ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНОГО НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ СУШКИ ПИЛОМАТЕРИАЛОВ В КОНВЕКТИВНЫХ КАМЕРАХ С ЦЕЛЬЮ СНИЖЕНИЯ ЭНЕРГОЗАТРАТ И БРАКА

APPLICATION OF AN ADAPTIVE FUZZY CONTROLLER FOR LUMBER DRYING PROCESS CONTROL IN CONVECTIVE KILNS TO REDUCE ENERGY CONSUMPTION AND DEFECTS

Sokerin Kirill Vyacheslavovich

Student, Department of Automation of Technological Processes and Productions, Syktyvkar Forestry Institute is a branch of St. Petersburg State Forestry Engineering University named after S. M. Kirov,

Russia, Syktyvkar

АННОТАЦИЯ

В работе рассматривается задача повышения энергоэффективности и качества конечной продукции при конвективной сушке пиломатериалов. Традиционные системы автоматического управления на базе ПИД-регуляторов не способны гибко изменять параметры сушильного агента (температуру и влажность) в зависимости от текущей влажности древесины и стадии процесса, что приводит к перерасходу тепловой энергии и возникновению внутренних напряжений в материале (коробление, трещины). Предлагается метод управления на основе нечеткой логики с механизмом адаптации выходных функций принадлежности в зависимости от расчетной равновесной влажности древесины. Синтез регулятора выполнен в среде Fuzzy Logic Toolbox, эффективность проверена имитационным моделированием переходных процессов в среде Simulink на модели сушильной камеры периодического действия. Показано, что внедрение адаптивного нечеткого регулятора позволяет сократить продолжительность цикла сушки на 8-15%, снизить удельное потребление электроэнергии на вентиляцию и тепла на нагрев до 10% по сравнению с каскадной ПИД-системой, а также минимизировать дисперсию конечной влажности в штабеле.

ABSTRACT

The paper considers the problem of increasing energy efficiency and final product quality in convective lumber drying. Traditional automatic control systems based on PID controllers are unable to flexibly change drying agent parameters (temperature and humidity) depending on the current wood moisture content and drying stage, leading to excessive thermal energy consumption and internal stresses in the material (warping, cracking). A control method based on fuzzy logic with an adaptation mechanism for output membership functions depending on the calculated equilibrium moisture content of wood is proposed. The controller synthesis is performed using the Fuzzy Logic Toolbox, and the efficiency is verified by simulation of transient processes in Simulink using a model of a batch drying kiln. It is shown that the implementation of an adaptive fuzzy controller reduces the drying cycle time by 8-15%, decreases specific electricity consumption for ventilation and heat for heating by up to 10% compared to a cascade PID system, and minimizes the variance of final moisture content within the stack.

Ключевые слова: АСУТП, сушка древесины, нечеткая логика, адаптивное управление, энергоэффективность, качество пиломатериалов, моделирование.

Keywords: Industrial Automation, wood drying, fuzzy logic, adaptive control, energy efficiency, lumber quality, modeling.

Сушка пиломатериалов является одним из наиболее энергоемких и ответственных этапов деревообрабатывающего производства. На проведение этого процесса в конвективных камерах приходится до 50-70% всех энергозатрат предприятия глубокой переработки древесины [1]. При этом качество высушенного материала напрямую определяет выход годной продукции и рентабельность последующих стадий механической обработки. Основная сложность автоматизации процесса сушки заключается в нелинейности и нестационарности объекта управления: коэффициент теплопроводности и влагопроводности древесины существенно меняется по мере снижения ее влажности, а транспортное запаздывание в каналах изменения температуры и влажности среды в камере делает настройку классических ПИД-регуляторов компромиссной [2].

На практике широко применяются многоступенчатые релейные или ПИД-регуляторы, реализующие жесткие режимные расписания (диаграммы сушки). Недостатком такого подхода является отсутствие обратной связи по реальному состоянию материала: управление ведется по косвенному параметру — равновесной влажности среды, без учета фактической интенсивности испарения влаги из древесины в текущий момент. Это приводит либо к пересушиванию поверхностных слоев с образованием трещин, либо к неоправданно затянутому процессу.

В связи с этим актуальной задачей является разработка интеллектуальной системы управления, способной в реальном времени корректировать параметры сушильного агента на основе экспертных знаний о динамике процесса. Одним из таких методов является управление на базе нечеткой логики (Fuzzy Logic Control) [3].

Целью данной работы является разработка и исследование адаптивного нечеткого регулятора температуры и влажности агента сушки для конвективной камеры периодического действия, обеспечивающего минимизацию энергопотребления и предотвращение брака. Научная и практическая новизна заключается в:

1. Синтезе структуры нечеткого регулятора с двумя входными переменными (отклонение текущей температуры от заданной по режиму и скорость изменения влажности древесины) и механизмом адаптации базы правил к текущей стадии сушки (по расчетной равновесной влажности).
2. Интеграции предложенного регулятора с имитационной моделью тепло-влагообмена в штабеле пиломатериалов в среде Simulink.
3. Количественной оценке снижения энергозатрат и времени процесса в сравнении с традиционной каскадной системой регулирования.

