【摘 要】
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为解决酒醅水分、酸度和淀粉含量指标只能离线检测,化学方法检测工序复杂,工作量大的问题,通过研究发酵机理,选择发酵过程产生的O2、CO2、湿度和温度为监测指标,使用多传感器监测技术和无线通信网络构建发酵参数自动化采集系统,同时运用化学方法对采集的酒醅样品进行水分、酸度和淀粉含量3个指标检测,运用偏最小二乘回归以发酵环境O2、CO2、湿度和酒醅温度值为自变量,酒醅水分、酸度和淀粉含量为因变量建立了偏最小二乘软测量模型,同时建立了多元线性回归模型作为对比,证实偏最小二乘回归最优.模型的均方根误差为1.89、0.
【机 构】
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人工智能四川省重点实验室(四川轻化工大学),四川 宜宾,644000;人工智能四川省重点实验室(四川轻化工大学),四川 宜宾,644000;四川轻化工大学 自动化与信息工程学院,四川 宜宾,64400
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为解决酒醅水分、酸度和淀粉含量指标只能离线检测,化学方法检测工序复杂,工作量大的问题,通过研究发酵机理,选择发酵过程产生的O2、CO2、湿度和温度为监测指标,使用多传感器监测技术和无线通信网络构建发酵参数自动化采集系统,同时运用化学方法对采集的酒醅样品进行水分、酸度和淀粉含量3个指标检测,运用偏最小二乘回归以发酵环境O2、CO2、湿度和酒醅温度值为自变量,酒醅水分、酸度和淀粉含量为因变量建立了偏最小二乘软测量模型,同时建立了多元线性回归模型作为对比,证实偏最小二乘回归最优.模型的均方根误差为1.89、0.12、1.93,并由此得出结论为O2和CO2对于发酵产物水分、酸度和淀粉的影响是极其重要的,温度和湿度其次.
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