de los controles avanzados

Los estudios sobre el control automático de los procesos de secado de cereales comenzaron en el decenio de 1960 con métodos tradicionales de control como el control de la retroalimentación, el control de la retroalimentación, el control de la retroalimentación y el control de la adaptación.La teoría tradicional del control utiliza ecuaciones diferenciales o funciones de transmisión para expresar en forma analítica los conocimientos y la información disponibles sobre los sistemas de procesos de secado.Sin embargo, el diseño y la utilización de los sistemas de control de las secadoras de cereales basados en los métodos de control antes mencionados siguen planteando dificultades.Esto se debe a: 1) que los procesos de secado de alimentos son complejos, variables temporales y no lineales; y 2) que algunas variables del proceso de secado (por ejemplo, la calidad de los alimentos, la pigmentación) no pueden medirse directamente y que algunas variables (por ejemplo, la tasa de agua de los alimentos) pueden ser discontinuas,Iii) los modelos de procesos no lineales y no lineales de los desecadores son relativamente próximos a los procesos reales y requieren un tiempo considerable de cálculo; iv) es casi imposible utilizar un modelo apropiado para un sistema complejo, no lineal, variable y variable, como el proceso de secado;5) existe una interacción entre las variables de control de la secadora de cereales y las presuntas variables; 6) los modelos de los procesos de la secadora de cereales son similares a los de los procesos reales, las condiciones de funcionamiento son complejas y las perturbaciones son muy variadas y difíciles de controlar.

Es evidente que para superar esas dificultades es necesario mejorar los métodos tradicionales de control de las secadoras de cereales y explorar métodos nuevos y más eficaces de control.En el decenio de 1970, los adelantos de la industria electrónica, en particular el desarrollo de la tecnología informática, dieron lugar a una amplia difusión de las denominadas ideas avanzadas de control.El objetivo de los controles avanzados es resolver el problema del control de procesos industriales complejos que tradicionalmente no son eficaces ni siquiera controlables.En los últimos años, la rápida evolución de los controles modernos y de la inteligencia artificial ha sentado una sólida base teórica para la aplicación de sistemas avanzados de control; la generalización de las computadoras de control es un sistema de control distribuido (DCS).El rápido desarrollo de la tecnología de redes informáticas ofrece una plataforma sólida de programas y equipos informáticos para aplicaciones de control avanzado.En resumen, las necesidades de desarrollo industrial, las doctrinas de control y el desarrollo de la tecnología informática y de redes han dado un fuerte impulso al desarrollo de controles avanzados.

Con el rápido desarrollo de la tecnología informática, la teoría del control de la inteligencia artificial se ha aplicado al control de las secadoras, lo que ha mejorado considerablemente el rendimiento de los sistemas de control de las secadoras.Los métodos tradicionales de control no se aplican a las secadoras de cereales debido a su gran retardo y a su relación no lineal con el proceso de secado de cereales.Los adelantos de la inteligencia artificial se han aplicado ampliamente en la esfera de la ingeniería.Aplicar la teoría y los métodos de control avanzados al control automático de los procesos de secado de alimentos.Los métodos de control están mejorando y los controles son cada vez más eficaces.Desde el decenio de 1990, el control de los procesos se ha vuelto más inteligente.La teoría del control inteligente se está integrando cada vez más con las técnicas de secado.El proceso de secado se simula y controla mediante una red neuronal artificial.El sistema se aplica a la previsión de la calidad de los alimentos, el control del proceso de secado y la consultoría de gestión.

Los sistemas avanzados de control están estrechamente relacionados con la teoría del control, los instrumentos, las computadoras, las comunicaciones informáticas y la tecnología de la red y tienen las características siguientes:

1) la base teórica de los sistemas avanzados de control se basa principalmente en las estrategias de control basadas en modelos, como los controles de predicción de modelos.Estas estrategias de control aprovechan plenamente los modelos de sistemas de información de importación y exportación de los procesos industriales y no requieren un estudio a fondo de los mecanismos de respuesta.En los últimos años, los controles basados en los conocimientos, como los controles, los controles lógicos vagos, etc., se han convertido en una importante tendencia hacia el perfeccionamiento de los controles.

2) los sistemas avanzados de control se utilizan por lo general para hacer frente a problemas complejos y variables de control de procesos, como los grandes retrasos, el acoplamiento de múltiples variables, las restricciones entre las variables acusadas y las variables de control.Las estrategias de control avanzadas son controles dinámicos, coordinados y restrictivos basados en los controles tradicionales de un solo circuito, que permiten a los sistemas de control adaptarse a las características dinámicas y a las necesidades operacionales de los procesos industriales reales.

