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申请/专利权人：中国农业科学院油料作物研究所
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的智能油料压榨控制方法，包括以下步骤：S1、对饼粕残油、榨膛温度与压力、物料含水进行非线性回归建模；S2、含水环以非线性回归模型输出的最优含水率指令值作为控制指令，以含水率传感器输出作为反馈，进行闭环控制；S3、获得相应的控制输出值，输出值乘以比例因子并加上温度基数，得到温度环的温度指令；S4、采用步骤S2的滤波方法进行滤波，获得温度反馈滤波值；S5、对微波处理能力与榨机的工艺参数进行匹配。根据微波传送带转速值，计算榨机主轴转速值与压料电机转速值。本发明可在油料榨油过程中，根据各种在线传感器的检测数据进行自我学习、自动调优，从而实现智能压榨以提高出油率。
主权项：1.一种基于深度学习的智能油料压榨控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集来自于同一产线的针对不同物料的油料加工工艺数据，通过一维卷积神经网络对饼粕残油、榨膛温度与压力、物料含水进行非线性回归建模，获取针对不同物料的最优含水率指令值；S2、含水环以最优含水率指令值作为控制指令，以含水率传感器输出作为反馈，进行闭环控制；S3、含水环将物料含水率误差及误差变化率，输入模糊控制规则中；获得相应的控制输出值，输出值乘以比例因子并加上温度基数，得到温度环的温度指令；S4、由于温度传感器输出值与含水率反馈一样存在着跳变的问题，采用步骤S2的滤波方法进行滤波，获得温度反馈滤波值；S5、对微波处理能力与榨机的工艺参数进行匹配；根据微波传送带转速值，计算榨机主轴转速值与压料电机转速值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国农业科学院油料作物研究所 基于深度学习的智能油料压榨控制方法
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