全 文 ：第 50 卷 第 10 期
2 0 1 4 年 10 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 50，No. 10
Oct．，2 0 1 4
doi:10．11707 / j．1001-7488．20141014
收稿日期: 2013 － 11 － 07; 修回日期: 2014 － 01 － 08。
* 周玉成为通讯作者。
木材除湿干燥模糊控制系统的设计与实现*
苗 虎1 周玉成1，2 侯晓鹏1，2 刘鑫钰3 安 源1，2 张国梁1
(1．中国林业科学研究院木材工业研究所 北京 100091; 2．国家林业局木材科学与技术重点实验室 北京 100091;
3．中国福马机械集团有限公司 北京 100029)
摘 要: 在分析典型木材除湿干燥设备总体结构和工作原理的基础上，设计一种基于模糊控制的智能型除湿干
燥控制系统，该系统能够根据干燥窑内实时的温度、相对湿度变化，动态地调节除湿机的开启比例，给出一个控制
周期 T 内最佳的除湿机开启与停止时间，从而精确控制干燥窑内的温度和相对湿度，满足木材干燥基准的要求。
生产实际表明，相比于仪表控制方式，本研究设计的控制系统能够在保证干燥质量的前提下，干燥周期由原来的 30
天减为 23 天，节能 17%左右，同时除湿机的工作时间减少 157 h，减轻了设备磨损，延长了设备寿命。
关键词: 木材除湿干燥; 模糊最优控制; 除湿干燥机
中图分类号: S782. 31; TP273 文献标识码: A 文章编号: 1001 － 7488(2014)10 － 0099 － 07
Design and Implementation of a Fuzzy Control System for
Wood Dehumidification Drying
Miao Hu1 Zhou Yucheng1，2 Hou Xiaopeng1，2 Liu Xinyu3 An Yuan1，2 Zhang Guoliang1
(1 ． Ｒesearch Institute of Wood Industry，CAF Beijing 100091;
2 ． Key Laboratory of Wood Science and Technology of State Forestry Administration Beijing 100091;
3 ． China Foma (Group)Co．，Ltd． Beijing 100029)
Abstract: Analyzed with the overall structure and working principle of dehumidification drying equipment，in this
study，a kind of intelligent control system was designed on the basis of fuzzy control． The control system could adjust the
run-time proportion of dehumidifier dynamically according to the real-time changes of temperature and relative humidity in
the drying kiln，then calculated turn-on time and stop time of dehumidifier in one control cycle T，so as to exactly control
the drying process to meet the wood drying schedule． Production practice indicated that compared with instrument control，
the control system designed in this study could shorten the drying time，from 30 days to 23 days; reduced the energy
consumption and the energy-saving ratio is 17% on the premise of good drying quality． At the same time，the running time
of dehumidifier decreased by 157 hours，so the device wear was reduced to extend the life of equipment． This study could
provide a reference for the design and application of dehumidification drying equipment．
