胡瑞芬，王 迪，程一啟，張兆國

(1.昆明理工大學(xué) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，昆明 650500； 2.黑龍江民族職業(yè)學(xué)院,哈爾濱 150081)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的花生擠壓膨化參數(shù)優(yōu)化研究

胡瑞芬1，王 迪2，程一啟1，張兆國1

(1.昆明理工大學(xué) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，昆明 650500； 2.黑龍江民族職業(yè)學(xué)院,哈爾濱 150081)

研究花生擠壓膨化工藝參數(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量(粕殘油率)的影響。通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用樣本對其進行訓(xùn)練使其具有工藝參數(shù)-產(chǎn)品質(zhì)量的映射能力，結(jié)合粒子群算法進行參數(shù)尋優(yōu)，確定粕殘油率最低時的最優(yōu)參數(shù)組合。結(jié)果表明：建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，相關(guān)的試驗驗證了仿真結(jié)果，表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在參數(shù)優(yōu)化中的有效性和適應(yīng)性；確定最優(yōu)的參數(shù)組合為主軸轉(zhuǎn)速55 r/min、?？字睆?2 mm、套筒溫度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和軸頭間隙12 mm。在最優(yōu)參數(shù)組合下，粕殘油率為1.03%。?？字睆?、主軸轉(zhuǎn)速和套筒溫度對產(chǎn)品質(zhì)量的影響較大。

花生;擠壓膨化；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

花生是世界五大油料作物之一。在我國，花生約有50%用于榨油，27%直接食用，8%出口，留種及其他用途占15%[1]。傳統(tǒng)的花生油制備一般采取壓榨法和溶劑浸出法，不僅殘油率高，而且勞動強度大。因此，探索一種提油率高的新型工藝是十分必要的。制取油脂前對油料進行擠壓膨化是一種新興的、適用于多種油料的生產(chǎn)工藝[2]?；ㄉ鳛槲覈饕挠土献魑?，如何對其油脂及蛋白質(zhì)進行高效提取是農(nóng)業(yè)關(guān)注的問題之一，而食品擠壓膨化加工技術(shù)是一種高溫短時加工工藝，是集混合、攪拌、破碎、加熱、蒸煮、殺菌、膨化及成型等為一體的高新技術(shù),正廣泛地應(yīng)用于食品與飼料工業(yè)[3-5]。根據(jù)擠壓系統(tǒng)模型理論，擠壓機的相關(guān)參數(shù)(喂料速度、主軸轉(zhuǎn)速、套筒溫度等)對于產(chǎn)品質(zhì)量有著重要的影響，因此對花生擠壓膨化過程中工藝參數(shù)進行優(yōu)化，對于進一步改善生產(chǎn)工藝，提高花生擠壓膨化產(chǎn)物質(zhì)量有著重要意義。

擠壓膨化工藝參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量之間呈非線性關(guān)系，且無法采用顯式的代數(shù)微分方程進行描述，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦結(jié)構(gòu)的信息處理模型，由許許多多簡單的神經(jīng)元經(jīng)過一定的權(quán)值連接起來，可以用于非線性運算、自學(xué)習(xí)，具有很強的容錯能力[6]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation)在數(shù)值預(yù)測方面展示其巨大的力量。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用一定量的樣本進行訓(xùn)練，從而建立起輸入量和輸出量之間的映射關(guān)系[7-9]。

因此，本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)，建立工藝參數(shù)(主軸轉(zhuǎn)速、?？字睆?、套筒溫度、喂料速度、含水率和軸頭間隙)和產(chǎn)品質(zhì)量(粕殘油率)之間的關(guān)系，同時結(jié)合粒子群算法進行參數(shù)尋優(yōu)，確定最佳的工藝參數(shù)，進一步從各參數(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量的靈敏度入手，確定各工藝參數(shù)對產(chǎn)品質(zhì)量的影響。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 原料

山東小粒紅皮花生:平均含油率45. 81%(濕基)，原始含水率6.06%。

1.1.2 設(shè)備

單螺桿剖分式擠壓機: 山東理工大學(xué)研制，設(shè)備主要由加熱系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、喂料系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)等部件構(gòu)成。螺桿轉(zhuǎn)速為0～1 200 r/min無級可調(diào)，套筒溫度0～300℃連續(xù)可調(diào)，配有溫度數(shù)顯儀表閉環(huán)自控系統(tǒng)，擠壓機?？字睆接屑壙烧{(diào); 油料浸出器：昆明理工大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)工程學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品加工試驗室自主研制，包括溶劑貯藏室、水浴控制室、浸油反應(yīng)室、混合油貯存室。水浴控制室包括加熱器、溫度控制表、加熱管路，溫度控制表的目的在于控制浸油時溶劑油的溫度一直保持在57℃。

