基于BP算法的喷雾干燥神经网络模型的建立

随着经济的发展，喷雾干燥技术的应用越来越广泛，但在实际生产实践中．由于干燥过程影响因素很多，喷雾干燥的参数调试和试验必须在实际试验中探索。为此，通过搜集大量相关资料，选择了3个对喷雾干燥效果影响较大的参数（进风温度、压力、粘度）作为输入。选择平均粒子径参数来反映喷雾干燥的效果。建立三输入单输出的BP神经网络模型来模拟喷雾干燥系统的干燥机理，从而在计算机上实现了实时监测与控制相关参数对喷雾干燥过程的影响。实验证明，其对指导生产试验与降低经济成本具有一定意义与价值。     

水产品喷雾干燥的计算机模拟

喷雾干燥是利用雾化器将料液分散为细小的雾滴,并在热干燥介质中迅速蒸发溶剂形成干粉产品的过程。随着经济的发展喷雾干燥技术的应用越来越广泛。但在实际生产试验中,由于干燥过程影响因素很多,喷雾干燥的参数调试和试验必须在实际试验中不断摸索。该文采用具有自适应、自记忆和自学习能力的BP神经网络模型(基于MATLAB环境下)来模拟喷雾干燥的输出情况,并用F lash软件创建喷雾干燥机的动态模型,在VB环境下调用喷雾干燥的动态模型和干燥过程控制模型BP网络模型,从而在计算机上实现了实时监测与控制相关参数对喷雾干燥过程的影响。