除湿干燥应用于木材行业始于20世纪中期。与常规干燥相比，除湿干燥能够回收干燥排气的余热，节能效果显著，其节能率在40%～70%之间(张璧光等，2006；谢拥群等，2009)，且用电做能源不会对环境造成污染，是一种绿色干燥技术，符合国际木材干燥环保、节能的发展趋势(张璧光，2008；Czeslaw，2006)；同时干燥质量较好，技术上也相对成熟，是目前仅次于常规干燥的一种广泛应用的干燥方法。在我国，除湿干燥约占10%，并呈现出很强的增长趋势(高建民等，2010；Gu，2007)。

木材除湿干燥设备的工业应用中，大多采用手动、基于仪表的半自动化控制，通过干燥工人定时操作或者事先在仪表上设置相应含水率阶段的除湿机运行时间比例，调节除湿机的开启、停止时间来实现干燥过程的控制，自动化、智能化程度较低(宁炜等，2004；顾炼百等，2009；张璧光等，2005)；同时这种控制管理方式比较粗放，不能根据木材除湿干燥过程中温、湿度的变化进行相应的调整，除湿干燥的质量、能耗、效率不能达到最优化。

合理的控制策略可以使干燥设备发挥最优性能，缩短干燥时间、降低能耗、提高干燥质量，增加企业的经济效益(Skuratov，2008；Dufour，2006)，因而将智能控制算法引入木材除湿干燥控制系统的设计中具有一定的实用意义。本文在分析典型木材除湿干燥设备总体结构和工作原理的基础上，设计了一种基于模糊控制的智能型除湿干燥控制系统。

本研究的木材除湿干燥窑总体结构如图 1所示，主要由干燥窑3、除湿机6、循环风机10、辅助电加热器9、导风板11等组成。其工作过程为: 在循环风机10的带动下，干燥窑3内的空气按照箭头指示的固定方向循环流动，具有一定温度的湿空气12进入材堆14，与被干材之间进行对流换热，空气加热木材并吸收木材蒸发的水分，变成具有一定温度、湿度的湿空气4，由除湿机空气入口5进入除湿机，利用除湿机6的蒸发器的制冷作用，使干燥窑内的湿空气降温凝结成水排除窑外；接着脱湿后的干冷空气流经冷凝器，吸收热量后转变为低湿高温的热空气，由除湿机空气出口8出来，再送回干燥窑3内继续干燥木材，从而在除湿机6和干燥窑3之间形成闭式循环。

图 1 除湿干燥设备的结构示意 Fig. 1 Sketch map of dehumidification drying kiln 1.检验口 Test port； 2.干燥窑大门 Drying kiln door； 3.干燥窑 Drying kiln； 4.材堆出来的空气 Air coming out from the wood pile； 5.除湿机空气入口 Dehumidifier air inlet； 6.除湿机 Dehumidifier； 7.除湿机排出冷凝水的出口 Condensate water outlet； 8.除湿机空气出口 Dehumidifier air outlet； 9.辅助电加热器 Auxiliary electric heater； 10.循环风机 Circulating fan； 11.导风板 Curved baffle plate； 12.进入材堆的空气 Air flowing into the wood pile； 13.温湿度传感器 Temperature humidity sensor； 14.材堆 Wood pile； 15.隔热保温墙体 Thermal insulation wall.

除湿机主要由压缩机、蒸发器、冷凝器和膨胀阀等组成。其工作原理为: 压缩机做功驱动制冷剂在除湿机中循环流动，在蒸发器处，制冷剂蒸发吸热，由液态变为气态，使得经过的湿空气降温脱湿；接着制冷剂进入到压缩机中，经过压缩机的做功后变为高压、高温的气态，随后流入冷凝器中冷凝放热，由气态转化为液态，对流经冷凝器处的空气进行加热，这样在蒸发器处吸收的热量在冷凝器处又重新释放出来，制冷剂在除湿机中循环流动，不停地重复着上述过程，从而实现对干燥室空气排湿放出的热量的回收。

木材除湿干燥是工况不断变化的过程，干燥窑内空气的相关参数由干燥初期的低温、高湿逐渐变为干燥后期的高温、低湿状态(Zhang et al., 2007)。同时除湿干燥过程具有非线性、大时滞、时变性、不能建立精确数学模型的特点，干燥过程中的变量存在着相互依存的关系，互相制约，单纯依靠操作人员的经验去设定干燥过程中除湿干燥机的开启与停止时间，不考虑干燥窑内的温、湿度的实时变化情况，这种控制方式是粗放的、不科学的。

