固定化酵母及其在啤酒发酵中应用的研究进展

本文通过对固定化酵母及其在啤酒发酵中应用的研究进展进行探究,可知固定化酵母不仅可以可缩短啤酒的生产周期而不影响啤酒的质量,而且由于发酵罐中的高细胞密度导致了快速发酵和较高的生产力降低了生产成本。固定化酵母在啤酒中的研究与应用是工业化啤酒和精酿啤酒的里程碑。     

多元统计分析技术在市售纯生啤酒一致性研究中的应用

目的 研究不同品牌和不同工厂市售纯生啤酒特征和产品质量一致性。方法 以国内3个品牌共计9个工厂1年内生产的不同批次纯生啤酒为研究对象,采用气相色谱法测定啤酒的风味代谢产物并由国家级专业评酒委员进行样品感官评价分析,以多元统计分析方法中的主成分分析(principal component analysis,PCA)、聚类分析(cluster analysis, CA)研究不同品牌纯生啤酒一年内生产的不同批次之间的产品特质和一致性。结果 研究结果显示3个品牌之间风味代谢物差异不大,感官评价分析差异较大,B品牌一致性最差,A品牌次之,C品牌最好。B品牌出现日光臭比率为19.4%,出现均值0.18以上纸板味的比率为48.4%,缺陷量级为专业级国家评委可感知,普通消费者难以察觉,国内纯生啤酒风味评价良好。结论 多元统计分析方法可用于产品质量一致性评价,不论是生产过程中的麦汁、发酵液等半成品还是啤酒成品控制中都能够发挥一定作用,这些工具的运用可提升啤酒企业的产品质量一致性。     

基于即时学习的MIMO系统滑模预测控制方法

针对MIMO非线性系统的控制问题,采用数据驱动的控制策略,将具有本质自适应能力的即时学习算法与具有强鲁棒性的滑模预测控制相结合,设计了一种基于即时学习的滑模预测（LL-SMPC）控制方法．该方法在在线局部建模的基础上,采用滑模预测控制律求取最优控制量,具有较强的自适应和抗干扰能力,并避免TDiophantine方程的求解,有效减少了计算量．通过仿真研究,验证了算法的有效性．     

一种基于差分进化算法的多模型建模方法

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时优化;最后利用支持向量基求取分割曲面方程.仿真结果表明,该方法能以最优的线性子模型集准确地逼近非线性系统.     

综合自动化变电站中通讯规约的规范化

在变电站综合自动化技术的应用中,由于没有统一的标准规约,使得站内设备间的通讯接口比较困难,极大的限制了对设备的选型,限制了新技术、新产品的推广应用.故建议推广使用IEC60870-5-103规约.