BP神经网络算法在微波解冻保鲜装置的应用研究

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食品解冻的品质对人们的饮食和健康是极为重要,这一点在食品加工行业和酒店餐饮行业尤为突出。常规的解冻方式和技术存在各种缺点,因此,需要设计一台具有智能控制算法的微波解冻保鲜装置来解决这一问题。新型解冻柜主要由微波解冻系统、冷藏保鲜系统、杀菌保鲜系统、散热降温系统和雾化加湿系统组成。根据技术要求完成了新设备机械结构设计和电器元件选型,为改进BP神经网络PID算法解耦控制器提供了设备载体。控制系统以STM32F429IGT6(集成FPU和DSP指令)为核心,在软硬件设计方面,分别完成了主控制器、检测单元、温度控制、执行单元和辅助单元的设计,为改进BP神经网络PID算法解耦控制器提供了软硬件载体。温度控制主要包括加热系统和制冷系统,两大系统通过改进BP神经网络双变量PID解耦控制器来调节PWM脉冲空占比,分别实现了对磁控管功率调节和压缩机频率调节,最终实现了解冻食品内外均匀受热。解冻室内温度控制是一个复杂的过程,需要解决温度控制过程中的非线性、不均衡性和滞后性等问题。新控制器是基于改进共轭梯度的BP神经网络双变量PID解耦控制器,能够在线整定加热系统(磁控管)和制冷系统(变频压缩机)多个PID控制参数,进而完成解耦控制。使用MATLAB/Simulink软件对控制算法进行仿真并比较研究,并且证明了其有效性。最后,搭建实验样机,通过一系列实验分析比较,根据实验数据总结解冻规律,不但验证了新设备在结构设计和软硬设计方面的可靠性,而且还验证了智能算法的实用性和有效性。因此,新设备有极好的市场应用前景。
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