【摘 要】
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黄酒酿造过程中大多采用人工操作的半机械化生产方式,自动化程度低和批次稳定性差,针对黄酒发酵过程的智能控制理论的研究基本处于空白状态的情况,在已经建立的黄酒酿造过程
【机 构】
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绍兴女儿红酿酒有限公司,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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江苏省研究生培养创新工程项目(CXZZ11_0465);江南大学博士研究生科学研究基金项目(JUDCF11003)
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黄酒酿造过程中大多采用人工操作的半机械化生产方式,自动化程度低和批次稳定性差,针对黄酒发酵过程的智能控制理论的研究基本处于空白状态的情况,在已经建立的黄酒酿造过程计算机控制系统的基础上,基于数据驱动技术、实时学习、高斯混合模型及贝叶斯推断等相关理论,针对发酵过程的不同阶段,利用已采集的大量生产过程信息,结合多模型技术,建立相应的高斯过程回归局部模型,并对相关参数进行估计,实现关键变量的自适应在线软测量;通过改进型迭代学习控制算法,逐渐跟踪设定的工艺轨线,建立批次方向上的控制量迭代学习率,实现设定轨线的快速跟踪,最终实现多模型融合输出和优化控制,提升了黄酒企业的两化融合深度,推进了黄酒酿造的智能控制与优化、产品质量和批次稳定性的提升,具有重要的理论意义和应用价值。
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