Key words: dehumidification drying for wood; fuzzy optimal control; dehumidifier
除湿干燥应用于木材行业始于 20 世纪中期。
与常规干燥相比，除湿干燥能够回收干燥排气的余
热，节能效果显著，其节能率在 40% ～ 70%之间(张
璧光等，2006; 谢拥群等，2009)，且用电做能源不
会对环境造成污染，是一种绿色干燥技术，符合国际
木材干燥环保、节能的发展趋势 (张璧光，2008;
Czeslaw，2006);同时干燥质量较好，技术上也相对
成熟，是目前仅次于常规干燥的一种广泛应用的干
燥方法。在我国，除湿干燥约占 10%，并呈现出很
强的增长趋势(高建民等，2010; Gu，2007)。
木材除湿干燥设备的工业应用中，大多采用手
动、基于仪表的半自动化控制，通过干燥工人定时操
作或者事先在仪表上设置相应含水率阶段的除湿机
运行时间比例，调节除湿机的开启、停止时间来实现
干燥过程的控制，自动化、智能化程度较低 (宁炜
等，2004; 顾炼百等，2009; 张璧光等，2005); 同
时这种控制管理方式比较粗放，不能根据木材除湿
干燥过程中温、湿度的变化进行相应的调整，除湿干
林 业 科 学 50 卷
燥的质量、能耗、效率不能达到最优化。
合理的控制策略可以使干燥设备发挥最优性
能，缩短干燥时间、降低能耗、提高干燥质量，增加企
业的经济效益( Skuratov，2008; Dufour，2006)，因
而将智能控制算法引入木材除湿干燥控制系统的设
计中具有一定的实用意义。本文在分析典型木材除
湿干燥设备总体结构和工作原理的基础上，设计了
一种基于模糊控制的智能型除湿干燥控制系统。
1 木材除湿干燥的工艺特点分析
1. 1 木材除湿干燥窑的总体结构及工作原理
本研究的木材除湿干燥窑总体结构如图 1 所
示，主要由干燥窑 3、除湿机 6、循环风机 10、辅助电
加热器 9、导风板 11 等组成。其工作过程为: 在循
环风机 10 的带动下，干燥窑 3 内的空气按照箭头指
示的固定方向循环流动，具有一定温度的湿空气 12
进入材堆 14，与被干材之间进行对流换热，空气加
热木材并吸收木材蒸发的水分，变成具有一定温度、
湿度的湿空气 4，由除湿机空气入口 5 进入除湿机，
利用除湿机 6 的蒸发器的制冷作用，使干燥窑内的
湿空气降温凝结成水排除窑外; 接着脱湿后的干冷
空气流经冷凝器，吸收热量后转变为低湿高温的热
空气，由除湿机空气出口 8 出来，再送回干燥窑 3 内
继续干燥木材，从而在除湿机 6 和干燥窑 3 之间形
成闭式循环。
除湿机主要由压缩机、蒸发器、冷凝器和膨胀阀
等组成。其工作原理为: 压缩机做功驱动制冷剂在
除湿机中循环流动，在蒸发器处，制冷剂蒸发吸热，
由液态变为气态，使得经过的湿空气降温脱湿; 接
着制冷剂进入到压缩机中，经过压缩机的做功后变
为高压、高温的气态，随后流入冷凝器中冷凝放热，
由气态转化为液态，对流经冷凝器处的空气进行加
热，这样在蒸发器处吸收的热量在冷凝器处又重新
释放出来，制冷剂在除湿机中循环流动，不停地重复
着上述过程，从而实现对干燥室空气排湿放出的热
量的回收。
1. 2 除湿干燥系统的控制策略
木材除湿干燥是工况不断变化的过程，干燥窑
内空气的相关参数由干燥初期的低温、高湿逐渐变
为干燥后期的高温、低湿状态( Zhang et al．，2007)。
同时除湿干燥过程具有非线性、大时滞、时变性、不
能建立精确数学模型的特点，干燥过程中的变量存
在着相互依存的关系，互相制约，单纯依靠操作人员
的经验去设定干燥过程中除湿干燥机的开启与停止
时间，不考虑干燥窑内的温、湿度的实时变化情况，
这种控制方式是粗放的、不科学的。
在实际应用中，由于被控对象的控制过程比较
复杂，无法建立准确的数学模型，采用经典控制理论
和现代控制理论来解决此类问题往往难以奏效，得
不到满意的结果(周玉成等，2003a; 2003b; 2004)。
模糊控制是一种新型的智能化控制方法，其以模糊
集合理论为基础，将相关领域的专家知识和熟练操
作人员的经验转化成模糊化的语言规则，通过模糊
推理和模糊决策，实现对复杂系统的控制，并不依赖
系统的精确数学模型，对系统参数变化不敏感，具有
很强的鲁棒性(石辛民等，2008)。因此，采用模糊
控制理论对木材除湿干燥过程进行控制是一种很好
的解决方案。
图 1 除湿干燥设备的结构示意
Fig． 1 Sketch map of dehumidification drying kiln
1．检验口 Test port; 2． 干燥窑大门 Drying kiln door; 3． 干燥窑
Drying kiln; 4．材堆出来的空气 Air coming out from the wood pile;
5．除湿机空气入口 Dehumidifier air inlet; 6． 除湿机 Dehumidifier;
7．除湿机排出冷凝水的出口 Condensate water outlet; 8． 除湿机空
