为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律,该试验以绿茶为例,通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干,监测不同喂入量(800～1200 g)、烘干温度(90～120℃)、滚筒转速(20～30 r/min)下的茶叶含水率变化.试验采用烘干法测定含水率,将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入,含水率作为输出,分别利用多元线性回归、BP(Back Propagation)神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络(PSO-Elman)算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型.结果表明,温度对烘干过程影响最大,喂入量以茶叶铺满滚筒壁形成完美抛撒料幕为宜,过多容易造成受热不均,整个烘干过程茶叶含水率降低速率呈现先快后慢的趋势,烘干结束时含水率基本稳定在4％～5％.分别对建立的多元线性回归、BP、Elman以及PSO-Elman含水率预测模型进行验证和误差分析,模型测试集决定系数分别为0.9609、0.9980、0.9985和0.9994,且BP和Elman,PSO-Elman模型的平均绝对误差仅为0.035％、0.026％和0.014％,而传统线性回归模型的平均绝对误差高达2.414％,相比传统线性回归模型,3种神经网络算法均表现出了更好的预测效果,能更好的预测茶叶烘干过程的含水率变化.研究结果可为茶叶热风烘干工艺和过程提供理论依据,为指导茶叶加工生产,提高加工效率和茶叶品质提供参考依据.
含水率 干燥 茶叶 动态规律 神经网络 预测模型