1.2 試驗方法

1.2.1 擠壓膨化及浸出試驗

(1)擠壓膨化：花生→清理→粉碎→擠壓膨化→擠出物。

(2)浸出試驗：花生擠壓膨化后，將其擠出物分為約1 cm長，放入浸出器進行浸出。浸出時間90 min，浸出溫度57℃。保持6號溶劑浸沒膨化物，并且保證溶劑注入量和流出量一致，浸出溫度保持平穩(wěn)。

1.2.2 粗脂肪、含水率的測定

粗脂肪測定依據(jù)GB/T 5512—2008進行；含水率測定依據(jù)GB 5497—1985進行。

2 結(jié)果與分析

2.1 擠壓膨化及浸出試驗結(jié)果

利用正交設(shè)計和隨機設(shè)計相結(jié)合的方法確定樣本參數(shù)，試驗設(shè)計及結(jié)果見表1。

表1 試驗設(shè)計及結(jié)果

續(xù)表1

序號主軸轉(zhuǎn)速/(r/min)模孔直徑/mm套筒溫度/℃喂料速度/(r/min)含水率/%軸頭間隙/mm粕殘油率/%227012852812246．28235012105208123．06245512100229122．33256012952410121．05266512902611123．42277012852812123．53

2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

在模型訓(xùn)練之前首先對輸入輸出變量做歸一化處理，以消除量綱對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點權(quán)值的影響。利用樣本前20組數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，其誤差變化情況如圖1所示。由圖1可知，經(jīng)過迭代，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差已經(jīng)達(dá)到10-6以下，表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠準(zhǔn)確地反映輸入?yún)?shù)和輸出參數(shù)之間的映射關(guān)系。

圖1 訓(xùn)練誤差變化過程

選擇剩余的7組樣本為試驗驗證樣本，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粕殘油率預(yù)測值和真實值之間的關(guān)系見表2。由表2可知，該模型誤差滿足要求，可以其為基礎(chǔ)進行分析。

表2 預(yù)測值和真實值的關(guān)系 %

2.3 最優(yōu)參數(shù)組合的確定

根據(jù)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以粒子群算法為基礎(chǔ)進行尋優(yōu)。

根據(jù)仿真結(jié)果可以確定最優(yōu)的參數(shù)組合為主軸轉(zhuǎn)速55 r/min、?？字睆?2 mm、套筒溫度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和軸頭間隙12 mm,此時對應(yīng)的粕殘油率為1.03%。

2.4 靈敏度分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是輸出量對輸入量的非線性映射，輸出變量(函數(shù)值)對各輸入?yún)?shù)的偏導(dǎo)數(shù)能夠描述輸入變量發(fā)生變化時所引起的輸出值的改變，而該偏導(dǎo)數(shù)無法用明確的公式進行描述，靈敏度分析法能夠在函數(shù)表達(dá)式不明確的情況下，通過設(shè)置參數(shù)的微小變化來衡量輸出值的變化情況。

在最優(yōu)參數(shù)組合領(lǐng)域進行靈敏度分析，會更加直觀展示，選用適應(yīng)度函數(shù)的倒數(shù)作為z軸。

2.4.1 主軸轉(zhuǎn)速、模孔直徑對粕殘油率的影響

主軸轉(zhuǎn)速、?？字睆綄ζ蓺堄吐实挠绊懸妶D2。由圖2可知，在?？字睆絰2為0.25處，適應(yīng)度函數(shù)倒數(shù)呈現(xiàn)明顯的凸起，表示在這個區(qū)間內(nèi)適應(yīng)度函數(shù)較小，而當(dāng)主軸轉(zhuǎn)速x1為0.5時，適應(yīng)度函數(shù)最小，組合最優(yōu)。在最優(yōu)點附近，當(dāng)?？字睆絰2在(0,0.25)區(qū)間時，適應(yīng)度函數(shù)值變化明顯，而在(0.25,0.7)區(qū)間內(nèi)，函數(shù)值沒有明顯變化；x1在(0,0.7)區(qū)間，主軸轉(zhuǎn)速對適應(yīng)度函數(shù)的數(shù)值基本沒有影響，其靈敏度較低，表明主軸轉(zhuǎn)速對產(chǎn)品質(zhì)量的影響基本可以忽略。