气出口 Dehumidifier air outlet; 9． 辅助电加热器 Auxiliary electric
heater; 10．循环风机 Circulating fan; 11．导风板 Curved baffle plate;
12．进入材堆的空气 Air flowing into the wood pile; 13． 温湿度传感
器 Temperature humidity sensor; 14． 材堆 Wood pile; 15． 隔热保温
墙体 Thermal insulation wall．
2 木材除湿干燥模糊控制器的设计
2. 1 模糊控制器的结构分析
木材除湿干燥过程的控制实际上是对干燥窑内
湿空气的温度、相对湿度的控制。在木材除湿干燥
过程中，干燥窑内湿空气的热量一部分依靠高温、高
压的气态制冷剂经过冷凝器时液化释放的热量来供
给，一旦除湿机停止运转，制冷剂就无法在系统中循
环流动，湿空气就不能从冷凝器处获得该部分热量;
001
第 10 期 苗 虎等: 木材除湿干燥模糊控制系统的设计与实现
同时其相对湿度也需要通过除湿机来控制，启动除
湿机，窑内的湿空气经过蒸发器时降温凝结成水排
出窑外，就能降低干燥窑内的相对湿度。考虑到除
湿机工作时不能频繁开启、停止，而且干燥窑内温度
和相对湿度在较短的时间内不会发生明显变化，因
此，根据系统每个控制周期 T 内的实时温度、相对
湿度值相对于其设定值的变化情况，动态调节除湿
机开启比例，进而给出最佳的除湿机启动与停止时
间，实现对木材除湿干燥过程的最优控制。
综合上述对木材除湿干燥控制过程的分析，可
以得出该控制系统有 1 个输出量，即除湿机开启比
例 u; 2 个输入量，即干燥窑的实时温度 T act和相对
湿度 H act，属于典型的多输入 － 单输出 (MISO)结
构。由于人很难对复杂的 MISO 系统直接提取控制
规则，因此将 MISO 结构形式分解为 2 个单输入 －
单输出(SISO)系统，即温度 －除湿机开启比例(T act -
uT)的温度模糊控制器、相对湿度 － 除湿机开启比
例(H act -uH)的相对湿度模糊控制器，然后利用 SISO
系统的设计方法进行模糊控制器的设计，最后将 2
个 SISO 系统的控制输出 uT，uH依照一定的原则进
行合成，得到 MISO 系统的控制输出 u，其控制系统
结构如图 2 所示。
图 2 控制系统结构
Fig． 2 Structure of control system
2. 2 SISO 结构模糊控制器的设计
根据木材除湿干燥过程中的操作经验和实际控
制需求，在设计 SISO 系统时选择二维模糊控制器，
即将被控制量的实时值和设定值的偏差 e 和偏差变
化 ec 作为输入，这样能够较严格地反映受控过程中
输出变量的动态特性，控制效果较好。
2. 2. 1 温度模糊控制器的设计 在温度模糊控制
器 T act -uT 中，以温度误差 eT及误差的变化率 ecT作
为模糊控制器的输入量，以除湿机的开启比例 uT
作为输出量。设温度设定值为 T set，实际温度为
T act，则温度误差 eT和温度误差变化率 ecT如式(1)
所示:
eT = T set － T act;
ecT =
d
dt T set － T
( )
act 。 (1)
根据除湿干燥窑的温度控制要求，设 eT的基本
论域为［－ 15，15］，ecT的基本论域为［－ 7. 5，7. 5］，
uT的基本论域为［0，1］。模糊控制器模糊推理的对
象是模糊变量，需要对输入、输出变量进行模糊化处
理。定义相应的模糊输入变量为 ET，ECT，其中 ET，
ECT的量化论域均为［－ 3，3］，对应的模糊子集均为
{NB(负大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正
大)}。量化因子 λET = 1 /5，λECT = 2 /5。
定义相应的模糊输出变量为 U T，其量化论域
为{0，0. 2，0. 4，0. 6，0. 8，1. 0}，对应的模糊子集均
为{ ZO(零)，S (小)，M (中)，B (大) }，量化因子
λ U T = 1。
对于输入变量 eT，ecT与其模糊子集 { NB (负
大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}的
从属关系，选择如图 3 所示的三角形隶属度函数;
对于输出变量 uT与其模糊子集{ZO(零)，S(小)，M
(中)，B(大)}的从属关系，选择如图 4 所示的三角
形隶属度函数。
图 3 eT，ecT，eH，ecH的隶属度函数
Fig． 3 The membership function of eT，ecT，eH，ecH
模糊控制器模糊控制规则的语法结构如式
(2)，模糊规则 Ｒj表示为:
101
林 业 科 学 50 卷
图 4 uT，uH的隶属度函数