在实际应用中，由于被控对象的控制过程比较复杂，无法建立准确的数学模型，采用经典控制理论和现代控制理论来解决此类问题往往难以奏效，得不到满意的结果(周玉成等，2003a；2003b；2004)。模糊控制是一种新型的智能化控制方法，其以模糊集合理论为基础，将相关领域的专家知识和熟练操作人员的经验转化成模糊化的语言规则，通过模糊推理和模糊决策，实现对复杂系统的控制，并不依赖系统的精确数学模型，对系统参数变化不敏感，具有很强的鲁棒性(石辛民等，2008)。因此，采用模糊控制理论对木材除湿干燥过程进行控制是一种很好的解决方案。

木材除湿干燥过程的控制实际上是对干燥窑内湿空气的温度、相对湿度的控制。在木材除湿干燥过程中，干燥窑内湿空气的热量一部分依靠高温、高压的气态制冷剂经过冷凝器时液化释放的热量来供给，一旦除湿机停止运转，制冷剂就无法在系统中循环流动，湿空气就不能从冷凝器处获得该部分热量；同时其相对湿度也需要通过除湿机来控制，启动除湿机，窑内的湿空气经过蒸发器时降温凝结成水排出窑外，就能降低干燥窑内的相对湿度。考虑到除湿机工作时不能频繁开启、停止，而且干燥窑内温度和相对湿度在较短的时间内不会发生明显变化，因此，根据系统每个控制周期T内的实时温度、相对湿度值相对于其设定值的变化情况，动态调节除湿机开启比例，进而给出最佳的除湿机启动与停止时间，实现对木材除湿干燥过程的最优控制。

综合上述对木材除湿干燥控制过程的分析，可以得出该控制系统有1个输出量，即除湿机开启比例u；2个输入量，即干燥窑的实时温度T_act和相对湿度H_act，属于典型的多输入-单输出(MISO)结构。由于人很难对复杂的MISO系统直接提取控制规则，因此将MISO结构形式分解为2个单输入-单输出(SISO)系统，即温度-除湿机开启比例(T_act-u_T)的温度模糊控制器、相对湿度-除湿机开启比例(H_act-u_H)的相对湿度模糊控制器，然后利用SISO系统的设计方法进行模糊控制器的设计，最后将2个SISO系统的控制输出u_T，u_H依照一定的原则进行合成，得到MISO系统的控制输出u，其控制系统结构如图 2所示。

	图 2 控制系统结构 Fig. 2 Structure of control system

根据木材除湿干燥过程中的操作经验和实际控制需求，在设计SISO系统时选择二维模糊控制器，即将被控制量的实时值和设定值的偏差e和偏差变化ec作为输入，这样能够较严格地反映受控过程中输出变量的动态特性，控制效果较好。

在温度模糊控制器T_act-u_T中，以温度误差e_T及误差的变化率ec_T作为模糊控制器的输入量，以除湿机的开启比例u_T作为输出量。设温度设定值为T_set，实际温度为T_act，则温度误差e_T和温度误差变化率

ec_T如式(1)所示:

根据除湿干燥窑的温度控制要求，设e_T的基本论域为[-15，15]，ec_T的基本论域为[-7.5，7.5]，u_T的基本论域为[0，1]。模糊控制器模糊推理的对象是模糊变量，需要对输入、输出变量进行模糊化处理。定义相应的模糊输入变量为E_T，EC_T，其中E_T，EC_T的量化论域均为[-3，3]，对应的模糊子集均为{NB(负大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}。量化因子λ_ET=1/5，λ_ECT=2/5。

定义相应的模糊输出变量为U_T，其量化论域为{0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0}，对应的模糊子集均为{ZO(零)，S(小)，M(中)，B(大)}，量化因子λ_UT=1。

对于输入变量e_T，ec_T与其模糊子集{NB(负大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}的从属关系，选择如图 3所示的三角形隶属度函数；对于输出变量u_T与其模糊子集{ZO(零)，S(小)，M(中)，B(大)}的从属关系，选择如图 4所示的三角形隶属度函数。

	图 3 eT,ecT，eH，ecH的隶属度函数 Fig. 3 The membership function of eT，ecT，eH，ecH

	图 4 uT,uH的隶属度函数 Fig. 4 The membership function of uT,uH

模糊控制器模糊控制规则的语法结构如式(2)，模糊规则R_j表示为:

如果

式中：A₁^j，A₂^j，B^j分别为输入、输出变量对应的模糊子集，E为误差，EC为误差的变化率，U为控制输出量，j表示模糊规则的条数。

在总结北京凯明提琴制作有限公司干燥工人对除湿干燥窑的操作规程和经验的基础上，经过一定的试凑和调整，得到温度模糊控制规则如表 1所示。 在表 1中，如果温度实时值T_act与设定值T_set的误差E_T为PB(正大)，误差的变化率EC_T为NB(负大)，则除湿机的开启比例U_T为B(大)。

