[发明专利]一种食品智能化液态发酵参数控制方法

权利要求书

1.一种食品智能化液态发酵参数控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，采集夏秋茶氧化发酵过程中发酵液的多酚含量和颜色信息；

步骤2，将多酚含量和颜色信息作为模糊推理的输入因素，将夏秋茶氧化发酵的温度、发酵液PH、发酵液溶氧值DO、发酵液搅拌的转速作为模糊推理的输出因素；构建模糊控制系统；

步骤3，确定模糊控制系统的输入输出因素的变化论域；

步骤4，制定输入输出因素的模糊划分及隶属度函数；

步骤5，制定输入输出参数概率耦合规则及模糊控制表；

步骤6，模糊推理及改进的马尔科夫方法解耦合化；

模糊推理及改进的马尔科夫方法解耦合化的具体过程为：

此模糊推理和改进马尔科夫方法解耦合模型构成如下：

对于采集的发酵液多酚含量以及颜色信息，以及需要输出至控制机构的发酵温度、发酵液pH、发酵液溶氧值DO、发酵液搅拌转速，计算各参数组合的模型的权重，并将多个模型作为观察序列，采用前向因子α_t(i)，对前向因子初始化，α₁(i)＝π_ib_i(Y₁),其中1≤i≤N，Y1是时序中初始时刻的概率；运用递归的方法不断计算权重，从前向后逐步递推α_t+1(j)＝[∑α_t(i)α_ij]b_j(Y_t+1)，其中1≤t≤T-1，1≤j≤N，α_t为观察序列在t时刻的概率，b_j为给定马尔可夫模型观察序列的概率；

将发酵控制模型看作是一个观察序列，O＝O₁O₂,...,O_T观察模型为λ＝(A,B,π)，计算P(O|λ)，并将各参数的数据作为一个给定模型与观察序列的匹配程度；

选择一个确定的马尔科夫模型λ_i＝{A_i,B_i,π_i},i＝1,2,···,C，其中A_i，B_i，π_i均为模型的参数；对于给定的发酵模型观察序列O＝O₁,O₂,···,O_T以及隐马尔科夫模型的模型参数λ_i,i＝1,2,···,C，其中O_T为因素O在T时刻所处的被观察状态；

对于一个特定状态序列Q＝q₁,q₂,...,q_T，产生观察序列O＝O₁O₂,...,O_T的概率为：

其中b_qT为概率模型在t＝T时观察序列O的概率，对给定模型参数λ，产生状态序列Q＝q₁,q₂,...,q_T的概率为：P(Q|λ)＝π_q1a_q1q2a_q2q3···a_qT-1qT(4.11)

其中α_qT-1qT为函数参数，为了计算模型产生观察序列O＝O₁O₂,...,O_T的概率，必须将每一种隐状态序列都考虑进去，计算它们各自产生观察序列O＝O₁O₂,...,O_T的概率，然后进行求和，因此，所求概率为：

从式(4.12)得出，观察序列O＝O₁O₂,...,O_T的概率等于所有可能产生这个观察序列的隐状态序列的概率之和，基于前向方法递归思想的算法计算P(O|λ)，使得算法的时间复杂度减小至N²T，N为观察序列的维度；求解耦合状态下各个发酵控制参数的解耦值；

步骤7，将夏秋茶氧化发酵过程中的四个输出因素作为控制参数，并输入到执行机构中，分别调节执行机构中的加热装置、用于改变发酵液PH值的酸碱泵、用于改变发酵液溶氧值的气泵以及改变发酵液搅拌转速的搅拌电机。