随着工业4.0 的发展，互联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等技术的创新加速，日益融入到经济社会发展的各个领域[1-2]。全球主要国家和地区纷纷进行战略部署，推进数字化转型。我国也不断鼓励智能制造技术在食品或农业领域的应用。深度融合新一代信息技术与先进制造技术，提高制造业的自动化和智能化水平[3-5]。
谷物为人类的主要食物来源之一，全球约有一半以上的人口以稻米、小麦和玉米为主要能量来源。谷物加工产业是农产品加工的基石，是食品工业的支柱和人类的生命产业，其技术的进步直接关系粮食供应的稳定和安全。
目前，国内外在谷物加工智能化方面的研究已积累大量的经验和技术，并取得突破性进展。如美国ADM 面粉厂采用先进的在线监测和计算机编程技术，实现面粉生产的高度自动化[6]。布勒公司推出的智能面粉厂，在保证面粉品质的同时，优化资源利用，显著提高了生产效率，减少人工依赖，降低生产成本，被认为是谷物加工智能化发展的一个里程碑[7]。目前，仍有许多企业在技术和设备上存在差异，导致生产效率低，原料和能源利用不充分以及产品品质不稳定。这些差异也是谷物行业亟待解决的难题[8]。
智能化作为谷物加工领域的重要发展趋势，正逐步改变传统的生产方式和管理模式，为谷物加工带来前所未有的机遇。本文探讨谷物加工设备智能化发展的最新进展及其应用实践，以期为行业未来的发展提供一些参考和借鉴。
1 谷物加工智能化发展历程
谷物加工设备为谷物加工的重要支撑，其发展从根本上驱动谷物加工技术的进步。谷物加工始于史前时期，先、后经历了石器阶段、自然动力机械阶段、蒸汽动力机械阶段[9-11]。进入20 世纪，电力和机械自动化技术的发展，使加工设备更高效和智能，奠定了智能化基础[12]。
回顾谷物加工业的智能化发展旅程，其发展包括数据连通、生产监控、数据反馈调节和自我优化调节4 个重要阶段，每个阶段都对装备和技术有新的要求，标志着技术的重大进步和对应用的深远影响。
1.1 数据连通阶段
在数据连通阶段，工厂开始从传统的生产模式向数字化方向转变。该阶段的主要目标是实现工厂内设备的自动化和生产数据的采集。自动化设备、传感器和网络设施以及数据采集系统是实现该阶段的基础。通过各种传感器对生产过程中的关键数据，如温度、压力、湿度等参数的数据化，形成完整的生产数据集[13-14]。通过网络连接将各类生产设备与中央控制系统进行互联，实现实时数据传输，增加了加工生产的透明化，有效提高了生产效率和产品质量[15]。另外，建立生产数据的历史记录数据库，保存生产参数，可以用于追溯分析，为生产优化提供数据支持。
该阶段作为智能化的基础阶段，也存在一定局限性。虽然大部分设备实现了初步自动化，但是复杂的生产仍需人工干预。数据采集和分析虽已初见成效，但还未能实现深度利用和高级分析，未能充分挖掘数据潜力。此外，不同设备和系统之间的集成度不高，存在信息孤岛，数据共享和协同作用不足。
1.2 生产监控阶段
生产监控阶段是智能加工发展过程中至关重要的一环。该阶段的主要目标是实现数据驱动的生产优化和全面监控。高精度的传感器以及更先进的数据分析工具是实现该阶段的基础。工厂不仅停留在数据的采集和存储层面，而且通过查看每台设备和工艺的关键性能指标，利用算法分析性能趋势，形成数据看板，识别出需要调整的参数，并就能源使用、维护计划、排产计划以及如何优化机器性能提出建议，在提高资源利用、生产效率和产品质量的同时，降低对于技术人员的经验依赖[16-17]。例如，故障和停机分析可以帮助工厂识别、记录并分析生产过程中的故障和停机事件，并基于分析结果，提出预防性维护建议，减少故障和停机时间，保障生产效率等[18]。能源管理系统，通过密切关注加工过程中各环节的能源消耗，识别能耗热点，给出改进建议，优化能源利用[19]。
