【摘 要】
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目的为了实现对啤酒杀菌强度准确的控制,设计一种基于改进BP多输入多输出(IBPMIMO)神经网络的温度设定模型。方法采用IBMIMO神经网络对啤酒杀菌机主要温区的喷淋嘴温度设定值
【机 构】
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安徽建筑大学机械与电气工程学院,合肥工业大学机械工程学院
【基金项目】
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安徽省高校基金重点项目(KJ2019A0796),安徽省自然科学青年基金(1908085QE231)
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目的为了实现对啤酒杀菌强度准确的控制,设计一种基于改进BP多输入多输出(IBPMIMO)神经网络的温度设定模型。方法采用IBMIMO神经网络对啤酒杀菌机主要温区的喷淋嘴温度设定值进行预测,并在啤酒杀菌机的杀菌强度(PU)控制软件上对预测值进行准确度分析。结果IBPMIMO神经网络预测输出的各组喷淋嘴温度,最大综合误差为−1.09℃,而普通BP神经网络方法预测的结果综合误差波动较大,易陷入局部最优。并且将IBPMIMO预设的数据在杀菌机PU控制软件中运行,模拟结果显示,实验所测PU值与预期的PU值相差0.4
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