基于微波扰动的茶叶杀青机温湿双控仿真

金 璐，林廷艺，2，钟晓锋*，刘旭勤

(1. 贵州理工学院工程训练中心，贵州 贵阳 550003；2. 贵州大学材料与冶金学院，贵州 贵阳 550025)

1 引言

社会与经济发展增大了对茶量与茶品质的需求[1]，为提升茶叶品质、延长质变期，相应干制技术越来越成熟，逐渐从手工化转为机械化，其中杀青处理成为茶叶加工工艺中重要程度较高的一个环节[2]。科技的进步令杀青技术与设备要求越来越高，按照茶叶的杀青形式，逐渐产生了热风式、微波式、锅式、蒸汽式、滚筒式等杀青设备。

在对茶叶的品质与技术要求不断提升背景下，相关领域研究人员对杀青机展开了深入探索，例如：潘玉成等人[3]为满足杀青机温度的控制要求，设计出了有效的模糊径向基神经网络PID温控系统；虞文俊等人[4]为使茶叶杀青更加均匀，提出了基于Fluent-EDEM耦合的滚筒内流场数值模拟方法。

通过探究上述研究成果发现，在杀青过程中，茶叶会产生不同的物理变化与化学变化，温湿度在物理变化中极为重要，杀青机一旦操作不当，极易发生糊叶等情况。为此，本文基于上述文献优势，设计一种微波扰动的温湿双控策略。以电磁理论[5]中微波扰动为更本，通过介电属性帮助提升湿度与杀青机腔体相对频偏相关性的联立精准度；根据输入误差与误差变化率的实时数据，调整控制参数，使模糊控制器性能得以提升。

2 基于微波扰动的茶叶杀青机湿度控制

将杀青机封闭的中空腔室作为微波扰动的谐振腔，电磁波在腔体内部不断反射，产生振荡电磁，通过高频电磁振荡的谐振现象[6]，控制设备湿度。

通常情况下，在固定的设备腔体规格中，若已知湿度与微波频率，则湿度发生变化时，复介电常数也需要随之发生改变，以确保设备腔体中的湿度更为均匀，同时，谐振频率也有所变更，也就是说根据谐振频率，即可取得设备湿度。

杀青机腔体存在电介质介电常数ε与磁导率μ，一旦两者出现小幅变动，就会扰动到设备腔体中的电磁场。若电介质介电常数与磁导率的变量分别为Δε、Δμ，腔体内未产生微波扰动时电场与磁场各是E0、H0，扰动后电场与磁场各是E、H，则利用麦克斯韦逆向方程组[7]，界定微波扰动前后的杀青机腔体电磁场状态

(1)

(2)

其中，∇表示哈密顿算子[8]；j表示方程旋度；杀青机发生谐振时微波扰动前后的电磁波角频率为别为ω0、ω。

假定杀青机腔体的内表面与体积分别为S0、V0，由矢量恒等式[9]与散度定理，推导出下列微积分表达式

(3)

若微波扰动方向是n，基于腔体内表面S0上有n*E=0，则上列微积分方程的解是0，故得出下列分式方程

(4)

通过该方程式描述微波扰动与杀青机谐振角频率的相关性，当电介质介电常数与磁导率变量Δε、Δμ，小到忽略不计时，利用初始电磁、电场、电磁波角频率，近似表示扰动后的对应指标，因此，将分式方程(4)改写成下列近似表达式

(5)

综上，杀青机腔体谐振角频率的相对变量仅有关于微波扰动时的介电属性。

基于杀青机不断的应用与实践，滚筒式茶叶杀青机凭借操作简单、不间断生产以及高作业效率等优势，在当前茶区较为盛行与普及。滚筒式茶叶杀青机腔体一般呈圆柱形，若内表面仅存在圆周方向的电流，则对于大体积的杀青设备，相同工作频率下，干扰模略有增加，故基于微波扰动的介电属性，设计一种耦合处理手段来达成杀青机湿度控制。

假设圆柱腔体中轴向z上的磁场强度幅值与分布各是H′0、Hz，径向r上的磁场强度分布为Hr，电场强度分布为Eφ，则建立出下列微波扰动模场表达式

(6)

(7)

(8)

其中，J0、J′0各指代贝塞尔函数[10]及其一阶导数；a为复介电常数；z表示轴向z上的磁场方向。

腔体内存在干饱和蒸汽时，初始电场、磁场不变，介电常数与磁导率各是εv、μv，当蒸汽达到一定湿度后，介电常数与磁导率为εm、μm，两介电参数变量分别是Δε′、Δμ′，腔体谐振频率从f0偏移成f，偏移量为Δf。该过程描述式如下所示

(9)

将微波扰动模场方程式与上列描述式相结合，得到下列简化式

Δf/f0=(εrm-εrv)/εrv

(10)

其中，εrm与εrv分别表示基于9干饱和蒸汽的湿度等效复介电常数实部与虚部。

将下列湿度等效介电常数实部εrm的界定式代入简化式(10)，联立出湿度与杀青机腔体相对频偏的相关性，如式(12)所示，据此完成设备湿度控制

(11)

(12)

其中，Y表示杀青机湿度；εrf表示饱和水的复介电常数实部；ρf表示饱和水密度；ρv表示干饱和蒸汽密度。

3 茶叶杀青机温度模糊控制

基于模糊控制技术[11]，按照图1设计模糊控制器，通过模糊处理与推理，以所得输出值为依据来控制杀青机温度。

图1 模糊控制器示意图

利用该控制器控制杀青机温度的过程中，假设采集第k个温度数据时，控制器的模糊控制比例参数、积分参数、导数参数分别为kP、kI、kD，采集时长是T，则其方差表达式如下所示