表 1 温度模糊控制规则 Tab.1 Rule of fuzzy control (temperature)

表 1 温度模糊控制规则 Tab.1 Rule of fuzzy control (temperature) UT ET NB NS ZO PS PB ECT NB ZO ZO ZO B B NS ZO ZO ZO M B ZO ZO ZO ZO S M PS ZO S S S S PB S S M ZO ZO

根据上述的模糊控制规则，利用MATLAB的模糊逻辑工具箱进行模糊推理，可以计算出模糊控制器输入变量e_T，ec_T取不同值时输出变量u_T对应的取值，从而得到温度模糊控制器T_act-u_T的控制查询表如表 2所示。

表 2 u_T的控制查询 Tab.2 Control query table of u_T

表 2 uT的控制查询 Tab.2 Control query table of uT uT ET -3 -2 -1 0 1 2 3 ECT -3 0.107 0.116 0.116 0.107 0.600 0.880 0.890 -2 0.116 0.116 0.116 0.116 0.559 0.683 0.880 -1 0.116 0.116 0.116 0.116 0.520 0.564 0.743 0 0.107 0.116 0.116 0.107 0.311 0.453 0.663 1 0.116 0.311 0.311 0.311 0.311 0.453 0.453 2 0.253 0.311 0.453 0.453 0.434 0.311 0.311 3 0.330 0.330 0.453 0.663 0.420 0.116 0.107

H_act-u_H中，以相对湿度误差e_H及误差的变化率ec_H作为模糊控制器的输入量，以除湿机的开启比例u_H作为输出量。设系统相对湿度设定值为H_set，实际相对湿度为H_act，则相对湿度误差e_H和误差变化率ec_H如式(3)所示:

根据除湿干燥窑的相对湿度控制要求，设e_H的基本论域为[-100，100]，ec_H的基本论域为[-45，45]，u_H的基本论域为[0，1]。对相对湿度模糊控制器的输入、输出变量进行模糊化处理。定义相应的模糊输入变量为E_H，EC_H，其中E_H，EC_H的量化论域均为[-3，3]，对应的模糊子集均为{NB(负大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}。量化因子λ_EH=1/33，λ_ECH=1/15。

定义相应的模糊输出变量为U_H，其量化论域为{0，0.2，0.4，0.6，0.8，1.0}，对应的模糊子集均为{ZO(零)，S(小)，M(中)，B(大)}，量化因子λ_UH=1。

对于输入变量e_H，ec_H与其模糊子集{NB(负大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}的从属关系，选择如图 3所示的三角形隶属度函数；对于输出变量u_H与其模糊子集{ZO(零)，S(小)，M(中)，B(大)}的从属关系，选择如图 4所示的三角形隶属度函数。

在总结北京凯明提琴制作有限公司干燥工人对除湿干燥窑的操作规程和经验的基础上，经过一定的试凑和调整，按照式(2)的模糊规则语法结构，得到相对湿度模糊控制规则如表 3所示。 在表 3中，如果湿度实时值H_act与设定值H_set的误差E_H为NB(负大)，误差的变化率EC_H为NB(负大)，则除湿机的开启比例U_H为B(大)。

表 3 相对湿度模糊控制规则 Tab.3 Rule of fuzzy control (relative humidity)

表 3 相对湿度模糊控制规则 Tab.3 Rule of fuzzy control (relative humidity) UH EH NB NS ZO PS PB ECH NB B B M ZO ZO NS B M S ZO ZO ZO M M ZO ZO ZO PS M S ZO S ZO PB S ZO ZO S S

根据上述的模糊控制规则，利用MATLAB的模糊逻辑工具箱进行模糊推理，可以计算出模糊控制器输入变量e_H，ec_H取不同值时输出变量u_H对应的取值，得到湿度模糊控制器H_act-u_H的控制查询表如表 4所示。

表 4 u_H的控制查询 Tab.4 Control query table of u_H

表 4 uH的控制查询 Tab.4 Control query table of uH uH EH -3 -2 -1 0 1 2 3 ECH -3 0.890 0.880 0.743 0.663 0.420 0.116 0.107 -2 0.880 0.683 0.564 0.453 0.411 0.116 0.116 -1 0.743 0.683 0.520 0.311 0.253 0.116 0.116 0 0.663 0.664 0.538 0.107 0.116 0.116 0.107 1 0.664 0.453 0.434 0.116 0.311 0.311 0.116 2 0.544 0.434 0.311 0.116 0.311 0.311 0.253 3 0.330 0.253 0.116 0.107 0.311 0.330 0.330

