【摘 要】
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为提高摘酒酒精度,稳定基酒质量,达到分段摘酒的目的,该研究以酒精水溶液密度、温度、酒精体积分数关系为映射,利用最小二乘法建立了基酒密度、酒精度和温度的最优模型,以音
【机 构】
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四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,四川轻化工大学自动化与信息工程学院,西南科技大学信息工程学院
【基金项目】
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人工智能四川省重点实验室开放基金项目(2018RYY01、2018RYJ05),四川省科技计划项目(2018GZDZX0045),四川省科技计划重点研发项目(17ZDYF3058).
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为提高摘酒酒精度,稳定基酒质量,达到分段摘酒的目的,该研究以酒精水溶液密度、温度、酒精体积分数关系为映射,利用最小二乘法建立了基酒密度、酒精度和温度的最优模型,以音叉密度计监测基酒密度,通过模型转换为酒精度后,对比实测酒精度与预测酒精度之间的差异,并在模型建立的基础上,设计了一种分段摘酒装置。结果表明,所建模型预测平均差、平均相对误差分别在1.36～2.84、2.2%～6.5%,无显著波动性差异,稳定性良好。该模型配合分段摘酒装置,为白酒工业提供了一种摘酒技术手段,有利于提升摘酒品质与产量。
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