基于BP神经网络的豆粕挤压膨化参数优化

沈阳化工大学机械工程学院 郭树国 王丽艳

沈阳理工大学机械工程学院 李成华＊

长期以来，由于缺乏加工工艺和设备，豆粕主要用于饲料原料，造成了资源极大浪费。因此，采用膨化技术加工豆粕为大豆蛋白是一种可行的加工工艺。文东辉等（1999）和张宏（1999）研究认为，物料在挤压膨化加工过程中的变化复杂，目前有关螺杆挤压加工食品原料的相关理论仍不完善，很难从物料特性、挤压机结构参数和加工条件预测挤压膨化的质量和效果。张敏等（2006）和申德超等（2004）研究报道，物料含水量、螺杆转速和机筒温度是影响膨化质量的主要参数，但其对膨化质量的影响很难用理论分析的方法来决定主次和优劣。采用传统的数学建模方法研究挤压机工艺参数与目标之间的关系，尚存在诸多困难。朱文学和孙淑红（2011）、刘振宇和郭玉明（2009）研究认为，BP神经网络具有高度非线性映射能力，在优化试验工艺参数，预测试验结果方面有明显优势。本研究利用BP神经网络构建螺杆挤压机工艺参数与膨化指数之间的关系模型。研究豆粕含水率、膨化机螺杆转速和机筒温度对膨化指数之间的关系，旨在实现对豆粕挤压后产品质量的预测。

1 材料与方法

1.1 试验设备与材料 挤压膨化试验在自行研制的单螺杆挤压膨化机上进行，挤压膨化机主要由螺杆、套筒、模头等组成，螺杆采用单螺旋等螺距变根径矩形螺纹结构。膨化机的主要技术参数：模口直径为2.5 mm、螺杆长度为150 mm、螺杆外径为45 mm、螺纹牙宽为5 mm、螺纹牙高为3 mm。试验材料为80～100目低变性豆粕，营养成分含量：蛋白质约为45%，粗纤维约为8%，脂肪约为2.7%。

1.2 试验仪器 XMT型数显调节仪，AG-204型分析天平，79725型电热恒温干燥箱，BA7200型连续光谱二级管阵列近红外分析仪。

1.3 试验方法 根据已有研究报道并结合试验用挤压机参数可调性，试验中考虑豆粕含水率、膨化机螺杆转速和机筒温度3个因素，进行二次回归通用旋转组合设计试验生产大豆组织蛋白，因素水平及编码见表1，试验计划和试验结果见表2。

表1 因素水平编码表

表2 试验计划及试验结果

1.4 试验指标 以膨化指数作为评价豆粕挤压膨化的质量和膨化机工作性能指标；膨化指数为未经干燥挤出物的平均直径与膨化机模孔直径之比，是衡量膨化物品质的主要指标。

2 结果与分析

以二次回归通用旋转组合设计试验的20次试验为训练样本，构建BP神经网络模型，输入参数为豆粕含水率、膨化机螺杆转速和机筒温度，膨化指数为输出样本，对工艺参数进行优化。

2.1 BP神经网络模型的训练 在本系统中，神经网络的传递函数是基于S型的函数，其输入输出范围在区间[0，1]最佳，因此本文采用如下公式进行归一化处理：

式中：x—归一化前的数据；

xi—归一化后的数据；

xmax—原始数据组中的最大值；

xmin—原始数据组中的最小值。

归一化后的样本数据见表3。

选择最大训练次数1000次，期望误差10-3，用表3中数据对BP神经网络进行训练，节点数为10的神经网络的训练误差曲线见图2，从图2可见，经过9步长的训练，网络收敛于目标误差10-3。

表3 神经网络样本数据

图3中横坐标为目标输出，纵坐标为网络输出，实线表示理想回归直线，虚线表示最优回归直线。从图3可见，实线与虚线几乎重合，说明此网络具有良好的预测性能。

2.2 BP神经网络的预测 根据试验所选定的3个因素5个工艺水平，共存在125种工艺组合。将选取的预测样本直接输入模型进行预测，即可得到所有预测样本，预测结果的变化趋势见图4。

通过对比可发现，在正交试验分析中干燥速率的最大值为3.63，其所对应的工艺参数组合在BP神经网络分析方法中的第15组，其输出预测值为3.59，与模型预测值的相对误差为1.1%。

2.3 BP神经网络的仿真检验 为检验BP神经网络模型的可靠性，从125个网络预测值中选取膨化指数最大的参数条件，对应的工艺参数见表4。由表4可见，通过对该工艺参数进行试验与计算，得到膨化指数为3.57，与模型预测值的相对误差为1.4%。

表4 BP神经网络预测结果与试验结果

3 结论

3.1 通过二次回归通用旋转组合设计结合BP神经网络，得出螺杆挤压机的最佳工艺条件，即含水率17%、转速 335 r/min、温度 130℃，此时膨化指数为3.57，模型预测值与试验实测值的相对误差为1.4%。

3.2 利用BP神经网络构建螺杆挤压机工艺参数与膨化指数之间的关系模型，实现了对膨化指数的实时预测。仿真结果与实测值有较好的拟合性，说明所建模型具有较高的预测精度，对生产实践具有较好的指导意义。

[1]刘振宇，郭玉明.应用BP神经网络预测高压脉冲电场对果蔬干燥速率的影响[J].农业工程学报，2009，25（2）：235 ～ 238.

[2]申德超，张兆国，张敏，等.菜籽挤压膨化系统参数对出油率影响的试验研究[J].农业工程学报，2004，20（6）：186 ～ 190.

[3]文东辉，徐克非，郝文杰，等.国外双螺杆挤压膨化机的研究现状[J].食品与机械，1999，5：35 ～ 37.

[4]张宏.饲料膨化机优化加工参数的确定方法[J].哈尔滨理工大学学报，1999，4：74 ～ 76.

[5]张敏，申德超，张兆国.挤压膨化预处理对菜籽料胚性状的影响试验[J].农业机械学报，2006，37（3）：72 ～ 75.

[6]朱文学，孙淑红.基于BP神经网络的牡丹花热风干燥含水率预测模型[J].农业机械学报，2011，42（8）：128 ～ 131.