基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的豆粕擠壓膨化參數(shù)優(yōu)化

沈陽化工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 郭樹國 王麗艷

沈陽理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 李成華＊

長期以來，由于缺乏加工工藝和設(shè)備，豆粕主要用于飼料原料，造成了資源極大浪費(fèi)。因此，采用膨化技術(shù)加工豆粕為大豆蛋白是一種可行的加工工藝。文東輝等（1999）和張宏（1999）研究認(rèn)為，物料在擠壓膨化加工過程中的變化復(fù)雜，目前有關(guān)螺桿擠壓加工食品原料的相關(guān)理論仍不完善，很難從物料特性、擠壓機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)和加工條件預(yù)測擠壓膨化的質(zhì)量和效果。張敏等（2006）和申德超等（2004）研究報(bào)道，物料含水量、螺桿轉(zhuǎn)速和機(jī)筒溫度是影響膨化質(zhì)量的主要參數(shù)，但其對膨化質(zhì)量的影響很難用理論分析的方法來決定主次和優(yōu)劣。采用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模方法研究擠壓機(jī)工藝參數(shù)與目標(biāo)之間的關(guān)系，尚存在諸多困難。朱文學(xué)和孫淑紅（2011）、劉振宇和郭玉明（2009）研究認(rèn)為，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度非線性映射能力，在優(yōu)化試驗(yàn)工藝參數(shù)，預(yù)測試驗(yàn)結(jié)果方面有明顯優(yōu)勢。本研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建螺桿擠壓機(jī)工藝參數(shù)與膨化指數(shù)之間的關(guān)系模型。研究豆粕含水率、膨化機(jī)螺桿轉(zhuǎn)速和機(jī)筒溫度對膨化指數(shù)之間的關(guān)系，旨在實(shí)現(xiàn)對豆粕擠壓后產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)設(shè)備與材料 擠壓膨化試驗(yàn)在自行研制的單螺桿擠壓膨化機(jī)上進(jìn)行，擠壓膨化機(jī)主要由螺桿、套筒、模頭等組成，螺桿采用單螺旋等螺距變根徑矩形螺紋結(jié)構(gòu)。膨化機(jī)的主要技術(shù)參數(shù)：?？谥睆綖?.5 mm、螺桿長度為150 mm、螺桿外徑為45 mm、螺紋牙寬為5 mm、螺紋牙高為3 mm。試驗(yàn)材料為80～100目低變性豆粕，營養(yǎng)成分含量：蛋白質(zhì)約為45%，粗纖維約為8%，脂肪約為2.7%。

1.2 試驗(yàn)儀器 XMT型數(shù)顯調(diào)節(jié)儀，AG-204型分析天平，79725型電熱恒溫干燥箱，BA7200型連續(xù)光譜二級管陣列近紅外分析儀。

1.3 試驗(yàn)方法 根據(jù)已有研究報(bào)道并結(jié)合試驗(yàn)用擠壓機(jī)參數(shù)可調(diào)性，試驗(yàn)中考慮豆粕含水率、膨化機(jī)螺桿轉(zhuǎn)速和機(jī)筒溫度3個因素，進(jìn)行二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)生產(chǎn)大豆組織蛋白，因素水平及編碼見表1，試驗(yàn)計(jì)劃和試驗(yàn)結(jié)果見表2。

表1 因素水平編碼表

表2 試驗(yàn)計(jì)劃及試驗(yàn)結(jié)果

1.4 試驗(yàn)指標(biāo) 以膨化指數(shù)作為評價豆粕擠壓膨化的質(zhì)量和膨化機(jī)工作性能指標(biāo)；膨化指數(shù)為未經(jīng)干燥擠出物的平均直徑與膨化機(jī)?？字睆街?，是衡量膨化物品質(zhì)的主要指標(biāo)。

