食料熱風干燥機可視化控制方法

王冬云，魯妍，孫美玲

秦皇島職業技術學院（秦皇島 066100）

干燥機作為一種降低物料水分的機器，可以幫助食品加工[1]。因此，為使以農作物為代表的食品能夠連續干燥，對干燥機進行智能控制，如文獻[2]利用火焰算法，獲得糧食含水量、體積、表面狀態等數據，提出基于火焰算法的熱風干燥機控制方法，根據近似搜索結果，控制設備的加熱干燥工作。文獻[3]利用貪心算法，通過捕捉局部信息，獲取食料干燥效果的近似最優解，在控制方面取得不錯的研究成果。但是上述方法沒有涉及可視化部分，且只具備局部搜索功能，導致干燥機只處理食料的局部位置。

對此，提出引入混合遺傳算法，對食料熱風干燥機進行可視化控制，提出基于貪心算法的熱風干燥機可視化控制方法。該方法創新之處在于在食品熱風干燥器的振動特性提取的基礎上，利用混合遺傳算法的全局搜索功能，得到食料的總體干燥效果，確定多目標加工效果，實現對食料熱風干燥的全局控制，克服傳統方法中容易陷入最優解的問題，實現對干燥機傳熱傳質模型的可視化控制與優化。

1 基于混合遺傳算法的食料熱風干燥機可視化控制方法

1.1 模態分析法獲取食料熱風干燥機振動特性

為獲取食料熱風干燥機振動特性，根據模態分析法建立一個反映干燥機振動實際情況的模型。根據動力學特性，假設干燥機的運動微分方程如式（1）。

式中：A、B、C分別為熱風干燥機的質量、阻尼和剛度矩陣；w、w’、w’’分別為干燥機的振動位移矩陣、速度矩陣及加速度矩陣；已知加熱干燥機的阻尼較小，因此默認阻尼為0，則干燥機無阻尼的自由振動方程如式（2）。

因線性振動位移是響應振動函數，因此求解方程，得到方程解：

將式（2）代入到式（3）中，去除eq的值，得到式（4）。

根據線性定理可知，參數K的非零解條件，需要式（3）的系數行列式，滿足式（5）。

式中：ω為干燥機工作的固有頻率[4]。根據振動理論可知，在振動過程中，絕大多數結構的低階固有頻率對應的振型是影響干燥機振動特性的關鍵，而高頻振型對干燥機振動特性的影響較小，加上結構中阻尼的影響，使高頻振型很快衰減，因此，通過模態分析，可以采集前10個固有頻率及其對應的振動模態[5]。用模態分析方法實現食品熱風干燥器的振動特性提取。

1.2 設計干燥機傳熱傳質模型的可視化控制邏輯

可視化控制食料熱風干燥機的工作程序就是通過可視化屏幕，反饋干燥機的傳熱傳質過程，通過可視化屏幕，顯示加熱干燥時間和位置函數，同時反映食料在干燥加工過程中的濕度和溫度等。因此結合得到的振動特性，將可視化控制的傳熱傳質過程，以方程形式進行描述，其中質量傳遞方程為式（6）。

式中：m1、m2分別為濕食料的處理總量和食料成品總量，kg/s；s1、s2分別為食料入口和出口的濕基濕度；Δm為濕份蒸發量，kg/s；U1、U2分別為干空氣用量和干燥機抽風量，m3/s；u為氣體比容[6]。熱量傳遞方程可利用式（7）進行描述。

式中：R1為成品食料的吸熱量，J；R2為濕份升溫吸熱量，J；R3為濕份蒸發吸熱量，J；R4為空氣帶出熱量，J；R為總熱量，J；Cp為比熱，kJ/（kg·K）；o為水量，m3；g為空氣量，cfm；H1為食料出口溫度，℃；H1’為空氣出口溫度，℃；H2為食料入口溫度，℃；H2’為空氣入口溫度，℃；ε為水的汽化潛熱，kJ/kg[7]。

