制粒機是飼料機械中的關鍵設備之一，通常制粒機帶有調質器。制粒機將料倉送來的具有一定配比飼料通以蒸汽加熱，通過調質、制粒等工序，最終獲得具有一定糊化度、一定水份含量的飼料顆粒。制粒機的性能直接影響顆粒飼料的質量。同時，制粒機的裝機容量大，一般都在100kW以上。因此。使制粒機生產出符合質量要求的顆粒飼料的同時，盡可能使制粒機滿負荷工作，以提高生產效率、降低能耗。事實上，制粒機屬于多變量耦合對象，常規控制很難穩定，時常會產生堵機，操作人員通常只能采用手動控制，使得制粒機一般只能在欠負荷的狀態下運行。
    為了實現制粒機的自動控制，同時力爭使制粒機工作在滿負荷狀態。本文對制粒機的關鍵裝置調質器進行了研究，并建立了其數學模型，利用解耦控制技術實現解耦，同時采用預測函數控制(PFC)實現了制粒機的有效控制。
1、顆粒機調質器的數學模型建立
    圖1是一種帶有調質器的制粒機。可以看出，具有一定配比的飼料從料倉送人，飼料量調節由送料電機速度決定。然后飼料與蒸汽一起送人調質器中調質。經調質后的飼料送至環模制粒裝置制粒。調質是對顆粒飼料制粒前的粉狀物料進行水、熱處理的加工工序，調質對顆粒飼料的質量影響很大。具體表現在以下幾方面：(1)是對粉狀物料進行熟化處理；(2)是對粉狀物料進行滅菌處理；(3)是顯著提高顆粒飼料的耐水性；(4)是改善制粒性。經過調質后的飼料送去制粒。為了保證顆粒飼料的質量，調質器出料處的溫度控制很關鍵。同時，為了保證制粒機的滿負荷工作，調質器出料的物料流量也有要求，富通新能源生產顆粒機、木屑顆粒機等生物質成型機械設備如下所示：

    顆粒機調質器可以簡單確定為雙輸入（輸入的飼料量、蒸汽量）和雙輸出（溫度、物料流量）。并且，彼此之間存在耦合。調質器數學模型的確定可以通過測試法來實現，即通過實驗來測取脈沖響應。考慮到調質時間主要受調質器的結構形式、長度和轉速等固有參數的影響，因此實驗時，可假定調質時間固定。通過分別對輸入量加入脈沖信號（幅值為正常信號的5%左右），同時測量兩個輸出量，通過幾次反復，我們初步獲得非參數模型的數據，再經過數據處理，近似得到如式(1)表示的數學模型。
    式中：r(s)是出料的溫度，F(s)是出料的流量。Fi(s)是輸入的飼料量，Fz(s)是蒸汽量。
    由式(1)可看出，調質器的數學模型為2乘2的矩陣。這表明，輸入的飼料量變化既會影響出料量，同時也會影響出口溫度。同樣，蒸汽量的改變會影響出口溫度，同時它也會改變飼料在調質器中的運動速度，從而影響出料流量。矩陣中的每個傳遞函數可以近似用二階線性定常模型來表示。
    在實際控制中，調質器出料流量可以通過制粒電機的電流間接測量。
2、制粒機調質器的解耦
    從調質器的數學模型可以看出，是由于變量之間的耦合以及被控對象復雜，使得制粒機目前難以實現自動控制。我們在對制粒機控制時采取預測函數控制‘“"(簡稱PFC)技術，考慮到PFC主要用于SISO系統，為此我們需首先對制粒機實現解耦。解耦的方式是在控制器與被控對象之間接人解耦器N。圖3為接人解耦器N時系統的方框圖。并采用對角矩陣解耦設計方法求得解耦器N。
3、制粒機的預測函數控制
3.1基于特征模型的預測函數控制原理
    飼料顆粒機生產的產品如下圖所示：
     PFC屬于先進控制，它具有比傳統PID更優的控制效果。與傳統的預測控制所不同的是，PFC的控制作用采用若干個已知基函數二(n=1，…，N)的線性組合：