虽然该阶段在数据的综合利用上有很大的进步，可以实现生产优化和高效管理，但是数据仅用于决策支持，仍需人工干预设备进行调整。另外，由于决策高度依赖数据分析和算法模型，还需要工厂配备高精度的传感器，以及专业的数据管理工具。
1.3 数据反馈调节阶段
数据反馈调节阶段是实现智能加工的一个重要里程碑。该阶段的主要目标是降低人工干预，基于数据分析决策，指导设备自动调节，实现重要功能的闭环控制。自动调节功能的硬件设备、高精度的传感器以及能够实时响应数据变化的智能控制系统是实现该阶段的基础[20-21]。通过工业以太网的百兆级现场总线技术，使高精度传感器采集的产品和设备运行数据，在不同的控制和执行单元之间快速传递及交互，基于数据分析后的模型，建立反馈调节机制，指导设备进行自动调节，形成闭环控制。
该阶段的反馈调节可分为前馈调节和后馈调节，通常情况下2 种调节结合使用。前馈调节是一种预先控制的方法，通过过程模型对历史数据进行分析，预测当前参数条件对指标的影响，实时反馈给控制系统，给出参数调整指令，减少对产品指标的影响[22]；后馈调节则是一种基于反馈机制的控制方式，通过分析给定运行参数条件下的实际指标和期望值之间的偏差，实时反馈给控制系统，进行参数调整，从而使输出指标达到期望值[23]。
该阶段高水平的自动化和智能化带来较高的生产效率和资源利用率，以及更为稳定的产品品质，是迈向完全智能化生产的重要一步。
1.4 自我优化调节阶段
自我优化调节阶段是智能加工发展的更高水平，将人工干预降到更低。该阶段的主要目标是实现工厂的完全自主运行。就像无人驾驶汽车一样，只用输入目的地，系统自动规划出最优路线和驾驶指令，准时、安全地抵达目的地[24]。先进的人工智能和机器学习，高精度在线传感器以及高度自动调节的设备是实现该阶段的基础。通过部署多种传感器和综合传感系统，并采取先进的分布式控制系统，实现全线数据采集和控制[25]。运用大数据和人工智能等技术，对采集的数据进行复杂的分析和建模，提供决策支持和优化方案[26]。生产人员仅需设置生产的目标产品指标以及原料特性和运行条件等信息，系统将自动规划最优的加工参数，同时通过人工智能技术，根据加工中产品特征数据和天气环境条件等信息，不断调整加工参数，以最具成本效益的方式加工出所需指标的产品[27]。
此阶段产线的整体运行效率和原料利用效率均达到最高水平，同时复杂逻辑算法下的参数优化决策保障了产线生产出的产品即目标产品，所设即所得。标志着智能制造发展的巅峰，是未来智能加工的理想形态。
2 谷物加工智能化的实践
随着智能化技术逐步在谷物加工领域的深入应用，智能化的发展和实践已成为提高生产效率和产品质量的关键因素。目前，谷物加工智能化在数据连接阶段、生产监控阶段以及数据反馈调节阶段均取得良好实践，在资源利用、品质改善和能源消耗等方面带来较大优化。
2.1 数据连接阶段应用实践
数据采集和自动化作为数据连接阶段的重要特点，当前在谷物行业上的应用已相当普遍。如着水控制单元[28]、近红外在线品质分析仪[29]、在线粒度分析仪[30]、在线计量和喂料[31]以及自动化控制系统[32]等，极大提高了操作便捷性以及生产可追溯。自动化连续式卸船机和智能研磨系统作为单机设备智能化的代表，在当前谷物运输和粉碎领域处于最先进水平，给整个行业设定了单机智能化的新标杆。
2.1.1 自动化连续式卸船机 自动化连续式卸船机通过全自动的控制系统以及先进的结构设计，使整个卸船过程更加高效、安全及环保。