Fig． 4 The membership function of uT，uH
如果 E is A1
j and EC is A2
j，then U
is Bj。 (2)
式中:A1
j，A2
j，Bj分别为输入、输出变量对应的模糊
子集，E 为误差，EC 为误差的变化率，U 为控制输出
量，j 表示模糊规则的条数。
在总结北京凯明提琴制作有限公司干燥工人对
除湿干燥窑的操作规程和经验的基础上，经过一定
的试凑和调整，得到温度模糊控制规则如表 1 所示。
在表 1 中，如果温度实时值 T act与设定值 T set的误差
ET为 PB(正大)，误差的变化率 ECT为 NB(负大)，
则除湿机的开启比例 UT为 B(大)。
表 1 温度模糊控制规则
Tab． 1 Ｒule of fuzzy control ( temperature)
UT
ET
NB NS ZO PS PB
ECT
NB ZO ZO ZO B B
NS ZO ZO ZO M B
ZO ZO ZO ZO S M
PS ZO S S S S
PB S S M ZO ZO
根据上述的模糊控制规则，利用 MATLAB 的模
糊逻辑工具箱进行模糊推理，可以计算出模糊控制
器输入变量 eT，ecT取不同值时输出变量 uT对应的取
值，从而得到温度模糊控制器 T act -uT 的控制查询表
如表 2 所示。
表 2 uT的控制查询
Tab． 2 Control query table of uT
uT
ET
－ 3 － 2 － 1 0 1 2 3
ECT
－ 3 0. 107 0. 116 0. 116 0. 107 0. 600 0. 880 0. 890
－ 2 0. 116 0. 116 0. 116 0. 116 0. 559 0. 683 0. 880
－ 1 0. 116 0. 116 0. 116 0. 116 0. 520 0. 564 0. 743
0 0. 107 0. 116 0. 116 0. 107 0. 311 0. 453 0. 663
1 0. 116 0. 311 0. 311 0. 311 0. 311 0. 453 0. 453
2 0. 253 0. 311 0. 453 0. 453 0. 434 0. 311 0. 311
3 0. 330 0. 330 0. 453 0. 663 0. 420 0. 116 0. 107
2. 2. 2 相对湿度模糊控制器的设计 在相对湿度
模糊控制器 H act -uH 中，以相对湿度误差 eH及误差的
变化率 ecH作为模糊控制器的输入量，以除湿机的
开启比例 uH作为输出量。设系统相对湿度设定值
为 H set，实际相对湿度为 H act，则相对湿度误差 eH和
误差变化率 ecH如式(3)所示:
eH = H set － H act;
ecH =
d
dt H set － H
( )
act 。 (3)
根据除湿干燥窑的相对湿度控制要求，设 eH的
基本论域为［－ 100，100］，ecH的基本论域为［－ 45，
45］，uH的基本论域为［0，1］。对相对湿度模糊控制
器的输入、输出变量进行模糊化处理。定义相应的
模糊输入变量为 EH，ECH，其中 EH，ECH的量化论域
均为［－ 3，3］，对应的模糊子集均为{NB(负大)，NS
(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}。量化因
子 λEH = 1 /33，λECH = 1 /15。
定义相应的模糊输出变量为 UH，其量化论域为
{0，0. 2，0. 4，0. 6，0. 8，1. 0}，对应的模糊子集均为
{ZO(零 )，S (小 )，M ( 中 )，B ( 大 )}，量化因子
λUH = 1。
对于输入变量 eH，ecH与其模糊子集 { NB (负
大)，NS(负小)，ZO(零)，PS(正小)，PB(正大)}的
从属关系，选择如图 3 所示的三角形隶属度函数;
对于输出变量 uH与其模糊子集{ZO(零)，S(小)，M
(中)，B(大)}的从属关系，选择如图 4 所示的三角
形隶属度函数。
在总结北京凯明提琴制作有限公司干燥工人对
除湿干燥窑的操作规程和经验的基础上，经过一定
的试凑和调整，按照式(2)的模糊规则语法结构，得
到相对湿度模糊控制规则如表 3 所示。在表 3 中，
如果湿度实时值 H act与设定值 H set的误差 EH为 NB
201
第 10 期 苗 虎等: 木材除湿干燥模糊控制系统的设计与实现
(负大)，误差的变化率 ECH为 NB(负大)，则除湿机
的开启比例 UH为 B(大)。
表 3 相对湿度模糊控制规则
Tab． 3 Ｒule of fuzzy control ( relative humidity)
UH
EH
NB NS ZO PS PB
ECH
NB B B M ZO ZO
NS B M S ZO ZO
ZO M M ZO ZO ZO
PS M S ZO S ZO
PB S ZO ZO S S
