基于WSNs和BP神经网络的黄酒发酵过程监测系统研发

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黄酒作为我国特有的酿造酒,随着黄酒保健的理念逐步深入人心,黄酒的需求量将不断增长。在国家大力推进中国制造2025的大背景下,各行业的科学技术得到了迅速的发展,而黄酒产业的自动化技术,不论在技术研究还是在技术应用领域,都严重滞后于白酒、啤酒、葡萄酒等饮料酒行业。当前大部分黄酒企业使用传统的黄酒酿造技术,虽然一定程度上保留了黄酒的独特的文化底蕴,但黄酒的品质稳定性差,且技术成熟工人数有限,黄酒产量无法得到有效的提升。因此需要在保障黄酒的品质前提下,通过对黄酒关键工序的关键影响因素进行实时无线监测、精确预测,逐步提高黄酒企业的信息化程度,进而提升生产效率。本文通过关键工序分析和影响因素分析,最终以黄酒发酵工序的发酵温度和酒精浓度为研究对象,主要研究内容包括:(1)基于Zigbee技术,使用Arduino微控制器、DS18B20温度传感器、MQ-3酒精浓度传感器、Zigbee模块(CC2530+CC2591)开发Zigbee终端设备、路由设备以及协调设备,使用点播方式组建无线传感器网络(WSNs)。为精确地计算酒精浓度值,基于插值法建立酒精浓度计算模型,通过对比指数逼近、多项式逼近以及幂逼近等插值法的SSE、R-square、RMSE,最终确定酒精浓度与电压之间的构造函数。(2)为提高黄酒发酵过程的信息化程度,基于Python语言、PyQt平台以及SQLite嵌入式数据库开发了黄酒发酵温度监测软件,该软件包含:订单管理、员工管理、发酵罐管理、用户管理、车间看板显示、发酵罐详情显示、温度预测以及短信通知等功能。该软件能够通过串口控制Zigbee协调设备,向指定的IP地址Zigbee终端设备发送指令,同时接收Zigbee终端设备回传的温度和酒精浓度数据。(3)为实现黄酒的前馈控制,需要提前预测黄酒下一阶段的温度值,因此基于BP神经网络,建立三层感知机的黄酒前酵温度预测模型,以前五个时刻的温度值作为神经网络的输入,预测下一时刻的温度值,通过对比均方误差(MSE)变化,验证了BP神经网络在黄酒前酵温度预测中具有良好的可靠性。本文开发的黄酒发酵过程监测系统,由硬件和软件模块组成,其中基于Zigbee通信模块组建的WSNs传感网络形成系统的硬件平台,基于Python语言和PyQt5开发了软件模块。以关键工序为监测对象,实现黄酒发酵过程的全流程的温度实时监测、温度预测、温度预警以及酒精浓度监测等功能,最大程度的提高黄酒产业的信息化程度,且该系统成本低廉、传输稳定、维护便捷、适用性强,不仅限于黄酒生产过程中的参数监测,还适用于大部分无线监测领域,具有良好的应用前景,有望实现产业化应用。
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