[发明专利]基于人工智能的白酒勾调控制方法及勾调控制系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的白酒勾调控制方法，其特征在于，包括：

步骤A：接收通过对成品酒进行微量成分检测而获得的成品酒微量成分的理化指标，同时，接收通过白酒品评方法对成品酒进行感官品评而获得的成品酒微量成分的感官指标；通过液相色谱仪检测成品酒的微量成分，获得成品酒微量成分的理化指标，成品酒微量成分的理化指标存入数据库中，得到成品酒微量成分理化指标数据库；

步骤B：通过基于BP神经网络的目标规划法，根据成品酒微量成分的理化指标和感官指标，建立白酒勾兑配方模型；所述数据库中还预存有各种原度酒、调味酒和成品酒的微量成分理化指标数据；所述步骤B包括：

步骤B1：从所述数据库中提取所需的原度酒、调味酒及成品酒的微量成分的理化指标数据并确定其约束值；

步骤B2：设计三层BP神经网络，确定成品酒微量成分的理化指标个数及优先因子个数，并根据成品酒微量成分的理化指标个数及优先因子个数规定所述三层BP神经网络的输入层的处理单元个数与输出层的处理单元个数；

步骤B3：依据样本选取方法，提取成品酒中的微量成分含量和其各理化指标的优先因子权系数当作训练样本，并利用所述三层BP神经网络进行训练，得到最优的优先因子对；

步骤B4：将得到的优先因子对应用到所述白酒勾兑配方模型中，求解出目标规划优化配方；

步骤B5：将所述目标规划优化配方与成品酒的微量成分理化指标进行比较，如比较结果符合预设值，则结束，否则返回执行步骤B3；

步骤C：根据所述白酒勾兑配方模型控制白酒勾调系统的成品酒勾调过程,具体的通过可编程控制器控制白酒勾调系统的成品酒勾调过程。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的白酒勾调控制方法，其特征在于，所述三层BP神经网络的中间层和输出层均使用Sigmoid函数。

3.如权利要求1所述的基于人工智能的白酒勾调控制方法，其特征在于，所述白酒勾调系统包括上位机控制系统、可编程控制器、下位机勾调系统，所述上位机控制系统通过所述可编程控制器与所述下位机勾调系统连接通信；

所述上位机控制系统用于接收用户写入的白酒勾兑配方模型，并根据所述白酒勾兑配方模型生成对所述可编程控制器的控制指令；

所述可编程控制器用于根据所述控制指令控制所述下位机勾调系统对成品酒的勾调过程。

4.如权利要求3所述的基于人工智能的白酒勾调控制方法，其特征在于，所述上位机控制系统包括MCGS服务器、DTU数据传输单元、触摸显示设备，所述DTU数据传输单元和所述触摸显示设备与所述MCGS服务器连接通信，所述MCGS服务器与所述可编程控制器连接通信；

所述DTU数据传输单元用于实现所述MCGS服务器与外部设备之间的数据通信，所述触摸显示设备用于向所述MCGS服务器输入信息以及显示所述白酒勾调系统的运行状态；

所述下位机勾调系统包括三个基酒储罐，所述基酒储罐内安装有与所述可编程控制器连接通信的第一液位传感器，所述第一液位传感器用于检测所述基酒储罐中的基酒液位，并将检测到的液位数据发送到所述可编程控制器；

所述基酒储罐通过输送系统与勾兑罐连通，用于将存储的基酒通过所述输送系统输送到所述勾兑罐进行勾兑，所述可编程控制器与所述输送系统连通，用以控制所述输送系统的工作状态；

所述勾兑罐内设置有用于检测所述勾兑罐内温度的温度传感器用于检测所述勾兑罐内液位的第二液位传感器，所述温度传感器和所述第二液位传感器与所述可编程控制器连接通信。

5.如权利要求4所述的基于人工智能的白酒勾调控制方法，其特征在于，所述输送系统包括输送管道和沿所述输送管道由所述基酒储罐向所述勾兑罐依次设置的入酒阀、输送泵、流量计、电磁阀、出酒阀，所述基酒储罐中的基酒沿所述输送管道依次通过所述入酒阀、输送泵、流量计、电磁阀和出酒阀输送到所述勾兑罐；所述可编程控制器与所述入酒阀、输送泵、流量计、电磁阀和出酒阀连接通信用以接收所述流量计检测到的流量数据和控制所述入酒阀、输送泵、电磁阀和出酒阀的工作状态。

6.如权利要求5所述的基于人工智能的白酒勾调控制方法，其特征在于，所述三个基酒储罐通过同一输送系统与所述勾兑罐连通。