摘要:随着工业自动化的发展，烘干送板机在各生产领域的应用愈发广泛，其温控系统的性能直接影响产品质量与生产效率。本文提出一种基于多传感器融合的烘干送板机智能温控系统。通过对温度、湿度、压力等多种传感器数据的融合处理，运用先进的算法实现对烘干过程温度的精准控制。实验结果表明，该系统有效提升了烘干送板机温控精度，降低了能耗，提高了生产的稳定性与产品质量，为工业生产中烘干环节的智能化升级提供了新的思路与方法。关键词:多传感器融合；烘干送板机；智能温控；数据融合算法

引言:在现代工业生产中，烘干送板机作为物料干燥与输送的关键设备，广泛应用于食品、制药、电子等行业。传统烘干送板机温控系统多采用单一温度传感器，存在控制精度低、响应速度慢等问题，难以满足日益增长的高质量生产需求。随着传感器技术、计算机技术和控制算法的不断发展，多传感器融合技术为解决这些问题提供了有效途径。多传感器融合能够综合利用多种类型传感器的数据，弥补单一传感器的局限性，提高系统对复杂工况的感知与处理能力，从而实现更精准、的感知与处理能力，从而实现更精准、高效的温控。

一、多传感器融合技术原理多传感器融合的概念及其技术内涵

多传感器融合（Multi-sensor Data Fusion，MSDF）是一项通过集成异构传感器网络信息来提升系统感知能力的前沿技术。该技术本质上是一个多层次的信息处理过程，其核心在于将空间或时间上互补、冗余的多元传感器数据进行智能化合成，从而形成比单一传感器更完整、更精确的环境认知。

从系统构成来看，多传感器融合系统通常包含三大要素：首先是传感层，由具有不同物理特性的传感器阵列组成，常见的有温度传感器（如热电偶、红外测温仪）、湿度传感器（电容式或电阻式）、压力传感器（压阻式或压电式）、流量传感器（电磁式或超声波式）等；其次是通信层，负责异构数据的标准化传输；最后是处理层，包含数据配准、特征提取、决策融合等智能算法。

在技术实现层面，多传感器融合主要体现四个关键特征：一是信息互补性，如视觉传感器与雷达的空间感知互补；二是时空协同性，通过时间校准和空间标定实现数据对齐；三是冗余校验机制，利用多源数据交叉验证提升可靠性；四是自适应处理能力，能根据环境变化动态调整融合策略。

（二）融合层次与方法

多传感器融合主要分为数据层融合、特征层融合和决策层融合三个层次。数据层融合直接对原始传感器数据进行处理和融合；特征层融合先 合 ；决策层融合则是各个传感器独立处理数据并做出决策，最后对 权平均法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。加权平均法简单直观， 进行平均计算；卡尔曼滤波法适用于动态系统，能对系统状态进行最优估计； 的自学习和非线性处理能力，可通过训练学习数据特征实现融合。

二、烘干送板机智能温控系统设计

（一）系统总体架构

基于多传感器融合的烘干送板机智能温控系统主要由传感器模块、数据采集与传输模块、数据处理与控制模块以及执行机构模块组成。传感器模块包含多个温度传感器、湿度传感器和压力传感器等，分布在烘干送板机的关键位置，实时采集环境参数。数据采集与传输模块负责将传感器采集到的数据进行模数转换，并通过有线或无线方式传输至数据处理与控制模块。数据处理与控制模块是系统核心，运用多传感器融合算法对接收的数据进行处理分析，根据预设的温度控制策略生成控制指令，发送给执行机构模块。

（二）传感器选型与布局

温度传感器选用高精度的热电偶传感器，其具有响应速度快、测量范围广的特点，可准确测量烘干区域的温度变化。在烘干箱内不同位置均匀布置多个热电偶，以获取全面的温度分布信息。湿度传感器采用电容式湿度传感器，能快速、准确地检测环境湿度。将湿度传感器安装在靠近物料输送路径的位置，以监测物料烘干过程中湿度的变化。压力传感器选用压阻式压力传感器，用于检测烘干箱内的气压，安装在烘干箱顶部，确保压力测量的准确性。

（三）数据处理与控制算法

多传感器融合算法采用改进的卡尔曼滤波算法。该算法考虑了不同传感器数据的噪声特性和相关性，通过对多个传感器数据的融合估计， 能够 策略上，采用模糊PID 控制算法。根据设定温度与实际温度的偏差及 ID 控制器的参数，使系统在不同工况下都能保持良好的控 能。 例2 物料含 的加热功率，模糊PID 控制器能快速调整加热装置的输出功率；随着烘干过程的进行，物料逐 器能根据温度变化情况及时降低加热功率，避免物料过度烘干。

三、௭ 硬件系统௭ ௭ 与实验验证

（一）硬件实现

硬件系统搭建包括传感器的安装、数据采集卡的连接以及执行机构的驱动电路设计。将选好的温度、湿度、压力传感器按照设计布局安装在烘 卡。数据采集卡选用高性能的PCI- 6221 数据采集卡，实现模拟信工业控 制计算机。执行机构的加热装置采用固态继电器控制加热丝的通断，送板电机通过驱动器与工业控制计算机连接，接收控制指令调整转速。

（二）软件实现

软件系统基于 LabVIEW 平台开发，主要包括数据采集模块、多传感器融合模块、温度控制模块和人机交互模块。模块数据采集模块负责实时读取数据采集卡传输的数据；多传感器融合模块运用改进的卡尔曼滤波算法对传感器数据进行融合处理；温度控制模块根据模糊PID 控制算法生成控制指 ；人机交互模块提供友好的操作界面，用户可在界面上设置温度、湿度等参数，实时监控烘干过程的各项参数和设备运行状态。

（三）实验验证

为验证系统性能，在某食品生产企业的烘干送板机上进行实验。设置不同的烘干温度和物料种类，对比传统单传感器温控系统和基于多传感器融合的智能温控系统的烘干效果。实验结果表明，智能温控系统的温度控制精度明显提高，温度波动范围控制在±1℃以内，而传统系统温度波动范围达 ±3^∘C 。在产品质量方面，智能温控系统烘干后的食品色泽、口感和水分含量更均匀，合格率提高了 15% 。同时，由于智能温控系统能根据物料状态实时调整加热功率和送板速度，能耗降低了20%左右。

结语：本文研究的基于多传感器融合的烘干送板机智能温控系统，通过多传感器数据融合和先进控制算法的应用，有效解决了传统温控系统存在的精 能耗高的问题。实验证明，该系统显著提升了烘干送板机的温控性能和生产效率，提高了产品质量，降低了能耗，具有良好的应用前景。未来可进一步研究更先进的融合算法和控制策略，提高系统对复杂工况的自适应能力，拓展该系统在更多工业领域的应用。

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