3) para lograr un sistema de control avanzado se necesita una computadora de alto rendimiento como plataforma de apoyo.Debido a la complejidad de los algoritmos de control de los controladores avanzados y a la influencia del equipo informático, los algoritmos de control avanzados de los sistemas complejos suelen realizarse a bordo de las máquinas de nivel superior.A medida que aumenta la funcionalidad del DCS y se desarrollan tecnologías avanzadas de control, algunas de las estrategias de control avanzadas pueden aplicarse en el DCS junto con el circuito de control básico.Este último método puede aumentar eficazmente la fiabilidad, la operatividad y el mantenimiento de los controles avanzados.

2,0Status of Advanced Control of sequoing Process

Las estrategias de control avanzadas son un elemento central de los sistemas de control avanzados.En la actualidad, existen varias estrategias de control avanzadas.Las estrategias avanzadas de control del proceso de secado son, entre otras, el control de pronósticos, el control lógico vago, el control nervioso, el control de la adaptación y el control de sistemas.

2.1 controles basados en modelos

2.1.1 control de la adaptación

El principio básico del control de la adaptación es que los parámetros de control se ajustan en todo momento a los cambios en los parámetros del proceso de secado y a la interferencia externa para que las secadoras funcionen bien.Las ventajas del control de la adaptación son que se aplica a las secadoras de cereales sin necesidad de datos sobre sus características, sin requisitos especiales para las condiciones ambientales y alimentarias, y con la rapidez con que los controladores responden a las interferencias,Los parámetros del modelo de control pueden ajustarse automáticamente a las condiciones externas.En Suecia, nybrant (1985) aplicó técnicas de autorregulación a los controles de secadores de cereales transaccionales.Variable de salida a la temperatura de salida de la secadora, variable de control a la tasa de salida de alimentos.Se ha elegido el modelo arma para describir las propiedades dinámicas de las secadoras transaccionales.La desviación típica de los errores de control de las últimas 50 muestras fue de 0,13°c.Los resultados indican que el controlador de adaptación puede controlar con precisión la temperatura de escape.Liu Jianjun [5] (2003) realizó un estudio de la secadora htj - 200, realizó un análisis cuantitativo del sistema mediante muestreo en línea y algoritmos de optimización inteligente y estableció un modelo inteligente de proceso basado en datos de pruebas en tiempo real,Luego llama a un modelo de inteligencia artificial por un algoritmo de optimización inteligente para obtener las reglas de control del sistema, el control por el programa de control, después de la conversión de D / a al Departamento de ejecución.Li xiaobin.[3] (1998) se estudiaron los sistemas avanzados de control de los secadores refrigerados al vacío.El retraso en la temperatura de los principales parámetros de control del objeto acusado se resolvió mediante el método de control de la autorregulación adaptativa del algoritmo DRA y el método de la escala crítica para diferentes procesos de congelación de materiales secos.

2.1.2 control de las predicciones de modelos

La nueva esfera de investigación de la teoría del control de los procesos es el control de las predicciones de modelos, que es un algoritmo de control óptimo basado en los modelos, la realización progresiva y la corrección de los resultados.Es especialmente eficaz para controlar los procesos no lineales y los grandes retrasos.

Forbes, Jacobson, Rodes, Sullivan [24] (1984) y Eltigani diseñaron un controlador de secado basado en modelos, cuyo comportamiento de control se basaba en modelos de proceso y en el denominado contenido de humedad de los cereales de las entradas falsas.Los parámetros de la tasa de secado se actualizan intermitentemente sobre la base de la diferencia entre la previsión del modelo y la tasa de agua medida por la exportación del sensor.La diferencia entre los controles Forbes y Eltigani es el tipo de modelo de proceso utilizado en el algoritmo de control.Liu Qiang, University of Michigan (Estados Unidos de América) [25] (2001) propone un modelo de control de predicción aplicable a las secadoras de circulación horizontal.Se realizaron simulaciones a bordo de una secadora de cereales transaccional tipo zimmermanvt - 1210.Los controles establecidos con LabVIEW funcionan satisfactoriamente y el contenido de agua de la exportación de maíz puede controlarse hasta el 0,7% del valor establecido.El controlador compensa bien los cambios en la humedad de los alimentos y los cambios drásticos en la temperatura del viento y el calor que entran en la secadora.

