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申请/专利权人：中国农业科学院农产品加工研究所

摘要：本发明公开了一种畜禽肉超快速冷却智能控温方法，采用二氧化碳制冷方式，通过监测畜禽肉实时温度变化，根据设定的降温速度阈值，判断是否满足超快速冷却要求，若不满足则对比与降温速度阈值的差距，确定供液量调节量，改变阀开度。收集畜禽肉降温速度、供液量、阀开度的数据，采用神经网络对数据集进行分析学习，训练控制模型，精准预测供液量，调控制冷系统阀开度。本发明还公开了一种畜禽肉超快速冷却智能控温系统。根据本发明的方案，解决现有技术畜禽肉超快速冷却过程中制冷系统无法根据畜禽肉温度自动精准调控，导致降温速度慢、能耗高的问题，通过本发明实现在保证畜禽肉降温速度的同时降低系统能耗。

主权项：1.畜禽肉超快速冷却智能控温方法，其特征在于，采用二氧化碳制冷方式，所述方法包括：获取畜禽肉在冷却环境中当前数据采集周期的温度和时间；根据畜禽肉在冷却环境中当前数据采集周期的温度和时间，利用预先训练好的BP神经网络模型预测制冷系统在下一数据采集周期的制冷剂供液量调节量和制冷剂阀门开度；所述BP神经网络模型的训练方法包括：获取畜禽肉进入冷却环境时的初始温度和初始时间，记为温时序列（T0i，t0i），i为不同畜禽肉的编号，总共有n个畜禽肉个体；获取畜禽肉在冷却环境中第m个数据采集周期时的温度和时间，记为温时序列（Tmi，tmi）；计算畜禽肉在第m个数据采集周期内的冷却速度Vmi=（Tmi-T0i）（tmi-t0i）；获取预设的畜禽肉的降温速度阈值Vg和冷却目标终温Tg；对于每一畜禽肉个体，比较Tmi和Tg及Vmi和Vg：若所有畜禽肉个体均满足TmiTg且Vmi≥Vg，则满足超快速冷却要求，不做出调节命令；若至少有一个畜禽肉个体的TmiTg且Vmi≤Vg，则不满足超快速冷却要求，计算第m+1个数据采集周期的制冷剂供液量调节量Δq和制冷剂阀门开度k；若所有畜禽肉个体均满足Tmi≤Tg，则冷却结束；收集不同数据采集周期的温时序列、制冷剂供液量和制冷剂阀门开度，创建BP神经网络模型的训练样本集，利用训练样本集对预先构建的BP神经网络模型进行训练，采用反向传播算法调整BP神经网络模型的参数，直至模型收敛或达到最大训练次数；其中，计算第m+1个数据采集周期的供液量调节量Δq的方法包括：获取不满足超快速冷却要求的各个畜禽肉的重量Mi、比热容ci；计算第m+1个数据采集周期内，不满足超快速冷却要求的所有畜禽肉的热负荷差值ΔQ差总=∑ΔQ差i，其中ΔQ差i为不满足超快速冷却要求的单个畜禽肉的热负荷差值，ΔQ差i=ci·Mi·（Vg·Δt-Vmi·Δt），Δt为数据采集周期的时间间隔；获取预置的二氧化碳制冷剂的相变潜热Δh，计算第m+1个数据采集周期内制冷剂供液量调节量Δq的相变热Q相变=Δq·Δh·Δt；基于Q相变≥ΔQ差总，得出Δq≥∑[ci·Mi·（Vg-Vmi）]Δh。

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