基于BP神經網(wǎng)絡的水稻干燥智能控制研究.pdf

1、我國是糧食大國,糧食安全貯存問題關系國家前途和命運,而收獲的糧食必須經過干燥達到安全水分后才能長期貯存,但目前我國糧食機械干燥還未實現(xiàn)真正的自動化控制。本研究目的在于提高稻谷干燥機連續(xù)式干燥的自動化控制水平,提高干燥后稻谷水分的一致性,增強糧食產后干燥設備在國際市場的競爭力。
　　 本文以連續(xù)式水稻干燥機實物為研究對象,在實地采集數(shù)據(jù)的基礎上,建立水稻連續(xù)干燥的物理模型,進而建立了數(shù)學模型,可計算連續(xù)干燥過程中水稻含水率變化情況

2、,同時建立神經網(wǎng)絡模型對干燥過程的控制進行仿真模擬。
　　 在實測數(shù)據(jù)的基礎上,參閱了大量的文獻資料。以薄層干燥理論為指導,將數(shù)學計算結果和實測值進行對比驗證,調整了計算稻谷連續(xù)干燥的公式參數(shù),對水稻連續(xù)式干燥過程進行了數(shù)學建模。在數(shù)學模型的基礎上,對整個連續(xù)干燥過程進行模擬計算,討論和分析了環(huán)境溫度、環(huán)境相對濕度、高溫風溫度、低溫風溫度、風量、谷物初始含水率以及排糧速度因素變化與水稻排糧終含水率變化的關系。同時基于神經網(wǎng)絡理論

3、,建立了干燥過程控制的BP神經網(wǎng)絡模型,模擬干燥過程的智能控制,也就是通過控制干燥通風量來抵消其它因素變化所帶來的影響,從而使水稻排出時的終含水率趨于一致。
　　 本文以計算機和MATLAB為輔助工具,進行了連續(xù)干燥過程數(shù)學模型的模擬計算和干燥過程控制神經網(wǎng)絡模型的仿真模擬。數(shù)學模型的計算結果和實測值基本吻合,可以用于連續(xù)式干燥過程的模擬計算,具有實際指導意義。BP神經網(wǎng)絡控制模型通過學習后,預測值能夠滿足稻谷連續(xù)干燥過程控制的