The invention discloses a method for optimizing the drying process parameters of the leaf wire. The invention provides a method for the optimization setting of the drying process parameters of the leaf wire. It solves the problem that the traditional method can not establish the function model of the drying process of the leaf silk, and it is difficult to optimize the process parameters. At the same time, the operation efficiency and the precondition of the prediction model are improved. By setting up a lightweight data driven prediction model, the mapping relationship between the parameters of the drying process and the Ye Si water content in the drying process of the leaf silk was established. The optimum value of the moisture content of the leaf silk and the optimum technological parameters of the drying of the leaf silk were found according to the mapping relationship. Even the drying process parameters of the leaf silk were realized. The drying parameters and moisture content of leaf filament can also be optimized accurately.
【技术实现步骤摘要】
一种叶丝干燥工艺参数优化方法
本专利技术涉及一种叶丝干燥工艺参数优化方法,属于农副产品干燥领域。
技术介绍
叶丝干燥是农副产品干燥过程中一道重要的工序,通过对干燥过程的工艺参数优化设置,使叶丝含水率保持稳定,以改善及控制叶丝的品质。目前,叶丝干燥工艺参数的优化设置主要依靠技术人员的经验,很难采用优化设置方法,其主要原因是由于叶丝干燥过程是一个包含物理、化学等多场多学科耦合的复杂工艺过程,其各项工艺参数与叶丝含水率之间的关系非常复杂,传统方法难以确定其函数关系。
技术实现思路
为解决传统方法无法建立叶丝干燥工艺函数模型、难以对工艺参数进行优化设置的问题等,本专利技术提供了一种叶丝干燥工艺参数优化方法。本专利技术的技术方案是:一种叶丝干燥工艺参数优化方法,所述方法步骤如下:步骤1、剔除叶丝干燥工艺参数数据中的异常数据和错误数据,得到待优化工艺参数数据;步骤2、对待优化工艺参数数据进行降维处理,得到轻量化参数数据;步骤3、创建初始BP神经网络,将轻量化参数数据、叶丝含水率训练数据代入其中对其进行训练,得到轻量化数据驱动预测模型;步骤4、对待优化工艺参数数据进行随机筛选,得到叶丝干燥工艺参数种群;步骤5、对叶丝干燥工艺参数种群中的个体进行降维操作;步骤6、将降维后的种群个体数据代入轻量化数据驱动预测模型,获取叶丝含水率的预测值yi;步骤7、收敛判断:将叶丝含水率的预测值yi与叶丝含水率的设定值y0作差,若差值小于或等于收敛精度e,则输出该叶丝含水率的预测值所对应的叶丝干燥工艺参数种群中的个体,否则不输出。所述降维处理采用主成分分析方法。所述步骤7中,若不输出,则更新叶 ...
【技术保护点】
一种叶丝干燥工艺参数优化方法,其特征在于:所述方法步骤如下:步骤1、剔除叶丝干燥工艺参数数据中的异常数据和错误数据,得到待优化工艺参数数据;步骤2、对待优化工艺参数数据进行降维处理,得到轻量化参数数据;步骤3、创建初始BP神经网络,将轻量化参数数据、叶丝含水率训练数据代入其中对其进行训练,得到轻量化数据驱动预测模型;步骤4、对待优化工艺参数数据进行随机筛选,得到叶丝干燥工艺参数种群;步骤5、对叶丝干燥工艺参数种群中的个体进行降维操作;步骤6、将降维后的种群个体数据代入轻量化数据驱动预测模型,获取叶丝含水率的预测值
【技术特征摘要】
1.一种叶丝干燥工艺参数优化方法,其特征在于:所述方法步骤如下:步骤1、剔除叶丝干燥工艺参数数据中的异常数据和错误数据,得到待优化工艺参数数据;步骤2、对待优化工艺参数数据进行降维处理,得到轻量化参数数据;步骤3、创建初始BP神经网络,将轻量化参数数据、叶丝含水率训练数据代入其中对其进行训练,得到轻量化数据驱动预测模型;步骤4、对待优化工艺参数数据进行随机筛选,得到叶丝干燥工艺参数种群;步骤5、对叶丝干燥工艺参数种群中的个体进行降维操作;步骤6、将降维后的种群个体数据代入轻量...
【专利技术属性】
技术研发人员:张刘渲楠,刘孝保,常斌磊,李鑫,
申请(专利权)人:昆明理工大学,
类型:发明
国别省市:云南,53
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