设备以激光扫描技术对船舶进行扫描，生成高精度3D 点云数据模型，结合关联滤波算法和数字孪生技术，去除工作振动和船舶浮动干扰数据，有效区分船舱、货物和舱口，实现对象剥离，实时监测并数字化表达船舶位置、货物状态、设备运行状态及环境条件等信息。3D 数字孪生效果图如图1 所示。动态卸船过程中，因船体上浮数据变化，故设备通过差分定位系统，将卸船机各机构的系统定位融合进码头的大坐标内。再通过数采算法对扫描仪采集的点云数据进行分析，精准定位卸船机作业点位的空间坐标，自动规划最优路径，调整悬臂位置，降低中断率，实现最佳卸船效率，节省码头泊位时间和费用。设备配备全方位视频AI监控系统，包括卸船作业视角、作业区人员及车辆安全监控视角，以及行走轨道和人员设备安全监控的大车行走视角。操作员可根据需要自由切换视角，提高了操作和人员安全性。自动化连续式卸船机管控系统示意图如图2 所示。
图1 自动化连续式卸船机3D 数字孪生效果图
Fig.1 Automatic continuous ship unloader digital twin schematic diagram
图2 自动化连续式卸船机管控系统
Fig.2 Automatic continuous ship unloader control system
全自动控制系统极大增加了操作灵活性和便捷性，操作员可通过远程中控室、本地司机室触屏和码头移动端等方式监控和操作卸船机。自动化辅助功能显著提高了操作人员效率。以1 200 t/h的卸船产能为例，相比传统抓斗卸船机，人员可减少85%。
2.1.2 智能研磨系统 智能研磨系统不同于传统的磨粉机，集成设计显著减少了建筑成本和安装时间，提高了研磨性能，并增加了操作便利性。
集成驱动系统由标准电机和定制化变速箱组成，驱动2 根磨辊和差速器，直连传动节省能耗10%。取消传统的电机悬挂，使安装更灵活，结合特殊设计的直接提料装置，最多可节省1 层楼（图3）。集成电柜和电源母线，使现场机械和电器安装速度相对于传统磨粉机提高3 倍。进料模块包括不对称进料口和物料分配螺旋，在产品分布控制监测的传感器控制下，确保物料均匀分布在研磨区域。磨辊的预张紧装置确保磨辊间隙精确，保证稳定研磨效果，提高研磨性能。系统集成的Web服务器允许从智能手机、平板电脑和个人电脑监控和操作研磨系统，实现便捷和灵活操作。
图3 传统磨粉机（左）和智能研磨系统（右）
Fig.3 Traditional roller mill（left）and intelligent grinding system（right）
此外，运行状态由传感器实时监测。温度传感器监测电机、变速箱、控制柜以及磨辊和轴承温度，压力传感器监测压缩空气气压，料位传感器监测研磨区域及出口料斗，双面传感器连续测量辊组研磨压力。控制系统根据这些数据实时调整研磨机运行参数，降低产品波动，确保最佳运行。
2.2 生产监控阶段应用实践
数据驱动决策优化作为生产监控阶段的重要特点，在谷物加工行业中的应用不断深化，如整体设备效率分析系统[33]、质量管理系统[34]、产量管理系统等数字服务。通过数据的高效利用，帮助企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。以下以故障停机分析、温度和振动管理为例，阐述如何利用数据赋能生产。
2.2.1 故障停机分析 在高度自动化的制粉生产环境中，故障停机分析系统作为智能工厂的核心组成部分，通过深度整合中控系统（DCS/SCADA）的实时监控数据、可编程逻辑控制器（PLC）的详细状态信息，以及生产线各环节的传感器数据，构建一套全面、精准的故障预测与诊断体系[35]。
