黃酒發(fā)酵過程酸敗預測及相關參數(shù)檢測技術研究.pdf

1、黃酒作為我國特有的傳統(tǒng)酒種距今已有三千多年的歷史，近年來，隨著大眾生活水平的提高和消費理念的轉(zhuǎn)變，人們對黃酒的需求量不斷攀升。傳統(tǒng)的作坊式生產(chǎn)因其勞動量需求大、效率低、產(chǎn)量小等不足而逐漸被淘汰，如何實現(xiàn)生產(chǎn)過程的全自動化成為大多數(shù)黃酒廠商所關心的問題。本文以在建中的某大型黃酒廠綜合自動化工程項目為背景，針對在黃酒發(fā)酵工段自動化系統(tǒng)設計過程中發(fā)現(xiàn)的問題，主要進行了發(fā)酵過程醪液酸敗預測系統(tǒng)構(gòu)建和發(fā)酵工段自動化系統(tǒng)設計及取樣檢測系統(tǒng)設計兩方面

2、的研究。本文的創(chuàng)新點和主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)創(chuàng)新性地提出了通過可在線檢測參數(shù)來對黃酒發(fā)酵過程酸敗狀態(tài)進行預測的方案。黃酒發(fā)酵過程中由于各種已知或未知原因而產(chǎn)生的醪液酸敗會造成嚴重的經(jīng)濟損失，針對此問題，借鑒軟測量思想的精髓，在大量文獻調(diào)研的基礎上提出了通過可在線檢測參數(shù)對醪液酸敗狀況進行預測的方案，選定了不同時間點的六個參數(shù)值作為預測系統(tǒng)輸入特征變量，并對選擇原理進行了詳述。
　　(2)對酸敗預測系統(tǒng)進行了算法建模，

3、并對構(gòu)建的預測模型進行了仿真實驗和對比分析。首先，基于提出的預測方案及各種算法的優(yōu)缺點對比分析，建立了與減法聚類相結(jié)合的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應模糊預測系統(tǒng)模型。然后，利用MATLAB對構(gòu)建模型進行了仿真分析，并通過多次實驗確定了最佳的模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。最后，將本文構(gòu)建的預測系統(tǒng)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了仿真實驗對比分析，結(jié)果表明本文構(gòu)建的模型具有更好的預測效果。
　　(3)針對發(fā)酵參數(shù)檢測過程存在的問題，發(fā)明了分析儀表取樣操作平臺