随着社会的发展,人们对木材干燥的需求量增加,木材的高效利用已成为科学工作者所关注的前沿课题。木材干燥是改善木材物理力学性能、合理使用木材、减少木材降等损失、提高使用效率的重要措施,也是保证木制品质量的关键技术之一。木材干燥控制系统通常采用PID控制,传统的PID控制是依赖操作人员按照工艺参数凭经验的控制方法,缺乏充分的灵活性,存在着参数修改不方便、不能进行自整定等缺点。因而,高质量的现代化控制系统已成为创新干燥设备亟待解决的问题。 木材干燥的控制过程就是控制窑内介质温度和湿度来使木材含水率降低到某一期望值的过程。针对实际干燥过程的特性,本文在课题前面工作所做的神经网络模型的基础上提出一种智能的PID参数整定方法,即将模糊控制和PID控制结合起来,构建模糊自适应PID控制器。这种控制器实现系统的最佳控制,它运用模糊数学的基本理论和方法,将操作人员长期积累的经验知识用控制规则模型化,并把这些模糊控制规则以及有关信息(如初始PID参数等)作为知识存入计算机中,然后计算机根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理自动实现对PID参数的最佳调整。 文中使用了MATLAB中的模糊逻辑工具箱和Simulink进行仿真研究。通过对干燥窑的PID控制和模糊自适应PID控制进行仿真、分析与比较,得出模糊自适应PID控制器的阶跃响应曲线具有上升快,调节精度提高,稳态性能好,过渡过程时间短,超调量小的优点。因而木材干燥窑的模糊自适应PID控制是可行的、有效的,它实现了参数的自整定,且优于传统PID控制。这对提高木材干燥过程的控制水平,有效地保证木材干燥质量、降低能源消耗和减少成本,具有重要的理论研究和实际指导意义。