基于介电特性的酸奶发酵质量参数在线监测技术研究

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酸奶是一种历史悠久而且具有良好的营养保健功能的食品,随着社会需求的增加,酸奶产量逐年增加,酸奶生产趋向自动化。在自动化生产过程中,为了实现产品的高度一致性和再现性,需要对酸奶发酵过程中的质量参数在线监测,以实现酸奶发酵过程在线监测。但是,目前在线监测技术局限在发酵终点判断上,对酸奶品质在线监测很少。因此,研究能够同时实现酸奶发酵终点判断和品质检测的在线监测技术具有重要的意义。本文以酸奶为研究对象,首先研究了酸奶发酵过程中在1 MHz~3 GHz之间的介电特性,然后对酸奶发酵过程中的介电频谱,用化学计量学方法,包括用X-Y共生距离(SPXY)法对样本进行划分,通过Savitzky—Golay卷积平滑(SG平滑)法和标准正态变换(SNV)法预处理介电频谱,经主成分分析(PCA)法和连续投影(SPA)法提取特征变量后,与原始频谱(FS)建立偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)模型,用以监测酸奶发酵过程中的p H值、主要成分含量和质构特性,并分析建模过程中不同处理对模型性能的影响,从中选出最优模型。研究结果如下:(1)随着频率的增加,酸奶的介电常数ε′和介电损耗因子ε″都在减小;随着发酵时间的延长,酸奶的介电常数ε′没有明显规律,介电损耗因子ε″在逐渐增大。(2)SPA-SVM模型对酸奶的p H值的监测效果最好,其Rc和Rp分别为0.9835和0.9939,RMSEC和RMSEP分别为0.1305和0.0756。(3)FS-SVM模型对酸奶中的脂肪、蛋白质和乳酸含量的监测效果最好。监测脂肪含量的模型的Rc和Rp分别为0.9386和0.8445,RMSEC和RMSEP分别为0.0730和0.0610。监测蛋白质含量的模型的Rc和Rp分别为0.9396和0.8702,RMSEC和RMSEP分别为0.0578和0.0446。监测乳酸含量的模型的Rc和Rp分别为0.9899和0.9861,RMSEC和RMSEP分别为0.0124和0.0110。本文所选的几种模型都不可用于监测酸奶中非脂乳固体和总固形物含量。(4)PCA-SVM模型更适合监测酸奶的硬度,其Rc和Rp分别为0.9287和0.9637,RMSEC和RMSEP分别为23.7503和17.8438。SPA-SVM模型更适合监测酸奶的稠度、内聚性和粘性,监测酸奶稠度的模型的Rc和Rp分别为0.9709和0.9850,RMSEC和RMSEP分别为150.8626和121.3996;监测酸奶内聚性的模型的Rc和Rp分别为0.9115和0.9708,RMSEC和RMSEP分别为18.0369和16.4670;监测酸奶黏度的模型的Rc和Rp分别为0.8901和0.9757,RMSEC和RMSEP分别为18.6235和10.1780。
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