根据上述的模糊控制规则，利用 MATLAB 的模
糊逻辑工具箱进行模糊推理，可以计算出模糊控制
器输入变量 eH，ecH取不同值时输出变量 uH对应的
取值，得到湿度模糊控制器 H act -uH 的控制查询表如
表 4 所示。
2. 3 MISO 结构模糊控制输出合成
木材除湿干燥控制系统是将一个 MISO 结构的
模糊控制器分解成 2 个 SISO 结构的模糊控制器，因
此，需要选用一定的规则对 2 个 SISO 结构的输出
uT，uH进行合成，才能得到 MISO 结构模糊控制器的
最终输出 u。本研究中所选用的合成规则如式(4)
所示:
u =
u2T + u
2
槡 H
2
。 (4)
表 4 uH的控制查询
Tab． 4 Control query table of uH
uH
EH
－ 3 － 2 － 1 0 1 2 3
ECH
－ 3 0. 890 0. 880 0. 743 0. 663 0. 420 0. 116 0. 107
－ 2 0. 880 0. 683 0. 564 0. 453 0. 411 0. 116 0. 116
－ 1 0. 743 0. 683 0. 520 0. 311 0. 253 0. 116 0. 116
0 0. 663 0. 664 0. 538 0. 107 0. 116 0. 116 0. 107
1 0. 664 0. 453 0. 434 0. 116 0. 311 0. 311 0. 116
2 0. 544 0. 434 0. 311 0. 116 0. 311 0. 311 0. 253
3 0. 330 0. 253 0. 116 0. 107 0. 311 0. 330 0. 330
这样，在系统控制过程中，根据 eT，ecT取不同的
值时，在表 2 中可以查到 uT对应的取值; eH，ecH取
不同的值时，在表 4 中可以查到 uH对应的取值。然
后将 uT，uH经过式(4)计算，就可以得到系统控制输
出 u(精确到 0. 1)。
2. 4 除湿机开启 /停止时间的最优控制
考虑到性能和寿命、安全等方面的因素，除湿机
不能频繁开启、停止，且开启、停止之间需要有一定
的时间间隔，除湿机的最佳工作状态是开启一段时
间、停止一段时间，然后再开启一段时间、停止一段
时间，不停重复上述过程。因此，本研究设定一个控
制周期 T，即除湿机从开启到下一次开启前所经历
的一个开启 －停止完整工作过程所需的时间。根据
系统每个控制周期 T 内的实时温度、相对湿度的变
化情况，经过控制运算得到相应的控制输出 u，即下
一个控制周期 T 内的除湿机开启比例，进而给出最
佳的除湿机启动与停止时间，实现对木材除湿干燥
过程的最优控制。
根据干燥材种、板厚、除湿机的功率、干燥窑的
容积等条件不同，可以选择控制周期 T，以保证较好
的干燥质量、较短的干燥时间，避免除湿机频繁开
启、停止。
3 控制算法的程序实现和生产实际效果
检验
3. 1 控制算法的程序实现
基于 ATmega2560 单片机控制器，开发出木材
除湿干燥控制系统程序，其控制流程如图 5 所示。
3. 2 生产实际效果检验
北京凯明提琴制作有限公司干燥的木材材种为
云杉( Picea asperata)、枫木( Acer)，其板厚规格为
3 ～ 20 cm(径切材，去髓心，内薄，边缘厚)，初始含
水率为 30%，终了含水率为 10%。该公司所使用的
除湿干燥窑原为仪表控制，即通过操作人员在仪表
上设置相应含水率阶段的除湿机运行时间比例来实
现干燥过程的控制，干燥时间为 30 天。将本文所设
计的模糊控制系统应用到其生产实践中，选择时间
干燥基准，共分 4 个阶段，每个阶段的时间、干燥窑
内的温度、相对湿度及相应的控制周期 T 选择如表
5 所示，在材种、板厚、干燥量等参数均一致的情况
下，所用的干燥时间为 23 天(包括干燥结束后停机
闷窑 1 天)，且干燥质量满足提琴制作的要求，干燥
合格率达到 95%以上。2 种控制系统的各项性能指
标对比如表 6 所示。
301
林 业 科 学 50 卷
图 5 控制流程
Fig． 5 Flow chart of control system
表 5 时间干燥基准
Tab． 5 Time drying schedule
阶段
Stage
时间
Time / h
温度
Temperature /℃
相对湿度
Ｒelative
humidity(% )
控制周期
Control
cycle / h
1 72 37 80 12
2 96 42 70 8
3 168 48 60 8
4 192 52 50 24
从表 6 可以看出，相比仪表控制方式，本研究所
设计的模糊控制系统能够在保证干燥质量的前提
下，干燥周期由原来的 30 天减为 23 天，节能 17%
左右，同时除湿机的工作时间减少 157 h，减轻了设
备磨损，延长了设备寿命。
4 结论
1) 针对我国木材除湿干燥设备的工业应用中
存在的自动化、智能化程度较低的问题，将模糊控制