2 結(jié)果與分析

以二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)試驗(yàn)的20次試驗(yàn)為訓(xùn)練樣本，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸入?yún)?shù)為豆粕含水率、膨化機(jī)螺桿轉(zhuǎn)速和機(jī)筒溫度，膨化指數(shù)為輸出樣本，對工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練 在本系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)是基于S型的函數(shù)，其輸入輸出范圍在區(qū)間[0，1]最佳，因此本文采用如下公式進(jìn)行歸一化處理：

式中：x—?dú)w一化前的數(shù)據(jù)；

xi—?dú)w一化后的數(shù)據(jù)；

xmax—原始數(shù)據(jù)組中的最大值；

xmin—原始數(shù)據(jù)組中的最小值。

歸一化后的樣本數(shù)據(jù)見表3。

選擇最大訓(xùn)練次數(shù)1000次，期望誤差10-3，用表3中數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，節(jié)點(diǎn)數(shù)為10的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差曲線見圖2，從圖2可見，經(jīng)過9步長的訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)收斂于目標(biāo)誤差10-3。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)

圖3中橫坐標(biāo)為目標(biāo)輸出，縱坐標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)輸出，實(shí)線表示理想回歸直線，虛線表示最優(yōu)回歸直線。從圖3可見，實(shí)線與虛線幾乎重合，說明此網(wǎng)絡(luò)具有良好的預(yù)測性能。

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測 根據(jù)試驗(yàn)所選定的3個因素5個工藝水平，共存在125種工藝組合。將選取的預(yù)測樣本直接輸入模型進(jìn)行預(yù)測，即可得到所有預(yù)測樣本，預(yù)測結(jié)果的變化趨勢見圖4。

通過對比可發(fā)現(xiàn)，在正交試驗(yàn)分析中干燥速率的最大值為3.63，其所對應(yīng)的工藝參數(shù)組合在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法中的第15組，其輸出預(yù)測值為3.59，與模型預(yù)測值的相對誤差為1.1%。

2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真檢驗(yàn) 為檢驗(yàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可靠性，從125個網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值中選取膨化指數(shù)最大的參數(shù)條件，對應(yīng)的工藝參數(shù)見表4。由表4可見，通過對該工藝參數(shù)進(jìn)行試驗(yàn)與計(jì)算，得到膨化指數(shù)為3.57，與模型預(yù)測值的相對誤差為1.4%。

表4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論

3.1 通過二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計(jì)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得出螺桿擠壓機(jī)的最佳工藝條件，即含水率17%、轉(zhuǎn)速 335 r/min、溫度 130℃，此時膨化指數(shù)為3.57，模型預(yù)測值與試驗(yàn)實(shí)測值的相對誤差為1.4%。

3.2 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建螺桿擠壓機(jī)工藝參數(shù)與膨化指數(shù)之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)了對膨化指數(shù)的實(shí)時預(yù)測。仿真結(jié)果與實(shí)測值有較好的擬合性，說明所建模型具有較高的預(yù)測精度，對生產(chǎn)實(shí)踐具有較好的指導(dǎo)意義。

[1]劉振宇，郭玉明.應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測高壓脈沖電場對果蔬干燥速率的影響[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2009，25（2）：235 ～ 238.

[2]申德超，張兆國，張敏，等.菜籽擠壓膨化系統(tǒng)參數(shù)對出油率影響的試驗(yàn)研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2004，20（6）：186 ～ 190.

[3]文東輝，徐克非，郝文杰，等.國外雙螺桿擠壓膨化機(jī)的研究現(xiàn)狀[J].食品與機(jī)械，1999，5：35 ～ 37.

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[5]張敏，申德超，張兆國.擠壓膨化預(yù)處理對菜籽料胚性狀的影響試驗(yàn)[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2006，37（3）：72 ～ 75.

[6]朱文學(xué)，孫淑紅.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的牡丹花熱風(fēng)干燥含水率預(yù)測模型[J].農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2011，42（8）：128 ～ 131.