在数据采集阶段，系统通过传感器网络实时捕捉温度波动、压力变化和振动异常等信号，并与PLC 深度集成，直接获取设备控制逻辑的执行状态及持续时间（如正常运行、空载、等料、故障等）、输入输出信号变化、故障代码等，为故障停机分析提供详实的数据基础。在数据处理阶段，系统利用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等时间序列分析技术深度剖析历史停机事件，揭示故障周期性和趋势。结合随机森林、长短期记忆网络（LSTM）等机器学习算法，识别故障前特征，实现早期预警和精准定位，提升预测准确性和鲁棒性。同时，通过关联规则挖掘和故障树分析，利用Apriori 算法发现不同故障间的隐藏联系，支持故障排查和根源分析，为维修人员提供清晰的故障解决路径[36]。在决策支持阶段，系统通过交互式仪表盘和自动生成的故障分析报告，为管理层提供包含故障时间、地点、类型和原因等在内的生产监控和故障诊断信息。提供维修建议和预防措施，支持科学维修计划和预防性维护策略。谷物生产中通过工段状态判定关键故障示意图，如图4 所示。
图4 谷物生产中通过工段状态判定关键故障示意图
Fig.4 Critical faults determined by section status in grain production schematic diagram
故障停机分析的应用不仅提高了生产线的稳定性和效率，还显著降低了维护成本和运营风险，为企业的智能化升级和可持续发展奠定了坚实的基础[37]。
2.2.2 温度和振动管理 在谷物加工的磨粉工段，温度异常升高和振动异常增大会影响产品品质、增加能耗并破坏系统稳定性[38-39]。降低这些异常情况，可以帮助企业实现降耗，稳定产品品质及优化运营成本。磨辊温度和振动管理系统（Temperature and vibration management system，TVM）依托内置的无线传感器，精准捕获磨辊内部的温度与振动数据，并通过低功耗广域网技术（如Lo-Ra）实现数据的无线传输至数据处理中心或云端，为生产监控与优化提供实时、全面的数据集[40]。
系统核心功能包括过温报警、温度不平衡识别与调整，以及研磨工艺优化与能耗降低（效果示意图见图5）。过温报警功能预设温度阈值，如磨辊温度超出此限，数据处理中心自动触发报警，确保及时干预，防止生产中断或设备损坏。温度不平衡识别与调整功能利用分布式多点传感器精确检测磨辊表面温度分布不均，如因面粉缠绕等引起的局部过热现象，及时发现并解决局部过热安全隐患，指导工厂调整设备配置，确保研磨过程的稳定性和产品质量的一致性。研磨工艺优化与能耗降低功能通过综合分析历史和实时数据，结合不同配方需求，优化磨粉机运行参数，降低能耗，实现成本控制与环境保护的双重目标。
图5 磨辊系统温度和振动管理系统效果示意图
Fig.5 Roller temperature and vibration management effect diagram
2.3 数据反馈调节阶段应用实践
基于指标的闭环控制作为数据反馈调节阶段的重要特点，当前在谷物加工中已取得较多应用。比如，面粉加工行业的电子粉师智能测控系统，成功实现了小麦蛋白、面粉灰分以及剥刮率的闭环控制，提高原料利用率，优化成本，提高高端产品得率，从而显著提升企业的经济效益[41]。
保障产品品质稳定和优化产品得率为影响工厂收益的两个重要方面，一直是行业关注的重点。下面以面粉加工中的粉色和麸皮含粉的闭环控制为例，阐述数据反馈调节如何助力企业提质增效。
2.3.1 粉色闭环控制 粉色作为面粉加工精度的重要指标之一，直接关系面制品感官品质，通常受原粮、工艺、添加剂等诸多因素影响[42-43]。为保证面粉粉色满足指标要求，通常的方法是取样至实验室进行检测，然后反馈给生产技术人员，指导不同粉管进行搭配。这种方法不仅增加了实验室的检测量，而且数据反馈效率较慢，导致调节滞后于生产。
