1、木材是一種可再生并且能循環(huán)利用的綠色材料，木材產(chǎn)品在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中屬于基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，并且占有重要地位。我國(guó)的現(xiàn)狀是森林資源日趨短缺，有效改善并且提高木材利用率，已經(jīng)成為我國(guó)現(xiàn)階段的重點(diǎn)研究課題之一。木材干燥是木材加工生產(chǎn)過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，木材干燥質(zhì)量的好壞對(duì)木材利用率和木材產(chǎn)品質(zhì)量有直接影響。通過(guò)使用合理的干燥技術(shù)，提高現(xiàn)階段木材干燥控制技術(shù)水平是確保木材干燥效果、提高木材干燥質(zhì)量、減小木材干燥過(guò)程成本的重要途徑。
　　木材干燥過(guò)程是一個(gè)

2、具有大滯后、強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性特征的系統(tǒng)，并且木材干燥窯內(nèi)的環(huán)境復(fù)雜多變，因此，很難建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述該系統(tǒng)。我國(guó)的木材干燥窯大部分還是以傳統(tǒng)方法進(jìn)行控制，溫濕度控制精度低、干燥效果不理想，難以適應(yīng)木材干燥的生產(chǎn)擴(kuò)大化。
　　本文提出利用支持向量機(jī)方法建立木材干燥過(guò)程模型。支持向量機(jī)具有對(duì)非線性函數(shù)任意逼近的能力，自學(xué)習(xí)能力強(qiáng)。木材干燥過(guò)程模型包括兩個(gè)子模型結(jié)構(gòu)，分別是木材干燥過(guò)程的基準(zhǔn)模型和木材干燥過(guò)程的控制模型。本文利用木

3、材干燥過(guò)程的溫度、濕度以及木材含水率數(shù)據(jù)，建立基于支持向量機(jī)的木材干燥過(guò)程基準(zhǔn)模型。通過(guò)基準(zhǔn)模型預(yù)測(cè)干燥過(guò)程的含水率，為木材干燥過(guò)程的含水率基準(zhǔn)提供實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。木材干燥過(guò)程的控制模型是指木材干燥過(guò)程的控制信號(hào)與溫度、濕度之間的模型。基于木材干燥過(guò)程工藝，木材干燥過(guò)程的溫度和濕度是由木材干燥窯內(nèi)的加熱閥開(kāi)度、噴蒸閥開(kāi)度以及排濕閥開(kāi)度共同控制決定的。本文以木材干燥窯內(nèi)的加熱閥開(kāi)度、噴蒸閥開(kāi)度以及排濕閥開(kāi)度作為輸入量，溫度和濕度作為輸出量

4、，建立基于支持向量機(jī)的木材干燥過(guò)程控制模型。
　　本文采用多種智能算法對(duì)支持向量機(jī)模型的結(jié)構(gòu)、參數(shù)以及樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，有效提高模型的準(zhǔn)確度，實(shí)現(xiàn)木材干燥過(guò)程的在線建模和預(yù)測(cè)。首先，利用最小二乘法對(duì)支持向量機(jī)模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化;其次，分別利用網(wǎng)格搜索法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法對(duì)模型的懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu);最后，通過(guò)模糊加權(quán)方法對(duì)模型的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，改進(jìn)離線支持向量機(jī)建模方法，建立基于模糊加權(quán)隸屬度的木材干燥過(guò)程在線

5、模型。該模型可以反映系統(tǒng)當(dāng)前時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)，并且能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)下一時(shí)刻系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，充分體現(xiàn)木材干燥系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，避免由于干燥窯內(nèi)環(huán)境變化、執(zhí)行機(jī)構(gòu)工作狀態(tài)改變、外部干擾以及人為調(diào)整導(dǎo)致的模型失配問(wèn)題的出現(xiàn)。
　　為了準(zhǔn)確控制木材干燥過(guò)程的溫度和濕度，提高木材干燥質(zhì)量，本文設(shè)計(jì)了一種遺傳算法優(yōu)化的T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫濕度控制器。該控制器在模糊控制基礎(chǔ)上，利用模糊算法解除木材干燥窯內(nèi)溫度和濕度間的強(qiáng)耦合關(guān)系，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和

6、自適應(yīng)能力實(shí)現(xiàn)整個(gè)非線性過(guò)程的模糊邏輯推理，并通過(guò)遺傳算法優(yōu)化模糊神經(jīng)推理系統(tǒng)的參數(shù)和模糊推理規(guī)則，提高系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。該控制器把模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法有機(jī)地組合在一起，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，使得控制器對(duì)非線性系統(tǒng)逼近能力更強(qiáng)、訓(xùn)練收斂速度更快、算法更穩(wěn)定，滿足木材干燥系統(tǒng)對(duì)溫濕度的控制要求。
　　木材干燥過(guò)程基準(zhǔn)模型和控制模型的建立，以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，對(duì)研究木材干燥工藝、實(shí)現(xiàn)木材干燥過(guò)程的智能控制