我国北方的若干产粮大省，粮食作物主要以玉米为主，为了促进粮食加工存储企业的良性循环和持续发展，增强市场竞争能力，本文以模糊专家系统技术为核心，结合并充分考虑农业生产过程中的各种确定性和不确定性因素，在综合了模糊数学、计算机技术、决策推理理论、现代生产管理等科学技术的基础之上，研究和设计了以不确定性理论为基础的高水分粮控制的模糊专家系统，来促进粮食加工存储企业在未来的发展中能够进一步提高经济效益，优化各项经济技术指标，降低粮食成本。
1粮食烘干设备检测的主要参数指标
本设计主要是根据塔式热风烘干机入口处和出口处的粮食水分差值来控制排粮机的流速，从而达到对高水分粮的烘干控制。为提高控制精度和控制速度，采用粮食水分，粮食水分差值变化率作为输入参数，以排粮机的流速作为输出参数。其中：
（1）粮食水分（以玉米为例）烘干前粮食水分值一般在18%～22%之间，而烘干后的粮食水分值根据当地所要求的各种粮食作物所含有的水分值来决定。对玉米而言，一般在13.5%～14.8%之间。
（2）粮食水分差值变化率在本设计中，由于粮食在烘干塔内流速的限制，此变化一般不大(-0.3～ 0.3）。
（3）排粮机的流速在本设计中，最大值设置为7 kg/s，最小值设置为0 kg/s。
2系统的总体结构
根据以上参数指标，此模糊专家系统的整体结构，如图1所示。
其中：
(1) 人机接口采用菜单式的人机交互接口形式，简洁直观、操作便捷、易于掌握。
本系统的人-机接口分4部分，每一部分均由独立的界面构成，如图2所示。
(2)模糊数据库用于存储各类确定及不确定性信息。
(3)模糊知识库存放系统求解过程中所用的知识、规则等，以用于系统进行下一步推理，其中确定性规则的格式为：IFTHEN形式；不确定性规则的格式采用IFTHENWITH形式，本系统中这样的规则共有35条。
(4)模糊推理机其作用主要是根据系统的输入信息，按一定的不确定性推理策略，解决系统提出的问题，给出较为合理的建议和结论。
(5)解释模块记录系统推理过程中所用的规则及产生的中间结果。
(6)学习模块其功能是接受领域专家用自然语言形式描述的知识，并将其自动转换成计算机推理过程中可识别的规范化规则，或通过领域专家的经验自动总结归纳出的模糊规则。
3推理机制
推理机制即推理技术是按照一定的推理策略，以知识库中已有的知识为基础，从已知事实推出新的事实，从而达到解决实际问题的目的。
3.1推理算法
在本系统中使用的推理技术主要是Mamdani模糊推理算法。
Mamdani的推理算法属于关系合成推理算法（简称为CRI方法）。这种算法的基本原理可叙述如下：用一个模糊集合表述大前提中全部模糊条件语句前件的基础变量和后件的基础变量之间的关系，用一个模糊集合表述小前提，进而用基于模糊关系的模糊变换运算给出推理结果。
在Mamdani推理中，把模糊蕴涵关系A→B用A和B的笛卡尔积表示，即：
的高度。
3.2具体设计过程
在本设计中，将玉米水分差值（用water表示）的离散论域量化为 ［-6 -5 -4 -3 -2 -10 1 2 3 4 5 6］共13个等级，定义了7个模糊语言变量：WNB（负大），WNM（负中），WNS（负小），WZE（零水分），WPS（正小），WPM（正中），WPB（正大）。
玉米水分差值变化率（用watervar表示）和 排粮机的流速（用speed表示）二者的离散论域也量化为 ［-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6］共13个等级，且定义了5个模糊语言变量,其中玉米水分差值变化率为：WVNB（负大），WVNS（负小），WVZE（零水分），WVPS（正小），WVPB（正大）；排粮机的流速为：SNB（负大），SNS（负小），SZE（正常），SPS（正大），SPB（正小）。
对各语言变量按梯形隶属函数定义，得到各指标参数的模糊语言变量赋值表如表1，表2，表3所示。
4数字仿真结果及结论
根据上述控制方案，进行软件仿真实验，结果如图3所示。实验数据如表4(按14.8个水为基准)所示。
从表4可见，实验效果同理想之间按以上的设计方案来看有微小的偏差，为±0.3。就实现大批量高水分粮的烘干控制而言，可以达到预期的生产目标,取得既定效果。
参考文献
［1］刘有才，刘增良模糊专家系统原理与设计［M］北京：北京航空航天大学出版社，1996
［2］陈世福，等人工智能与知识工程［M］南京：南京大学出版社，1985
［3］马生忠，邓要武实用专家系统的研制技术与案例［M］长春：吉林科学技术出版社，1990
本文关键字：粮食 经验交流，电工技术 - 经验交流
上一篇：电力驱动系统实时控制虚拟实验平台
