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本年度は、穀物、主に籾の間欠乾燥プロセスのシスム同定を行い、実験及び考察より以下の知見を得た。
1.間欠乾燥プロセスを乾燥サブプロセスと休止サブプロセスに分け、両者における制御量、操作量、計測入力、外乱等を明らかにした。考察の結果、収穫時の穀物水分分布が乾燥開始時の乾燥プロセスに大きな影響を与えることが分かった。
2.乾燥サブプロセスにおける穀物薄層乾燥のモデル化を行い、乾燥空気の入排気状態から穀物温度と水分を推定する自己回帰モデル(ARモデル)を同定した。また、入排気の温度と湿度について、応答遅れなしに計測することが高い同定精度の達成に不可欠であるとの知見が得られた。
3.広範な乾燥デ-タの生成のために、多品種の籾について薄層乾燥実験を行い、その乾燥特性を求めた。
4.熱・物質収支式より誘導した状態方程式と自己回帰モデルとの関係を考察した結果、状態方程式から自己回帰モデル表現への誘導が可能であることを明らかにした。これにより、入排気状態から穀物水分・温度の推定を可能とするばかりでなく、モデル同定の精度に影響を与える要因の評価法が見出され、オンライン同定の精度を高めるための知見が得られた。
5.休止サブプロセスについて、穀物粒内の水分移動を記述する状態方程式を2槽モデルおよび玄米・籾殻の乾燥実験の結果より求めた。
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