沈陽化工大學機械工程學院 郭樹國 王麗艷

沈陽理工大學機械工程學院 李成華＊

長期以來，由于缺乏加工工藝和設備，豆粕主要用于飼料原料，造成了資源極大浪費。因此，采用膨化技術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）研究認為，物料在擠壓膨化加工過程中的變化復雜，目前有關螺桿擠壓加工食品原料的相關理論仍不完善，很難從物料特性、擠壓機結構參數和加工條件預測擠壓膨化的質量和效果。張敏等（2006）和申德超等（2004）研究報道，物料含水量、螺桿轉速和機筒溫度是影響膨化質量的主要參數，但其對膨化質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)的數學建模方法研究擠壓機工藝參數與目標之間的關系，尚存在諸多困難。朱文學和孫淑紅（2011）、劉振宇和郭玉明（2009）研究認為，BP神經網絡具有高度非線性映射能力，在優(yōu)化試驗工藝參數，預測試驗結果方面有明顯優(yōu)勢。本研究利用BP神經網絡構建螺桿擠壓機工藝參數與膨化指數之間的關系模型。研究豆粕含水率、膨化機螺桿轉速和機筒溫度對膨化指數之間的關系，旨在實現對豆粕擠壓后產品質量的預測。

1 材料與方法

1.1 試驗設備與材料 擠壓膨化試驗在自行研制的單螺桿擠壓膨化機上進行，擠壓膨化機主要由螺桿、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構。膨化機的主要技術參數：?？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。試驗材料為80～100目低變性豆粕，營養(yǎng)成分含量：蛋白質約為45%，粗纖維約為8%，脂肪約為2.7%。

1.2 試驗儀器 XMT型數顯調節(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 試驗方法 根據已有研究報道并結合試驗用擠壓機參數可調性，試驗中考慮豆粕含水率、膨化機螺桿轉速和機筒溫度3個因素，進行二次回歸通用旋轉組合設計試驗生產大豆組織蛋白，因素水平及編碼見表1，試驗計劃和試驗結果見表2。

表1 因素水平編碼表

表2 試驗計劃及試驗結果

1.4 試驗指標 以膨化指數作為評價豆粕擠壓膨化的質量和膨化機工作性能指標；膨化指數為未經干燥擠出物的平均直徑與膨化機模孔直徑之比，是衡量膨化物品質的主要指標。

2 結果與分析

以二次回歸通用旋轉組合設計試驗的20次試驗為訓練樣本，構建BP神經網絡模型，輸入參數為豆粕含水率、膨化機螺桿轉速和機筒溫度，膨化指數為輸出樣本，對工藝參數進行優(yōu)化。

2.1 BP神經網絡模型的訓練 在本系統(tǒng)中，神經網絡的傳遞函數是基于S型的函數，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行歸一化處理：

式中：x—歸一化前的數據；

xi—歸一化后的數據；

xmax—原始數據組中的最大值；

xmin—原始數據組中的最小值。

歸一化后的樣本數據見表3。

選擇最大訓練次數1000次，期望誤差10-3，用表3中數據對BP神經網絡進行訓練，節(jié)點數為10的神經網絡的訓練誤差曲線見圖2，從圖2可見，經過9步長的訓練，網絡收斂于目標誤差10-3。

表3 神經網絡樣本數據

圖3中橫坐標為目標輸出，縱坐標為網絡輸出，實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，實線與虛線幾乎重合，說明此網絡具有良好的預測性能。

2.2 BP神經網絡的預測 根據試驗所選定的3個因素5個工藝水平，共存在125種工藝組合。將選取的預測樣本直接輸入模型進行預測，即可得到所有預測樣本，預測結果的變化趨勢見圖4。

通過對比可發(fā)現，在正交試驗分析中干燥速率的最大值為3.63，其所對應的工藝參數組合在BP神經網絡分析方法中的第15組，其輸出預測值為3.59，與模型預測值的相對誤差為1.1%。

2.3 BP神經網絡的仿真檢驗 為檢驗BP神經網絡模型的可靠性，從125個網絡預測值中選取膨化指數最大的參數條件，對應的工藝參數見表4。由表4可見，通過對該工藝參數進行試驗與計算，得到膨化指數為3.57，與模型預測值的相對誤差為1.4%。

表4 BP神經網絡預測結果與試驗結果

3 結論

3.1 通過二次回歸通用旋轉組合設計結合BP神經網絡，得出螺桿擠壓機的最佳工藝條件，即含水率17%、轉速 335 r/min、溫度 130℃，此時膨化指數為3.57，模型預測值與試驗實測值的相對誤差為1.4%。

3.2 利用BP神經網絡構建螺桿擠壓機工藝參數與膨化指數之間的關系模型，實現了對膨化指數的實時預測。仿真結果與實測值有較好的擬合性，說明所建模型具有較高的預測精度，對生產實踐具有較好的指導意義。

[1]劉振宇，郭玉明.應用BP神經網絡預測高壓脈沖電場對果蔬干燥速率的影響[J].農業(yè)工程學報，2009，25（2）：235 ～ 238.

[2]申德超，張兆國，張敏，等.菜籽擠壓膨化系統(tǒng)參數對出油率影響的試驗研究[J].農業(yè)工程學報，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的研究現狀[J].食品與機械，1999，5：35 ～ 37.

[4]張宏.飼料膨化機優(yōu)化加工參數的確定方法[J].哈爾濱理工大學學報，1999，4：74 ～ 76.

[5]張敏，申德超，張兆國.擠壓膨化預處理對菜籽料胚性狀的影響試驗[J].農業(yè)機械學報，2006，37（3）：72 ～ 75.

[6]朱文學，孫淑紅.基于BP神經網絡的牡丹花熱風干燥含水率預測模型[J].農業(yè)機械學報，2011，42（8）：128 ～ 131.