【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的酿酒工艺优化方法
本专利技术涉及酿酒
,具体来说涉及一种酿酒工艺优化方法。
技术介绍
浓香型白酒固态酿造工艺主要包括糖化环节、配糟环节、发酵环节和蒸馏环节,主要的流程为:粮食(如高粱)的预处理(如加温糖化等);糖化后的粮食与大曲、糠壳以及上一轮蒸馏过的糟醅按一定的比例混合,加入到发酵池;大约经过30到45天的时间进行发酵,取出含酒精的糟醅,再与一定比例的糠壳混合后,装入酒甑;酒甑下面的底锅通入蒸汽,蒸汽自下而上穿过糟醅,把其中的酒精和香味物质提取出来,根据酒品质随蒸馏时间而异的特点,工人师傅通过看花摘酒的方法,把蒸溜出的酒进行分段,存储到不同等级的原酒储罐中(通常分为头酒、二段、三段和尾酒);蒸馏后的糟醅经摊凉后可用于下一轮的发酵(一般6~7个循环后丢弃);头酒和尾酒质量较差,可返回到底锅中再利用;二段、三段是生产得到的原酒;原酒经过窖藏、调酒、包装后出厂。白酒生产是一个以生物发酵为核心、影响白酒品质的干扰因素多、周期长的间歇性生产过程。在已有生产过程机械化的基础上,增加自动化控制系统,把生产过程控制在最佳的运行状态(优化控制),以达到提高粮食的利用率和白酒的品质,实现节能减耗,降低生产成本等预期目标(优化目标),这是众多白酒厂的发展需求。目前对白酒生产工艺优化的研究方法主要是针对其中的某个生产环节(如发酵环节),通过机理建模或数值模拟仿真、或在实验室条件下进行模拟测试和分析,得到最佳的物料配比、操作条件(如发酵温度、发酵时间)等优化结果。例如,江南大学刘登峰针对农杆菌ATCC3 ...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的酿酒工艺优化方法,其特征在于,包括以下步骤:/n步骤1.获取酿酒工艺的历史参数信息,所述酿酒工艺至少包括糖化环节、配糟环节、发酵环节和蒸馏环节;/n步骤2.根据所述历史参数信息分别建立用于糖化环节的RBF模型、用于配糟环节的ANFIS模型、用于发酵环节的LS-SVM模型和用于蒸馏环节的BP神经网络模型;/n步骤3.获取酿酒工艺的实时参数信息,根据所述实时参数信息基于各个模型计算酿酒工艺各个环节的参数优化结果,根据所述参数优化结果对酿酒工艺的对应环节进行变量控制。/n
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的酿酒工艺优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1.获取酿酒工艺的历史参数信息,所述酿酒工艺至少包括糖化环节、配糟环节、发酵环节和蒸馏环节;
步骤2.根据所述历史参数信息分别建立用于糖化环节的RBF模型、用于配糟环节的ANFIS模型、用于发酵环节的LS-SVM模型和用于蒸馏环节的BP神经网络模型;
步骤3.获取酿酒工艺的实时参数信息,根据所述实时参数信息基于各个模型计算酿酒工艺各个环节的参数优化结果,根据所述参数优化结果对酿酒工艺的对应环节进行变量控制。
2.如权利要求1所述的基于大数据分析的酿酒工艺优化方法,其特征在于,所述历史参数信息包括:粮食糖化后的图片信息、母糟含水量、粮食温度、母糟淀粉含量和配糟比例,所述建立用于配糟环节的ANFIS模型的方法包括:
获取粮食糖化后的图片信息中的灰度共生矩阵对比度特征和HSV信息;
将所述灰度共生矩阵对比度特征、HSV信息、母糟含水量、粮食温度、母糟淀粉含量作为ANFIS模型的输入,将所述配糟比例作为ANFIS模型的输出进行训练得到用于配糟环节的ANFIS模型。
3.如权利要求2所述的基于大数据分析的酿酒工艺优化方法,其特征在于,所述ANFIS模型分为五层,包括:模糊化层、规则推理层、归一化层、去模糊层和输出层,为每一个模糊子集定制隶属度函数uA(x,θ1),其中,θ1=(a1i,a2i,b1i,b2i,c1i,c2i)为前件系数,当所述隶属度函数为钟型函数时,所述模糊化层的输出公式如下:
式中,i=1,2;
所述规则推理层的每一个节点对应一条模糊规则,用于计算每条模糊规则的激励强度,计算公式如下:
式中,i=1,2;
所述归一化层用于对所述激励强度归一化处理,计算得到各个模糊规则输出的加权系数,计算公式如下:
所述去模糊层用于根据模糊规则中的函数f(x,R,θ2)将模糊输出转化为精确输出,其中,θ2(p,q,r)为后件参数,所述转化公式为:
所述输出层用于对去模糊层的输出结果求和,求和公式为:
4.如权利要求3所述的基于大数据分析的酿酒工艺优化方法,其特征在于,所述ANFIS模型的学习算法为BP和LSM混合算法,学习步骤如下:
A.固定所述前件系数进行向前传播,获得用于调整后件参数的输出,所述输出为后件参数的线性组合,方程如下:
所述方程y=A×θ1的最小二乘解为:
θ1...
【专利技术属性】
技术研发人员:林锋,刘淼,张宿义,张睿,宋建勋,张程,李德林,王海,蔡小波,
申请(专利权)人:泸州老窖酿酒有限责任公司,泸州老窖股份有限公司,
类型:发明
国别省市:四川;51
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