    這里，P力優化時域長度。p為線性組合系數。基函數的選擇取決于設定值的性質，通常這些基函數取階躍、斜坡、指數等信號。在實際應用中，我們采用階躍信號作為基函數。
    另外，為了獲得更佳的控制效果，我們沒有采用傳統PFC中簡單的預測模型，而是采用了基于二階的特征模型來作為預測模型。在PFC中，預測模型是從受控對象中抽象出來的，它與受控對象的逼近程度，直接影響控制系統的性能。對于PFC來講，預測模型通常采用線性定常的一階模型或二階模型。特征模型最早由吳宏鑫院士提出。這種特征模型，是結合對象的動力學特征和控制性能要求，用一個二階的慢時變線性模型來表征原先的被控對象。特征模型描述的基本原則是：
    ①在同樣輸入控制作用下，對象特征模型和實際對象在輸出上是等價的（即在動態過程中能保持在允許的輸出誤差內），在穩定情況下輸出是相等的；
    ②特征模型的形式和階次除考慮對象特征外，主要取決予控制性能要求；
    ③特征模型建立的形式應比原對象動力學方程簡單，工程實現容易、方便；特征模型與高階系統的降階模型不同，它是把高階模型的有關信息都壓縮到幾個特征參數之中，并不丟失信息，一般情況下特征模型用慢時變差分方程描述。
    對于由式(3)描述的線性定常高階對象：
    對于有自衡的生產過程，時變現象不嚴重時，式(5)可轉化為線性定常的模型。顯然，這和模型降階的原理相類似。
    式(3)給出的對象屬于是線性定常高階對象。針對非線性對象，吳宏鑫院士同樣也提出相應的特征模型問題。同樣也可以獲得形式與式(5)相同的特征模型。采用了特征模型可以覆蓋各種被控對象，顯然這是十分有益的。
    雖然獲得了特征模型的標準形式，但畢竟屬于慢時變的。并且時變系數的方程難以建立。盡管可以通過采取在線辨識的方法來獲取參數，但這對實際使用帶來了困難。考慮到PFC的魯棒性比較強，允許模型存在一些偏差。因此，為了使控制算法簡單，避免在線進行參數識別，我們通過實際試驗為每個時變系數規定了如式(6)區間，在實際工作中，根據不同的工作狀態，這些系數在區間內交變取值。這種方法既實現了特征方程的時變性，又使方程的實現變得簡單。
3.2制粒機的自動控制
    制粒機屬于多變量系統，通過前面的解耦可以使變量間的耦合關系消除。因此，解耦后的制粒機自動控制就轉換為兩個單回路控制。自動控制的目的進行合理的蒸汽量調節和飼料量調節，在保證制粒前粉料所需要的合理溫度的同時，盡量讓制粒機主電機在滿負荷范圍內工作，以使制粒機保持較高的工作效率。圖4為制粒機自動控制的框圖。圖中，負荷設定值自整定就是根據制粒機主電機的實際工作電流，尋找相對最佳的工作點。
    圖5為在一定負荷下溫度實際的控制曲線。其中，sv為溫度設定值，PV為實際溫度測量值，MV為操縱量。可以看出，實際溫度的偏差為正負1℃，滿足了生產工藝的要求。
4、結語
    對于制粒機這樣的飼料加工設備，設備的能耗一般很高。因此，如何提高生產效率十分值得研究。由于制粒機屬于多變量系統，常規的控制很難實現自動控制。本文通過解耦來使得制粒機的自動控制變得簡單。同時，采用了先進控制技術，可使得控制效果提升。負荷設定值自整定環節的采用，又能根據制粒機主電機的實際工作電流，尋找相對最佳的工作點。從而使制粒機滿負荷運行。