En los estudios sobre el control de las predicciones de los modelos, se ha hecho más hincapié en la elaboración y la comprensión de modelos de procesos que tienen en cuenta los efectos de la calidad de las tierras secas.Basado en ecuaciones diferenciales parciales (PDES), p. Dufour [31], etc.Francia (2003) extendió el control de las predicciones de modelos a los modelos de sistemas para permitir la aplicación a gran escala de ecuaciones diferenciales parciales.Como el modelo PDE se basa en la solución óptima de la Misión, proponen un modelo global para reducir el tiempo de cómputo en línea.Se ha elaborado un marco común para el MPC que combina las estructuras de la IMC utilizadas ampliamente en las aplicaciones prácticas.En la estructura del sistema IMC - MPC se han utilizado dos circuitos de retroalimentación para corregir los errores de simulación debidos a las características del proceso y a los emuladores en línea basados en modelos.Dinamarca Helge - didriksen [29] (2002) presentó un modelo dinámico de primer orden que describe la calidad, la energía y la transformación cinética de las secadoras de rodillos y lo aplicó al control previsto del proceso de secado de la remolacha azucarera.Los resultados indican que el modelo tiene una buena capacidad de predicción de los cambios en las variables operacionales y las perturbaciones.Los controles de los modelos de predicción son más eficaces que los controles tradicionales de retroalimentación y predicción de modelos.En 1997, I. C. trelea, G. Trystram y F. Courtois (27) de Francia diseñaron un algoritmo de optimización de la predicción no lineal del proceso de secado intermitente y lo probaron en secadores de ensayo.Los experimentos han demostrado que el algoritmo puede hacer frente a perturbaciones y fallos importantes y puede aplicarse fácilmente a otros procesos intermitentes, como el congelamiento, la esterilización o la fermentación，Algunos estudiosos utilizaron redes nerviosas para modelar los procesos de control de las predicciones de modelos.Jay [32] (1996) aplicó por primera vez un modelo de red neural al control de predicción del proceso de secado.Francia J. A. Hernández Pérez y otros.[33] (2004) se propone un modelo de predicción de la transmisión de calor a través de la red neuronal artificial.El modelo utiliza la tasa de contracción del producto como función de la humedad, utilizando dos redes independientes de retroalimentación con una capa oculta, con tres células nerviosas en la red, que pueden predecir la calidad y la transferencia de calor.En la validación del dispositivo de datos, los resultados de la simulación concuerdan con los de las pruebas de la cinética experimental.El modelo puede utilizarse para estimar y controlar el Estado en línea del proceso de secado.

2.2 Control inteligente
El control inteligente es una nueva teoría y tecnología y una etapa avanzada del desarrollo del control tradicional.Es una teoría de control más cercana a la forma de pensar del cerebro humano.Se utiliza principalmente para resolver problemas de control de sistemas complejos que son difíciles de resolver con los métodos tradicionales.El diseño del controlador no está limitado por el modelo del sistema, los algoritmos son sencillos y rudimentarios.En la actualidad, las tecnologías de control inteligentes, como el control, el control neurológico y el control de la ambigüedad, se están convirtiendo en un aspecto importante del desarrollo de controles avanzados.

2.2.1 - Control

- la tecnología de sistemas puede combinar los algoritmos matemáticos con la experiencia operacional de los ingenieros de control y aprovechar al máximo los conocimientos disponibles para lograr resultados de control difíciles de lograr mediante los métodos tradicionales de control.El sistema de control del amor funciona en un entorno continuo en tiempo real.Las propiedades dinámicas del sistema se vigilan mediante el procesamiento de información en tiempo real, con las correspondientes funciones de control.La tecnología de los sistemas, combinada con el control de los procesos de secano de los alimentos, puede aumentar la eficiencia y la productividad.Liu Mingshan [12] (2001) ha desarrollado un sistema de control de la sequedad de cereales.Los resultados de la simulación son básicamente idénticos a los de las mediciones reales.Liu Yin [13] (2001) diseñó un sistema de control borroso del proceso de secado de cereales de alto contenido de agua, combinando la tecnología del sistema con el control del proceso de secado.Ho Yuchun [14] (2001) Optimización de los parámetros de secado en el proceso de secado mediante controles inteligentes, identificando los puntos de interés común en el consumo, la eficiencia y la calidad de la energía en el diseño del equipo y el proceso de secado, de modo que las secadoras secan los cereales a lo largo de una línea de interés común, manteniendo el equipo en una posición constanteAl mismo tiempo, la combinación de técnicas de control de la temperatura y de redes ha permitido establecer un sistema sencillo y eficaz de control de redes basado en la temperatura.

2.2.2 control de la red neural

La Red Neural ofrece un método eficaz para modelar procesos complejos no lineales que pueden utilizarse en el diseño de sistemas de medición y control flexibles de procesos.La Red Neural tiene dos aplicaciones principales en el proceso de secado: modelización y control del proceso de secado.