Объектом управления является камера периодического действия для сушки сосновых пиломатериалов. Управляющие воздействия: $u_1(t)$ — положение клапана подачи теплоносителя (0-100%) в калорифер; $u_2(t)$ — степень открытия воздушных заслонок приточно-вытяжной вентиляции (0-100%).

Традиционная система управления строится по каскадному принципу: внешний контур стабилизации температуры задает уставку внутреннему контуру расхода теплоносителя (ПИД-регуляторы). Однако при таком подходе управление влажностью (воздухообмен) происходит дискретно по пороговым значениям психрометрической разности, без учета фактической скорости удаления влаги.

Цель управления в предлагаемой системе: обеспечить плавное ведение процесса по траектории, минимизирующей функционал:

при ограничениях на градиент температуры и равновесную влажность для предотвращения растрескивания.

Предлагаемая структура АСУТП включает датчики температуры и психрометрической разности в камере, датчик веса контрольного образца древесины,блок нечеткой логики и блок адаптации параметров.

Лингвистические переменные описываются термами: «Отрицательное», «Нулевое», «Положительное» с треугольными и гауссовыми функциями принадлежности. База правил составлена на основе экспертных знаний технологов (таблица правил типа Мамдани). Например: ЕСЛИ «Ошибка температуры» = Отрицательное И «Скорость сушки» = Высокая, ТО «Приращение нагрева» = Положительное И «Приращение вентиляции» = Нулевое.

Механизм адаптации. Ключевой особенностью является сдвиг центра тяжести выходных функций принадлежности для $\Delta u_2$ (вентиляция) в зависимости от расчетной равновесной влажности древесины $W_{eq}$. В начале процесса, когда испаряется свободная влага, допустима высокая интенсивность воздухообмена. По мере приближения к пределу гигроскопичности древесины (30%) база правил корректируется в сторону уменьшения управляющего воздействия на заслонки для смягчения режима и предотвращения коробления. Адаптация реализована параметрически через коэффициент усиления выходного сигнала $K_{adapt}(W_{wood})$.

Для верификации предложенного метода проведено моделирование в среде MATLAB/Simulink. Модель сушильной камеры реализована на основе дифференциальных уравнений теплового и материального баланса [4] с учетом паспортных данных камеры объемом загрузки 50 м³.

Сравнивались два типа регуляторов:

1. Каскадный ПИД: Классическая система стабилизации температуры с программным заданием по времени, вентиляция по пороговому алгоритму.
2. Адаптивный (предлагаемый): Нечеткий регулятор с адаптивным коэффициентом воздухообмена.

Критерии сравнения: время достижения конечной влажности 10%, суммарный расход тепловой энергии (усл. ед.) и дисперсия конечной влажности по сечению штабеля.

Таблица 1.

Результаты моделирования

Графики переходных процессов (рис. 2 в оригинале статьи) демонстрируют, что нечеткий регулятор в начале процесса позволяет температуре незначительно выходить за пределы жесткой уставки для интенсификации испарения свободной влаги, а затем плавно снижает интенсивность воздухообмена во избежание перепадов напряжений. Каскадный ПИД при этом работает строго по заданной программе, не реагируя на факт замедления внутренней диффузии влаги в материале.

В работе предложен подход к построению АСУТП конвективной сушки пиломатериалов на основе адаптивной нечеткой логики. Ключевые выводы:

1. Энергоэффективность: Предложенный алгоритм позволяет снизить расход тепловой энергии до 9% за счет сокращения времени цикла и исключения этапов перегрева агента сушки при невысокой скорости испарения.
2. Качество: Снижение дисперсии конечной влажности более чем в 2 раза свидетельствует о более равномерном просыхании штабеля и уменьшении доли брака по внутренним напряжениям.
3. Универсальность: Алгоритм может быть легко адаптирован под сушку различных пород древесины путем изменения базы правил и пределов адаптации.

Основным ограничением для внедрения является необходимость оснащения камеры надежным датчиком текущей влажности древесины. Однако при массовом переходе на современные измерительные комплексы данная технология управления является экономически оправданной для лесопильных предприятий. Перспективным направлением является дополнение нечеткого регулятора блоком прогнозирования на основе нейросетевой модели для еще более точного предвидения изменения параметров материала.

Список литературы:

1. Расев, А. И. Сушка древесины / А. И. Расев. — М.: Изд-во МГУЛ, 2010. — 368 с.
2. Галкин, В. П., Шевченко, С. А. Автоматизация процессов сушки пиломатериалов: проблемы и перспективы // Деревообрабатывающая промышленность. — 2019. — № 4. — С. 12-18.
3. Passino, K. M., Yurkovich, S. Fuzzy Control. — Addison-Wesley, 1998. — 475 p.
4. Ермолаев, В. А. Моделирование тепломассопереноса в камерах периодического действия для сушки древесины // Лесной вестник. — 2021. — Т. 25, № 2. — С. 85-92.
5. Доррер, Г. А., Доррер, М. Г. Интеллектуальные системы управления технологическими процессами деревообработки. — Красноярск: СибГТУ, 2015. — 212 с.