基于T-S模糊神经网络的新型烟叶烤房控制系统研究

[目的]为了准确控制烟叶烘烤过程的温度和湿度,提高烟叶烘烤品质,设计了一种基于T-S模糊神经网络烟叶烤房控制系统.[方法]从能量守恒和水汽平衡定律出发分析了烟叶烘干过程,建立了双输入双输出的烤房温湿度耦合动态数学模型.结合模糊控制的专家知识表达能力和神经网络自学习特点,设计了基于T-S模糊神经网络控制器.将该控制器与常规PID控制器在Simulink环境下进行仿真对比和烘烤实验对比.[结果]仿真结果表明:T-S模糊神经网络控制器性能优异,其干球温度调节时间和超调量分别减小18 s和2.96％,湿球温度调节时间减小了37 s.烘烤实验表明:基于T-S模糊神经网络的新型烟叶烤房控制器相对普通控制器,其全过程的干球温度平均误差降低了71％,湿球温度平均误差降低了68％,烤后上等烟比例提高了2.86％,中等烟比例提高了2.46％.[结论]新型烟叶烤房控制系统比普通控制系统能够更好地跟随烘烤工艺曲线,烤后烟叶品质与其所产生的经济效益显著提升.