根據傳熱傳質過程，設計干燥機的可視化控制邏輯。在傳導干燥中，控制邏輯需要實時反饋熱載體的熱量，并監控熱載體的熱傳過程，保證干燥機的傳熱與傳質同時進行，根據實時監測程序，記錄食料的升溫情況、表面濕份汽化情況、食料內部傳熱效果及食料表層濕氣，在加熱箱內的擴散情況。令可視化控制模塊將沒有達到干燥要求的數值和曲線用紅色字體和紅色線條表示；將馬上達到臨界值的干燥數值和曲線用黃色字體和黃色線條表示；將已經超過設置標準的干燥數值和曲線用綠色字體和綠色線條表示。通過顏色的差異標注，明確可視化控制過程的進展階段，實現對干燥機傳熱傳質模型的可視化控制[8]。

1.3 混合遺傳算法搜索多目標干燥效果

已知食料加熱干燥過程中，需要滿足的指標有很多，包括含水率、濕度、干燥率及質量等，可見試驗研究的食料加熱干燥過程是一個多目標的控制過程，因此為了加強算法對各項可視化數據的搜索和分析，采用混合遺傳算法，增強搜索多目標干燥效果。將食料的多目標控制過程看作一個多目標優化問題，在該問題中，將排序方法及權重作為混合遺傳算法的搜索依據。利用多種交叉操作手段，令算法搜索目標數據時產生更多的可行解，提升可視化方法收斂速度的同時保證不會遺失全局最優解。

混合遺傳算法尋優的第一步是根據研究目的選擇一種合適的染色體表現型，給同一加熱過程和干燥過程，設置相同的工序編號，在選擇的染色體表現型中找到對應的位置確定工序編號。假設一個染色體串為158786615，其中第1次出現的數字5，代表干燥機加工程序5的第1道工序；第2次出現的數字5，則為程序5的第2道工序。此類算法可以任意排列干燥機的調度，且存在最優解，實現對編碼的設計。進行解碼設計，已知活動調度集合中存在最優調度，但若只在活動調度集合內搜索最優調度，就會極大提升算法的搜索效率。因此假設干燥機程序i的第j道工序為Fij，干燥機加工操作工序的集合用Xij表示，令ETij表示干燥機加工完畢所用的時間，ETijr表示Fij在干燥機r上最早加熱干燥完畢的用時。令時間t=0，從染色體中提取一個優先權最高的干燥機調度工序，從集合Xij中判斷從零時刻到當前時刻的加工過程，實現對干燥機工序的解碼[9-10]。

混合遺傳算法在父代種群中選擇2個個體，個體級別不同時，復制級別較小的個體；若級別相同，則利用小生境技術復制較小的小生境個體[11-13]。小生境計算如式（8）。

式中：S為染色體；λ為染色體種群數；Dxy為目標空間中個體x和個體y之間距離；α為小生境半徑。根據得到的計算結果，混合算法采用交叉搜索策略，識別整個加熱干燥過程中n個局部位置的食料干燥狀況[14-15]，并通過可視化控制界面顯示，確定多目標加工效果。至此基于混合遺傳算法，實現對食料熱風干燥機的可視化控制。

2 仿真試驗

2.1 試驗準備

已知食料特指食物的原料，包括糧、肉、蛋、魚等。為使試驗與研究目的之間保持一致性，將糧食作為試驗的基本測試對象，在不同算法應用下，利用不同干燥機可視化控制方法，控制其加熱干燥過程。為了驗證提出控制方法的使用效果，將該方法作為試驗組，將2種傳統方法即文獻[2]（對照組A）和文獻[3]（對照組B）作為對照組，比較不同方法的控制效果，進而得出試驗結論。試驗選取試驗設備，其中的主要設備如圖1所示。