圖2 主軸轉(zhuǎn)速、?？字睆綄ζ蓺堄吐实挠绊?/p>

2.4.2 套筒溫度、喂料速度對粕殘油率的影響

套筒溫度、喂料速度對粕殘油率的影響見圖3。由圖3可知，套筒溫度和喂料速度對產(chǎn)品質(zhì)量的影響有著較大的相似性。在最優(yōu)點(1.0,0.75)附近，函數(shù)值較為平緩，此時變量對函數(shù)值的靈敏度較??；函數(shù)值最大的區(qū)間落在(0.3，1.0)區(qū)間內(nèi)，可見當(dāng)喂料速度、套筒溫度太低時將會較大地影響產(chǎn)品質(zhì)量。

圖3 套筒溫度、喂料速度對粕殘油率的影響

2.4.3 含水率、軸頭間隙對粕殘油率的影響

含水率、軸頭間隙對粕殘油率的影響見圖4。由圖4可知，含水率和軸頭間隙對于產(chǎn)品質(zhì)量的影響也比較小，其適應(yīng)度函數(shù)圖像較為平緩。

圖4 含水率、軸頭間隙對粕殘油率的影響

2.4.4 各參數(shù)靈敏度分析

為進一步探究各試驗參數(shù)對粕殘油率的影響，在極值點附近進行靈敏度分析。函數(shù)值對各變量的偏導(dǎo)數(shù)可以反映在該參數(shù)組合附近變量對函數(shù)值的影響程度，如下式：

式中：f為粕殘油率；x為試驗參數(shù)。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行計算，可以得到各變量的靈敏度，結(jié)果見表3。

表3 各變量靈敏度

由表3可知，對產(chǎn)品質(zhì)量影響最大的是x2，即模孔直徑，而影響最小的是x6，即軸頭間隙，因此在實踐過程中，應(yīng)重點關(guān)注影響較大的變量，即?？字睆健⒅鬏S轉(zhuǎn)速和套筒溫度。

3 結(jié) 論

本文通過構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將擠壓膨化產(chǎn)品質(zhì)量和工藝參數(shù)之間的關(guān)系進行映射，結(jié)合粒 子群算法進行工藝參數(shù)尋優(yōu)。

(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確映射工藝參數(shù)和產(chǎn)品質(zhì)量之間的關(guān)系，模型準(zhǔn)確度高，經(jīng)試驗驗證其結(jié)果是準(zhǔn)確可靠的。

(2)根據(jù)仿真結(jié)果可以確定最佳的參數(shù)組合為主軸轉(zhuǎn)速55 r/min、模孔直徑12 mm、套筒溫度105℃、喂料速度26 r/min、含水率11%和軸頭間隙12 mm。在最優(yōu)參數(shù)組合下，粕殘油率為1.03%。

(3)?？字睆?、主軸轉(zhuǎn)速和套筒溫度對產(chǎn)品質(zhì)量的影響較大。

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OptimizationofpeanutextrusionparametersbasedonBPneuralnetwork

HU Ruifen1, WANG Di2, CHENG Yiqi1, ZHANG Zhaoguo1

(1.College of Modern Agricultural Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China; 2. Heilongjiang Vocational College for Nationalities, Harbin 150081, China)

The effects of peanut extrusion parameters on product quality (residual oil rate of the meal) were studied. Through the establishment of BP neural network model, the samples were trained to have the mapping ability of process parameters-product quality. Combined with PSO, the optimal parameter combination was determined when the residual oil rate of the meal was the lowest. The results showed that BP neural network model was established and the relevant experiments verified the simulation results, which showed that BP neural network model had effectiveness and adaptability in parameter optimization. The optimal parameter combination was obtained as follows: spindle speed 55 r/min, diameter of die orifice 12 mm, sleeve temperature 105℃, screw speed 26 r/min, moisture content 11% and distance between die and screw 12 mm. Under these conditions, the residual oil rate of the meal was 1.03%. The diameter of die orifice, spindle speed and sleeve temperature had higher effects on the product quality.

peanut; extrusion; BP neural network

2017-01-11；

：2017-06-04

胡瑞芬(1989)，女，碩士研究生，研究方向為農(nóng)產(chǎn)品加工(E-mail)1037506227@qq.com。

張兆國，教授，博士(E-mail)zhaoguozhang@163.com。

TS224;TP183

：A

1003-7969(2017)08-0153-04

應(yīng)用技術(shù)