理论引入到于木材除湿干燥控制系统的设计中，对
该模糊控制器的设计与实现过程进行了阐述。
2) 将本文所设计的模糊控制系统应用到北京
凯明提琴制作有限公司的除湿干燥窑中，生产实际
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第 10 期 苗 虎等: 木材除湿干燥模糊控制系统的设计与实现
表 6 两种控制系统的性能指标
Tab． 6 Performances of two kinds of control system
仪表控制
Instrument control
模糊控制
Fuzzy control
干燥周期
Drying cycle
30 天
30 days
23 天
23 days
除湿机运行总时间
Total running time of dehumidifier
约 542 h
About 540 hours
约 385 h
About 385 hours
干燥总耗电量
Total power consumption
1 794 kW·h 1 488 kW·h
干燥质量
Drying quality
符合 GB /T 6491—2012 锯材干燥质量中的相关规定
In accordance with the relevant regulations
of GB /T 6491—2012
符合 GB /T 6491—2012 锯材干燥质量中的相关规定
In accordance with the relevant regulations
of GB /T 6491—2012
表明，相比于仪表控制方式，本研究设计的控制系统
能够在保证干燥质量的前提下，干燥周期由原来的
30 天减为 23 天，节能 17%左右，同时除湿机的工作
时间减少 157 h，减轻了设备磨损，延长了设备寿命。
参 考 文 献
高建民，伊松林，张璧光，等 ． 2010．我国木材节能干燥技术进展 ．木材
工业，24(6) : 21 － 24．
顾炼百，庄寿增 ． 2009． 我国木材干燥工业现状与科技需求 ． 木材工
业，23(3) : 24 － 27．
宁 炜，张璧光，许彩霞 ． 2004． 木材除湿干燥技术的现状与应用前
景 ．中国林业，(3A) : 24 － 25．
石辛民，郝整清 ． 2008．模糊控制及其 MATLAB 仿真 ． 北京: 清华大
学出版社; 北京交通大学出版社 ．
谢拥群，张璧光 ． 2009．我国木材干燥技术与研究动态 ．干燥技术与设
备，7(4) : 147 － 152．
张璧光，谢拥群 ． 2006．木材干燥的国内外现状与发展趋势 ．干燥技术
与设备，4(1) : 7 － 14．
张璧光，谢拥群 ． 2008．国际干燥技术的最新研究动态与发展趋势 ． 木
材工业，22(2) : 5 － 7．
张璧光，高建民 ． 2005． 实用木材干燥技术 ．北京: 化学工业出版社 ．
周玉成，程 放，李晓群 ． 2003a．一类非线性系统的鲁棒自校控制器
设计 ．木材工业，17(3) :10 － 12．
周玉成，程 放，安 源，等 ． 2003b．具有通讯约束的线性状态反馈控
制系统的可控性 ．林业科学，39(6) : 131 － 135．
周玉成，程 放，范留芬，等 ． 2004． 离散时间奇异系统的可测扰动解
耦 ．控制与决策，19(7) : 787 － 790．
Czeslaw S． 2006． Perspectives on development in drying． Drying
Technology，24(9) :1059 － 1068．
Dufour P． 2006． Control Engineering in drying technology: review and
trends． Drying Technology，24(7) :889 － 904．
Gu Lianbai． 2007． Ｒecent research and development in wood drying
technologies in China． Drying Technology，25(3) :463 － 469．
Skuratov N V． 2008． Intelligent wood drying control : problems and
decisions． Drying Technology，26(5) :585 － 589．
Zhang Biguang，Zhou Yongdong，Ning Wei，et al． 2007． Experimental
study on energy consumption of combined conventional and
dehumidification drying． Drying Technology，25(3) :471 － 474．
(责任编辑 石红青)
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