Francia J. - L. dirion (1996) [6] y otros desarrollaron un regulador neurológico para regular la temperatura del reactor semiintermitente.Los experimentos básicos forman una base de datos de aprendizaje de la red neural.Los controles neurológicos pueden proporcionar una buena fijación de valores para rastrear y eliminar interferencias.Liu ya Chow [9] (2000) desarrolló un controlador de PID adaptativo basado en una sola Neurona, diseñó un modelo de red neural para hornos secos de madera, describió las características de entrada y salida de los hornos secos con un algoritmo BP y estudió y capacitó el modelo.Las pruebas y simulaciones demuestran que los resultados satisfacen los requisitos de los indicadores de error.Zhang Jili [10] (2003) diseñó un sistema de detección en línea de los parámetros del proceso de secado de alimentos y de control de las predicciones inteligentes, combinando técnicas de control de la vaguedad con técnicas de red neural.Los resultados indican que la variación de la tasa de humedad de los alimentos producidos por las secadoras controladas mentalmente es menor que la de los controles manuales (13,6% a 14,4% y 12,4% a 14,2%).El primero tiene un ciclo de inestabilidad de alrededor de 20 H, y el segundo, de alrededor de 8 H, Wang Ping [11] (2003) ha establecido un modelo de red neural para la torre de secano utilizando un algoritmo mejorado de la red BP y un controlador de la red neural mediante un modelo de red neural,Se ha logrado un control inteligente de la humedad de los cereales mediante el sistema de Torres de secado arco, lo que ha mejorado la calidad y la eficiencia de la secación.

Liu yongzhong [8] (1999) predice las propiedades del proceso seco congelado aplicando la teoría del sistema nervioso artificial y utilizando como parámetros de salida de la red características del proceso seco como el tiempo de secado, la proporción del tiempo de secado de sublimación, la productividad del producto seco y la temperatura de la interfaz de sublimación.También se compararon los resultados de las proyecciones de la red con los resultados de los cálculos de los modelos matemáticos, que coinciden bien con los resultados de los cálculos.Zheng Wenli [7] (2000) simulación de los cambios en el peso de los materiales durante el proceso seco de congelación mediante la inteligencia de la red neuronal artificial: estudio de los resultados de los ensayos ortogonales de las condiciones del proceso seco de congelación y utilización de la red de aprendizaje para predecir y optimizar las condiciones del proceso.

2.2.3 control de ambigüedades

El control de la vaguedad es un control basado en normas que aplica directamente las normas de control de idiomas.Se basa en la experiencia de control o los conocimientos pertinentes de los operadores sobre el terreno.No es necesario elaborar modelos matemáticos para el objeto acusado, y los mecanismos y estrategias de control son aceptables y comprensibles.

En la actualidad, la aplicación principal del control interno y externo del proceso de secado es el método de control vago.Zhang [15] y otros.(1994) se estudiaron los controles vagos de las secadoras continuas de cereales.El funcionamiento de las secadoras está controlado por la regulación de la Potencia de los calentadores y la velocidad de rotación de los transportadores en espiral.La tasa de éxito del experimento fue del 86,4%.Li Jun - Ming.(1996) un operador especializado en la producción de maíz seco estableció normas de control de la vaguedad basadas en la temperatura térmica de la torre de secano, mediante la observación y la experiencia con el Sistema sensorial, y logró la velocidad del motor de desplazamiento mediante el control de la vaguedad,También se sugirió que los controles de organización borrosa de las secadoras de maíz translúcidas utilizaran un sistema de control de la vaguedad de los anillos abiertos para hacer frente a los grandes retrasos en el proceso de secado del maíz.Lee yider y Lee yegang [17] (2001) diseñaron un controlador inteligente borroso centrado en 89c51.Los ensayos en línea de secado del trigo en secadores aguas abajo han demostrado que el sistema tiene ventajas en cuanto a plazos de respuesta breves, excesos reducidos y un alto grado de control, pero las fluctuaciones de la humedad de los alimentos importados pueden afectar al proceso de secado.

Muchos de los estudiantes de posgrado se dedican a la investigación de los controles vagos de las secadoras de cereales.En el marco de la modelización inteligente y el control inteligente de las torres de secado de cereales de la Universidad del noreste, mengnype [18] (2003) estableció un modelo inteligente para el sistema de secado de cereales y unas normas vagas para el sistema de control, utilizando la teoría de la combinación borrosa y el algoritmo de optimización, y diseñó controles borrosos para el sistema.Tang Xiaoqiao, Universidad de tecnología de Harbin [20] (2003) estudió los métodos de control de la vaguedad variable múltiple de las torres de secano de alimentos híbridas basados en el modelo TS, comparando los sistemas con los métodos de control manual y los métodos tradicionales de control de la vaguedad.La Universidad de Agricultura de China Meridional ha desarrollado un sistema de control automatizado de secadores del ciclo del arroz basado en el diseño de modelos de pensamiento humano basados en un control vago que caracterizan el ciclo húmedo del arroz y su lento proceso de secado.Suzhou peak [23] (2002) del Northwest Institute of Light Industry, que utiliza algoritmos vagos para controlar los sistemas de secado refrigerado sobre la base de la experiencia práctica de los trabajadores, ha aumentado la automatización del equipo.