粉色闭环控制位于制粉工段中，由在线粉色和麸星检测仪、控制系统、自动调节装置组成。粉色和麸星在线检测仪通过CMOS 光电传感器，对绞龙后的面粉进行实时图像采集，采用CIE 1976均匀色空间（L*，a*，b*）[44]分析面粉的颜色变化。当数据超出阈值，控制系统根据终产品指标指导调节装置进行粉管调节，从而保障产品品质稳定。相对于传统的实验室检测，极大地降低了人员工作量并提高数据反馈效率。
此外，此系统还通过融合图像模式识别和统计分析，实现对制粉过程中破筛情况的精准监测和预警。根据特定检测范围内的麸星斑点计数遵循泊松分布的规律，对CMOS 光电传感器采集到的图片，利用图像模式识别算法自动检测和分类斑点，特别聚焦80 μm 以上的棕色和黑色麸星斑点。随后，系统采用多元线性回归模型，综合考虑斑点数量、平均粒径、色泽等因素，解析斑点分布与破筛的关联。为提高预警的准确性，系统引入傅里叶变换频谱分析技术，对斑点分布图像进行频谱分析，揭示破筛特征在频域上的变化。基于以上数据，系统构建破筛预警模型，设定预警阈值。在实际运行中，系统实时计算破筛特征值，一旦超出阈值即触发预警，通知操作人员干预，如调整生产参数或停机检查，确保稳定生产和产品质量。
2.3.2 麸皮含粉闭环控制 麸皮是小麦加工的主要副产品，其出率直接影响企业的经济效益。由于受到原料、水分含量、加工工艺、设备调节和运行状态等影响，加工后的麸皮中仍残留一定量的面粉[45-47]。降低麸皮含粉是提高出粉率的重要保证，对面粉厂的经济效益有直接影响[48-49]。面粉厂通常依据麸皮出率和实验室检测的灰分结果来调整工艺参数，控制麸皮含粉量[50]。
麸皮含粉闭环控制由在线近红外检测仪、控制系统、变频打麸机组成。由于粗麸和细麸中含粉的状态不同，因此采取的控制方式也不同。首先，通过打麸机后的麸皮收集绞龙上的在线近红外检测仪对流经的麸皮进行实时淀粉含量检测。淀粉中C-H、O-H 键会在特定的近红外光波段发生特征吸收，被样品吸收后的光被光谱检测器接收，生成对应的近红外吸收光谱图[51]。通过多元校正或主成分分析等方法对光谱图进行分析，确定光谱中各波长吸收的相对强度与样品中淀粉含量之间的关系，通过预先设定的计算模型，实现麸皮淀粉含量的实时检测。当麸皮淀粉含量超出阈值时，针对粗麸，控制系统改变打麸机变频器的频率，提高打麸机的转速，从而提高拍打力度，使面粉与麸皮分离，降低麸皮含粉率。针对细麸，当超过阈值时，系统会根据算法判断是否启动2 台打麸机串联工作，增加面粉回收效率，从而提高企业的经济效益。
3 总结及展望
谷物加工的智能化不仅是装备技术的革新，更是生产过程的智慧升级。随着技术的迅猛发展，智能制造已成为全球关注的重点。智能化技术在谷物加工中的应用提升了生产效率和产品质量，并为企业降本增效提供了可能。本文阐述了谷物加工智能化涵盖数据连通、生产监控、数据反馈调节和自我优化调节4 个阶段，并通过实际案例详细阐述各阶段的应用实例，如自动化卸船机、故障停机分析和麸皮含粉闭环控制等。这些应用在谷物加工行业产生深远影响，并为行业智能化的持续发展夯实基础。然而，仍存在优化空间，特别是在设备集成度和数据深度利用等方面。
未来，随着科技的不断进步，数字化和智能化将成为谷物加工设备的关键趋势。应加强谷物设备的持续升级，如单机设备的自优化能力，提高运行效率和稳定性，减少人工干预，降低能耗和成本[52]。持续发展和结合物联网、人工智能、大数据等智能技术，实现设备的远程监控，优化生产过程，并实现智能化决策。同时，随着低碳、绿色和清洁能源的高速发展，着力推进谷物加工新技术的创新突破，为企业提质增效、节能降耗和减少碳排放提供全面支撑。智能技术的进步将推动谷物加工行业向高效、环保和安全的方向发展，促进全球粮食安全和可持续发展。
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