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作者：由春辉;李如成;刘艳飞;赵峰;
单位：新乡职业技术学院;河南工业大学;郑州轻工业大学;
摘要：[目的]针对传统的温控方法（如PID控制）在应对动态、多变量复杂场景时存在响应迟缓、超调显著以及无法充分利用预测信息的局限性，提出一种结合模糊控制与Transformer预测模型的食品智能温控方法，旨在提高方法的温控精度、响应速度以及能耗效率。[方法]利用Transformer对未来多时间步的环境温度和目标温度进行趋势预测，基于模糊逻辑进行实时的温度偏差控制，并以披萨坯的温控为例进行实验验证。[结果]试验提出的智能温控方法在预测和控制性能方面均优于传统方法。与其他两种预测模型对比，在3种时间序列预测中，Transformer模型的平均绝对误差（MAE）降低了21.30%（从0.19℃降低到0.15℃），均方根误差（RMSE）降低了16.67%～25.00%。在冷藏库温控场景中，与其他4种方法相比，试验方法的温度超调量降低了15.73%～39.27%，响应时间缩短了14.24%～33.52%，稳态误差减小至33.30%～62.50%。在烘焙炉温控场景中，与其他4种方法相比，试验方法的温度超调量降低了11.24%～33.05%，响应时间缩短了11.54%～33.03%，稳态误差减小至40.00%～71.43%。[结论]结合模糊控制与Transformer的智能温控方法在复杂食品贮藏与加工场景下表现出卓越的预测精度和控制效果，相较于其他方法具有显著的性能优势。
关键词：模糊控制;;Transformer;;智能温控;;食品保鲜;;预测控制
基金资助：河南省科技厅技术研究项目（编号：231023200602）;; 河南省高等学校重点科研项目（编号：23B5320106）