(13)

其中，e指代输入误差。

根据模糊控制参数kP、kI、kD之间的制约性与互助性，结合输入误差e与误差变化率ec的实时数据，按以下流程完成控制参数调整，并采用最佳状态的模糊控制器控制杀青机温度：

1)当输入误差e较大时，合理增大kP参数值、减少kD参数值，以迅速回归平稳状态，同时为降低超调作用[12]，令kI取值为0；

2)当输入误差e相对居中时，依据超调作用产生的效果，合理降低kP、kD参数值，就具体实践调整kI参数值；

3)当输入误差e较小时，为维持杀青机平稳运行，合理增大kP、kD参数值，误差变化率ec取值大小会影响振荡程度，故针对振荡现象适当调整kD参数值。

4 茶叶杀青机温湿双控法

基于微波扰动与模糊控制器，构建茶叶杀青机温湿度双控策略，实现物理参数的合理控制。为防止热惯性作用造成过热现象，当杀青机温度达到规定上限时，红外加热管停止工作；为防止电机启动阶段造成湿度过高，当设备湿度达到规定上限时，令风机全速旋转。双控策略的具体实现步骤如下所述：

1)在上位机[13]明确温湿度上限Xmax、Ymax，将其输入主控芯片[14]中；

2)利用下列方程组，求解实际温湿度X、Y与对应上限值Xmax、Ymax之间的差值

(14)

3)判定茶叶杀青机是否完成杀青，若已杀青完毕，则跳过控制步骤，流程终止；反之，则进入下一步骤；

4)分别判断温湿度差值与理想阈值thr的相关性，每完成一次判定，均确定一次杀青时间是否到达。

①对于杀青机腔体内温度，若温度差值a不小于阈值thr，熄灭红外加热管，再次判定两者的大小关系，若温度差值a小于阈值thr，则利用模糊控制器输出脉宽调制[15]，调整红外加热管的运行功率，控制设备温度，循环往复直到杀青任务终止；

②对于杀青机腔体内湿度，若湿度值b不大于阈值thr，则令排湿风扇电机停止运行，再次判定两者的大小关系，若湿度差值b大于阈值thr，则根据湿度与杀青机腔体相对频偏的相关性，调整排湿风扇转速，控制设备湿度，循环往复直到杀青任务结束。

5 茶叶杀青机温湿双控仿真研究

通过SIMULINK仿真平台，以6CST-90型号茶叶杀青机为对象，模拟温湿双控策略应用前后的温湿度控制效果，检验方法的有效性与应用性。按照表1所示数值设置双控策略相关指标参数，以取得相对可靠的实验结果。

表1 温湿双控策略相关参数设定

5.1 温湿度控制效果分析

图2 温湿度双控效果示意图

设置茶叶杀青机的杀青工作时长为10分钟。根据双控策略应用前后的温度变化情况与杀青机的理想温度走势(如图2(a)所示)可以看出：应用双控策略前，在刚开始杀青的较短时间内，茶叶的杀青温度沿理想温度走势发展，随着杀青时间的延长，不仅两温度之间的差异越来越大，而且杀青温度的波动幅度也不断增加，并逐渐失去控制；而应用本文设计的双控策略后，经模糊控制器的模糊处理与推理，根据所得输出值，以参数优化后的最佳状态，完成温度模糊控制，令杀青温度从初始阶段到杀青结束，始终与理想温度呈高度拟合状态。

通过双控策略应用前后的湿度变化情况与杀青机的理想湿度走势(如图2(b)所示)可以看出：应用双控策略前，杀青湿度除几个时刻与理想湿度偶有重合外，其余过程均与理想湿度大相径庭，相对温度略有优势的是波动幅度一直在理想湿度曲线附近呈稳定变化；但在应用双控策略后，基于微波扰动的介电属性，根据杀青机腔体的电磁场情况及其与湿度的相对频偏相关性，通过耦合处理手段，令杀青机的湿度与茶叶杀青的理想湿度从始至终保持着较高的拟合水平，与温度控制状况相同，仅在急速升温与升湿的阶段中发生极小程度偏差，对于杀青机的温湿度需求而言，几乎可以忽略不计。

5.2 温湿度控制效率分析

为客观验证双控策略的温湿度提升效率，分别建立出三种相同规格、相同物理参数的茶叶杀青机模型，设定各设备模型的杀青温度与湿度各是270℃与45°、320℃与53°、400℃与67°。

三个杀青机模型同时启动，以各模型对应的温湿度为目标，采用双控策略进行十组温湿度提升仿真，结果见图3。

图3 温湿度提升效率示意图

由图3实验数据可知，控制所用时间与温湿度数值呈正相关性，本文策略通过调整模糊控制器的关键参数，结合微波扰动前后的电磁场相关变化，不论是温度还是湿度，每组实验都在极短时间内就达到了各模型的预设目标，即便是面对三号模型的较高度数，也同样具有较快的温湿度提升速度。以上实验结果足以说明，该方法具有较高的控制效率与良好的稳定性。

6 结论

为取得更高的茶叶品质，更好地控制杀青设备的温湿度，将以下方面作为未来的研究工作重点：针对多种茶叶原料，令一台杀青机能够同时满足多个杀青要求，从根本上实现一机多用的目标；应结合智能人工技术与可视化技术，建立温湿双控的可视化智能系统，让控制更加自动化，让策略更具应用性；继续学习杀青机相关理论知识，结合风力、物料作用力等对温湿度的影响，进一步优化控制性能。