[發明專利]一種葉絲干燥工藝參數優化方法有效
| 申請號： | 201711228305.8 | 申請日： | 2017-11-29 |
| 公開（公告）號： | CN108142976B | 公開（公告）日： | 2020-05-15 |
| 發明（設計）人： | 張劉渲楠;劉孝保;常斌磊;李鑫 | 申請（專利權）人： | 昆明理工大學 |
| 主分類號： | A24B3/10 | 分類號： | A24B3/10 |
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| 地址： | 650093 云*** | 國省代碼： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 干燥 工藝 參數 優化 方法 | ||
本發明公開了一種葉絲干燥工藝參數優化方法，本發明為葉絲干燥工藝參數的優化設置提供了方法，解決了傳統方法無法建立葉絲干燥工藝函數模型、難以對工藝參數進行優化設置的問題，同時提高了預測模型的運行效率和預測精度，通過建立輕量化數據驅動預測模型構建葉絲干燥過程中各工藝參數與葉絲含水率之間的映射關系，并依據該映射關系尋求葉絲含水率的最優值和其對應的葉絲干燥最優工藝參數的組合，實現了即使當葉絲干燥工藝參數較多時也可以精確的優化葉絲干燥工藝參數和葉絲含水率。
技術領域
本發明涉及一種葉絲干燥工藝參數優化方法，屬于農副產品干燥領域。
背景技術
葉絲干燥是農副產品干燥過程中一道重要的工序，通過對干燥過程的工藝參數優化設置，使葉絲含水率保持穩定，以改善及控制葉絲的品質。目前，葉絲干燥工藝參數的優化設置主要依靠技術人員的經驗，很難采用優化設置方法，其主要原因是由于葉絲干燥過程是一個包含物理、化學等多場多學科耦合的復雜工藝過程，其各項工藝參數與葉絲含水率之間的關系非常復雜，傳統方法難以確定其函數關系。
發明內容
為解決傳統方法無法建立葉絲干燥工藝函數模型、難以對工藝參數進行優化設置的問題等，本發明提供了一種葉絲干燥工藝參數優化方法。
本發明的技術方案是：一種葉絲干燥工藝參數優化方法，所述方法步驟如下：
步驟1、剔除葉絲干燥工藝參數數據中的異常數據和錯誤數據，得到待優化工藝參數數據；
步驟2、對待優化工藝參數數據進行降維處理，得到輕量化參數數據；
步驟3、創建初始BP神經網絡，將輕量化參數數據、葉絲含水率訓練數據代入其中對其進行訓練，得到輕量化數據驅動預測模型；
步驟4、對待優化工藝參數數據進行隨機篩選，得到葉絲干燥工藝參數種群；
步驟5、對葉絲干燥工藝參數種群中的個體進行降維操作；
步驟6、將降維后的種群個體數據代入輕量化數據驅動預測模型，獲取葉絲含水率的預測值
步驟7、收斂判斷：將葉絲含水率的預測值
所述降維處理采用主成分分析方法。
所述步驟7中，若不輸出，則更新葉絲干燥工藝參數種群，并重新進行步驟5至步驟7，直至
本發明的有益效果是：為葉絲干燥工藝參數的優化設置提供了方法，解決了傳統方法無法建立葉絲干燥工藝函數模型、難以對工藝參數進行優化設置的問題，同時提高了預測模型的運行效率和預測精度，通過建立輕量化數據驅動預測模型構建葉絲干燥過程中各工藝參數與葉絲含水率之間的映射關系，并依據該映射關系尋求葉絲含水率的最優值和其對應的葉絲干燥最優工藝參數的組合，實現了即使當葉絲干燥工藝參數較多時也可以精確的優化葉絲干燥工藝參數和葉絲含水率。
附圖說明
圖1為本發明的流程圖。
具體實施方式
實施例1：如圖1所示，一種葉絲干燥工藝參數優化方法，所述方法步驟如下：
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