随着世界经济的强劲发展,日益突出的粮食危机展现在我们面前。为减少粮食在烘干过程中的能量损耗,从而提高粮食的烘干品质来提高人们的生活水平迫在眉睫。所以研究烘干的机理,来在线智能控制玉米出机含水率的研究具有现实的意义。粮食干燥是一个复杂的强非线性、大滞后的热质交换过程,它不仅受物料特性和介质参数的影响,而且还与气候条件和干燥工艺有重要关系,致使准确控制粮食的最终干燥品质很难。但从热力学角度看,粮食干燥机是一个开放式热力学系统。因此,根据粮食在干燥过程中的温度变化规律,预测玉米的干燥特征及并规划出机内状态对排粮速度的影响,及时采取措施调节排粮速度是解决玉米干燥的关键问题,可以克服干燥过程因为大滞后而难控制的不足。根据玉米在现检测的温度值等参数,建立符合实际的模型,可以为谷物烘干控制理论提供依据。并且在干燥段对当前玉米层的干燥速率加以控制,控制其失水量最终实现出机水分的控制,使玉米的出机含水率达到标准要求。本文通过建立玉米干燥模型,分析玉米颗粒内部温度分布及水分迁移机理,确定了玉米样本在干燥过程中的温度变化可以作为出机含水率预测的重要影响因素。以四段式顺流干燥机的玉米干燥过程作为实验模型,采集玉米干燥过程中各阶段的温度数据,利用非线性回归分析算法对建立的数学模型求解,然后对求得的模型进行仿真,为在线控制出机水分提供依据。文章最后,通过将求得的滞留量模型的求得值,作为由BP神经网络算法建立的对玉米出机粮水分进行预测模型的输入,然后通过控制干燥四段的电机转速来控制排量速度,以此来达到控制出机粮水分的目的。在一定的数学模型的研究下,研究出了这种利用在线测得的温度值来预测谷物内部含水蒸气的方法,间接的反映了烘干过程谷物颗粒内外温度的差异。实用、有效的为烘干过程提供了理论依据,能够满足在线实时控制的要求。