【摘要】：木材是一種可再生并且能循環(huán)利用的綠色材料,木材產(chǎn)品在國民經(jīng)濟中屬于基礎產(chǎn)業(yè),并且占有重要地位。我國的現(xiàn)狀是森林資源日趨短缺,有效改善并且提高木材利用率,已經(jīng)成為我國現(xiàn)階段的重點研究課題之一。木材干燥是木材加工生產(chǎn)過程中的重要環(huán)節(jié),木材干燥質(zhì)量的好壞對木材利用率和木材產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。通過使用合理的干燥技術(shù),提高現(xiàn)階段木材干燥控制技術(shù)水平是確保木材干燥效果、提高木材干燥質(zhì)量、減小木材干燥過程成本的重要途徑。木材干燥過程是一個具有大滯后、強耦合、強非線性特征的系統(tǒng),并且木材干燥窯內(nèi)的環(huán)境復雜多變,因此,很難建立準確的數(shù)學模型來描述該系統(tǒng)。我國的木材干燥窯大部分還是以傳統(tǒng)方法進行控制,溫濕度控制精度低、干燥效果不理想,難以適應木材干燥的生產(chǎn)擴大化。本文提出利用支持向量機方法建立木材干燥過程模型。支持向量機具有對非線性函數(shù)任意逼近的能力,自學習能力強。木材干燥過程模型包括兩個子模型結(jié)構(gòu),分別是木材干燥過程的基準模型和木材干燥過程的控制模型。本文利用木材干燥過程的溫度、濕度以及木材含水率數(shù)據(jù),建立基于支持向量機的木材干燥過程基準模型。通過基準模型預測干燥過程的含水率,為木材干燥過程的含水率基準提供實時準確的數(shù)據(jù)。木材干燥過程的控制模型是指木材干燥過程的控制信號與溫度、濕度之間的模型�；谀静母稍镞^程工藝,木材干燥過程的溫度和濕度是由木材干燥窯內(nèi)的加熱閥開度、噴蒸閥開度以及排濕閥開度共同控制決定的。本文以木材干燥窯內(nèi)的加熱閥開度、噴蒸閥開度以及排濕閥開度作為輸入量,溫度和濕度作為輸出量,建立基于支持向量機的木材干燥過程控制模型。本文采用多種智能算法對支持向量機模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)以及樣本數(shù)據(jù)進行優(yōu)化,有效提高模型的準確度,實現(xiàn)木材干燥過程的在線建模和預測。首先,利用最小二乘法對支持向量機模型的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化；其次,分別利用網(wǎng)格搜索法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法對模型的懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)進行尋優(yōu)；最后,通過模糊加權(quán)方法對模型的樣本數(shù)據(jù)進行預處理,改進離線支持向量機建模方法,建立基于模糊加權(quán)隸屬度的木材干燥過程在線模型。該模型可以反映系統(tǒng)當前時刻的運行狀態(tài),并且能準確預測下一時刻系統(tǒng)的運行狀態(tài),充分體現(xiàn)木材干燥系統(tǒng)的動態(tài)特性,避免由于干燥窯內(nèi)環(huán)境變化、執(zhí)行機構(gòu)工作狀態(tài)改變、外部干擾以及人為調(diào)整導致的模型失配問題的出現(xiàn)。為了準確控制木材干燥過程的溫度和濕度,提高木材干燥質(zhì)量,本文設計了一種遺傳算法優(yōu)化的T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡溫濕度控制器。該控制器在模糊控制基礎上,利用模糊算法解除木材干燥窯內(nèi)溫度和濕度間的強耦合關系,采用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習和自適應能力實現(xiàn)整個非線性過程的模糊邏輯推理,并通過遺傳算法優(yōu)化模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的參數(shù)和模糊推理規(guī)則,提高系統(tǒng)的自學習和自適應能力。該控制器把模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡以及遺傳算法有機地組合在一起,充分發(fā)揮各自優(yōu)勢,使得控制器對非線性系統(tǒng)逼近能力更強、訓練收斂速度更快、算法更穩(wěn)定,滿足木材干燥系統(tǒng)對溫濕度的控制要求。木材干燥過程基準模型和控制模型的建立,以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的設計和優(yōu)化,對研究木材干燥工藝、實現(xiàn)木材干燥過程的智能控制、提高干燥質(zhì)量、減少能耗、縮短干燥時間具有重要研究意義。
【學位授予單位】：東北林業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP18;S782.31

【參考文獻】

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本文編號：2780904