木材除湿干燥控制系统是将一个MISO结构的模糊控制器分解成2个SISO结构的模糊控制器，因此，需要选用一定的规则对2个SISO结构的输出u_T，u_H进行合成，才能得到MISO结构模糊控制器的最终输出u。本研究中所选用的合成规则如式(4)所示：

这样，在系统控制过程中，根据e_T，ec_T取不同的值时，在表 2中可以查到u_T对应的取值；e_H，ec_H取不同的值时，在表 4中可以查到u_H对应的取值。然后将u_T，u_H经过式(4)计算，就可以得到系统控制输出u(精确到0.1)。

考虑到性能和寿命、安全等方面的因素，除湿机不能频繁开启、停止，且开启、停止之间需要有一定的时间间隔，除湿机的最佳工作状态是开启一段时间、停止一段时间，然后再开启一段时间、停止一段时间，不停重复上述过程。因此，本研究设定一个控制周期T，即除湿机从开启到下一次开启前所经历的一个开启-停止完整工作过程所需的时间。根据系统每个控制周期T内的实时温度、相对湿度的变化情况，经过控制运算得到相应的控制输出u，即下一个控制周期T内的除湿机开启比例，进而给出最佳的除湿机启动与停止时间，实现对木材除湿干燥过程的最优控制。

根据干燥材种、板厚、除湿机的功率、干燥窑的容积等条件不同，可以选择控制周期T，以保证较好的干燥质量、较短的干燥时间，避免除湿机频繁开启、停止。

基于ATmega2560单片机控制器，开发出木材除湿干燥控制系统程序，其控制流程如图 5所示。

	图 5 控制流程 Fig. 5 Flow chart of control system

北京凯明提琴制作有限公司干燥的木材材种为云杉(Picea asperata)、枫木(Acer)，其板厚规格为3~20 cm(径切材，去髓心，内薄，边缘厚)，初始含水率为30%，终了含水率为10%。该公司所使用的除湿干燥窑原为仪表控制，即通过操作人员在仪表上设置相应含水率阶段的除湿机运行时间比例来实现干燥过程的控制，干燥时间为30天。将本文所设计的模糊控制系统应用到其生产实践中，选择时间干燥基准，共分4个阶段，每个阶段的时间、干燥窑内的温度、相对湿度及相应的控制周期T选择如表 5所示，在材种、板厚、干燥量等参数均一致的情况下，所用的干燥时间为23天(包括干燥结束后停机闷窑1天)，且干燥质量满足提琴制作的要求，干燥合格率达到95%以上。2种控制系统的各项性能指标对比如表 6所示。

表 5 时间干燥基准 Tab.5 Time drying schedule

表 5 时间干燥基准 Tab.5 Time drying schedule 阶段Stage 时间Time/h 温度Temperature/℃ 相对湿度Relative humidity(%) 控制周期Control cycle/h 1 72 37 80 12 2 96 42 70 8 3 168 48 60 8 4 192 52 50 24

表 6 两种控制系统的性能指标 Tab.6 Performances of two kinds of control system

表 6 两种控制系统的性能指标 Tab.6 Performances of two kinds of control system 仪表控制 Instrument control 模糊控制 Fuzzy control 干燥周期 Drying cycle 30天 30 days 23天 23 days 除湿机运行总时间 Total running time of dehumidifier 约542 h About 540 hours 约385 h About 385 hours 干燥总耗电量 Total power consumption 1 794 kW·h 1 488 kW·h 干燥质量 Drying quality 符合GB/T 6491—2012锯材干燥质量中的相关规定 In accordance with the relevant regulations of GB/T 6491—2012 符合GB/T 6491—2012锯材干燥质量中的相关规定 In accordance with the relevant regulations of GB/T 6491—2012

从表 6可以看出，相比仪表控制方式，本研究所设计的模糊控制系统能够在保证干燥质量的前提下， 干燥周期由原来的30天减为23天，节能17%左右，同时除湿机的工作时间减少157 h，减轻了设备磨损，延长了设备寿命。

1)针对我国木材除湿干燥设备的工业应用中存在的自动化、智能化程度较低的问题，将模糊控制理论引入到于木材除湿干燥控制系统的设计中，对该模糊控制器的设计与实现过程进行了阐述。

2)将本文所设计的模糊控制系统应用到北京凯明提琴制作有限公司的除湿干燥窑中，生产实际表明，相比于仪表控制方式，本研究设计的控制系统能够在保证干燥质量的前提下，干燥周期由原来的30天减为23天，节能17%左右，同时除湿机的工作时间减少157 h，减轻了设备磨损，延长了设备寿命。