圖1 試驗所用設備

在上述設備之間建立連接，構建一個試驗測試基本環境。而選擇的糧食作物，其基本性狀為不規則圓形或橢圓形，為便于制圖與計算，默認糧食顆粒為規則球體，且假設所有糧食顆粒的大小完全一致。已知將這些糧食投入到熱風干燥機內時，糧食顆粒之間最多能產生5種不同堆積形態，分別為簡單堆積形成的立方體形態、平行四邊形形態、楔形形態、金字塔形態和正四面體形態。計算不同堆積形態下的糧食單位體積、孔隙率及孔隙比，其中糧食的顆粒半徑計算如式（9）。

式中：x為谷物長度；y為谷物寬度；z為谷物厚度；r為計算體積所需半徑。所有參數的單位為m。

糧食孔隙率是糧食在干燥機內，微小空隙體積之和與糧食顆粒體積之和的比例，計算如式（10）。

式中：k為糧食孔隙率計算結果，%。Vm為m個空隙的體積之和；Vn為n個糧食顆粒總體積。2個體積參數的單位為m3。

在糧食的整個干燥層中，糧食顆粒所占體積的百分比為密度；孔隙所占百分比為孔隙率；糧食顆粒體積與孔隙體積之間的比值為孔隙比，計算如式（11）。

計算得出不同堆積形態下糧食顆粒的各項基本參數，結果如表1所示。

表1 糧食顆?；緟?/p>

根據參數，仿真測試軟件模擬干燥機對糧食的加熱干燥過程。不考慮糧食作物的形態大小和表外狀態，已知孔隙率與糧食含水量關系最為密切，糧食越干燥，孔隙率的計算結果就越大。內容準備完畢后，將糧食作物投放到干燥機中，在可視化監測頁面，設置基本環境參數、糧食參數和設備參數，如表2所示。

參數設置完畢后，運行加熱干燥機，分別將3種可視化控制方法，接入到可視化控制系統中，比較不同測試組在可視化控制下對糧食的加熱干燥效果。

表2 參數設置

2.2 糧食干燥效果仿真測試

在初始狀態下，仿真軟件模擬糧食顆粒將加熱箱空間填滿的狀態。試驗進行到75 min時，得到如圖2所示的糧食顆粒干燥仿真效果圖。

根據圖2中的仿真測試結果可知，在同樣的高溫加熱干燥狀態下，試驗組的糧食顆粒堆積空隙，下降約1/2；而對照A組和對照B組中的糧食顆粒堆積空隙，下降約1/3。可見在可視化控制方法下，干燥機對食料的控制效果更好。

圖2 糧食作物干燥效果圖

2.3 結果與分析

為進一步得出試驗測試結論，3個測試組加熱干燥處理完畢后，應用測試軟件導出加熱干燥過程，糧食的總含水率和干燥速率曲線，如圖3所示。

根據圖3曲線走勢可知，在試驗進行到1 h時，試驗組的含水率下降到最低點，為0.625，干燥率與含水率呈反比，隨著含水率下降而迅速上升。2個對照組雖然也得到干燥率與含水率的反比關系，但總體來看，糧食含水率下降偏慢、干燥率也緩慢提升?？梢姶舜翁岢龅目梢暬刂品椒ǎ梢约涌旄稍锾幚砉ぷ鳌?/p>

圖3 含水率和干燥速率曲線

3 結語

在混合遺傳算法的應用下，提出食品熱風干燥可視化控制方法，在整個加熱干燥過程中，采用交叉搜索策略識別食品在多個局部位置的干燥狀態，并通過視覺控制界面顯示，確定多目標處理效果，實現食品熱風干燥可視化控制。

克服傳統方法中容易陷入最優解的問題，即保證種群多樣性，其提取食料含水率的速度和干燥率的變化值得到提升，可對食料熱風干燥進行全局控制。

受個人能力及研究經驗的限制，并沒有將溫度、濕度、干燥機型號作為此次試驗的測試變量，今后研究中，可以擴大試驗范圍，加設多條測試變量，驗證研究方法的可靠性和實用性。