本文選題：糧食　切入點(diǎn)：紅外輻射與對(duì)流干燥　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)旁熱式輻射與對(duì)流糧食干燥機(jī)的干燥特點(diǎn),建立了一種糧食干燥機(jī)干燥過(guò)程的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。該模型采用了3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(8-10-1),模型輸入為糧食干燥機(jī)的8個(gè)變量,模型輸出為出口糧食水分比或干燥速率。通過(guò)編寫Matlab建模程序,基于實(shí)際干燥實(shí)驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練與測(cè)試網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥的動(dòng)力學(xué)模型,并給出了相應(yīng)的模型數(shù)學(xué)表達(dá)式,模型預(yù)測(cè)的出口水分比與干燥速率的R2分別為0.998 9和0.998 0,均方根誤差分別為0.009和0.004 1,預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量數(shù)據(jù)擬合較好;另外,結(jié)合實(shí)驗(yàn)干燥條件對(duì)模型干燥性能的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行了分析與總結(jié),并依據(jù)同樣方法建立了順逆流糧食干燥過(guò)程的出口糧食水分比預(yù)測(cè)模型,對(duì)比了2種干燥方式的干燥性能。仿真預(yù)測(cè)表明用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建模簡(jiǎn)單,具有自適應(yīng)性、靈活性和自學(xué)習(xí)性等特點(diǎn),相比于其他糧食干燥的經(jīng)驗(yàn)數(shù)學(xué)模型,能綜合考慮多種影響因素,可為紅外輻射與對(duì)流聯(lián)合干燥過(guò)程提供一種新的建模方法。
[Abstract]:According to the drying characteristics of the side heat radiation and convection grain dryer, a BP neural network prediction model for the drying process of the grain dryer is established. The model adopts a 3-layer neural network structure of 8-10 ~ (-1), and the model is inputted as 8 variables of the grain dryer. The output of the model is the ratio of water to water or the drying rate of grain for export. The dynamic model of infrared radiation and convection combined drying is realized by writing Matlab modeling program and training and testing network based on the sample data of actual drying experiment. The mathematical expressions of the model are given. The R2 of the outlet water ratio and the drying rate predicted by the model are 0.998 9 and 0.998 0, respectively, and the root mean square error are 0.009 and 0.004 1, respectively. The predicted results fit well with the actual measured data. Combined with the experimental drying conditions, the prediction results of the drying performance of the model were analyzed and summarized. According to the same method, a prediction model of grain moisture ratio for export grain was established in the process of countercurrent grain drying. The simulation results show that the BP neural network method is simple in modeling, self-adaptive, flexible and self-learning, and compared with other empirical mathematical models of grain drying. A new modeling method can be provided for the combined drying process of infrared radiation and convection.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;青島農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)與信息學(xué)院;中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;北京聯(lián)合大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】：國(guó)家糧食公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201413006)
【分類號(hào)】：TP183;S226.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1649005