智能木材干燥窑：深度学习与PID控制的研究

"这篇文档是关于人工智能在木材干燥窑参数测控系统中的应用研究，作者Xia Churyiang在导师Wang Peiliang的指导下，于2014年提交给杭州电子科技大学的硕士论文。文章主要探讨了如何通过机器学习技术提升木材干燥过程的精确度和自动化水平。" 本文重点研究了如何设计一个智能化的木材干燥窑参数测控系统，该系统基于ARM嵌入式平台，能够实时监测并采集干燥窑的温度、相对湿度以及木材的电阻率等关键参数。通过WiFi无线网络，这些数据被传输到PC上位机，以便实时监控干燥状态。系统采用了反馈控制策略，将采集的参数与预设标准值进行比较，根据误差进行调整，以优化木材的干燥过程。 在控制系统算法的改进方面，论文引入了深度学习，特别是深度信念网络（DBN）与传统的PID控制器相结合，形成DBN-PID算法。实验结果显示，DBN-PID算法相比于传统PID，在木材干燥窑参数测控中表现出更好的控制效果，提升了检测精度。同时，通过与BP-PID算法的仿真比较，证实了DBN-PID算法对于近似非线性对象的良好性能和出色的自适应能力。 此外，为了构建木材干燥的软测量模型，论文采用了基于模型的预测控制方法，设计了一个以木材含水率为干燥基准的软测量模型。该模型应用于深度学习预测控制算法，利用实际测量的温湿度和木材电阻率数据，预测木材的含水率。以柞木为研究实例，经过DBN的训练、验证和测试，实验结果显示，在不同含水率阶段，预测值与实际测量值之间的均方根误差在0.636至2.265之间，表明模型预测的准确性。 这篇研究工作展示了人工智能，尤其是机器学习技术在木材干燥工艺中的潜力，通过深度学习和先进的控制算法，可以显著提高木材干燥的效率和精确度，为木材加工行业的自动化和智能化提供了新的解决方案。