一种基于模式识别的萎凋机控制方法   0    0

本发明提供了一种基于模式识别的萎凋机控制方法，包括如下步骤：a.建立模型；b.获取数据；c.对比最优可能结果；d.获取最佳控制参数；e.对比控制参数；f.调整控制参数。本发明通过实时的模式识别并调整控制参数，能有效的对茶叶萎凋过程进行调整，及时将萎凋机的控制参数调整为最合适的结果，从而极大的提升成品品质。

1.一种基于模式识别的萎凋机控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
a.建立模型：通过历史数据，建立气味成分→品质分级和控制参数→品质结果的数据模型，并对每一品质分级下可能的气味成分建立品质分级数据库；
b.获取数据：从设置在萎凋机里的多组气体传感器中获取当前茶叶气味数据，并附当前控制参数；
c.对比最优可能结果：对当前茶叶气味数据用气味成分→品质分级的数据模型进行模式识别，并将识别出来的品质对比品质分级数据库，判断最有可能达到的最高品质分级；
d.获取最佳控制参数：根据控制参数→品质结果的数据模型，逆运算得到对应上述可能达到的最高品质分级的控制参数，控制参数包括萎凋机的输送速度、风机工作功率和发热管的发热功率；
e.对比控制参数：将步骤d中得到的控制参数，与步骤b中的当前控制参数进行对比；
f.调整控制参数：根据对比结果对萎凋机进行控制调整，并重新进入步骤b，直至手动关闭结束。

2.如权利要求1所述的基于模式识别的萎凋机控制方法，其特征在于：所述步骤a中建立气味成分→品质分级和控制参数→品质结果的数据模型，是在电脑上进行，并将建立好的数据模型写入单片机以完成之后的步骤。

3.如权利要求1所述的基于模式识别的萎凋机控制方法，其特征在于：所述气味成分→品质分级的数据模型由三个隐含层的BP神经网络算法经过5次训练建立。

4.如权利要求1所述的基于模式识别的萎凋机控制方法，其特征在于：所述控制参数→品质结果的数据模型为多元一次线性方程。