模型预测控制技术在婴配乳粉配料优化中应用

为降低婴幼儿配方乳粉生产过程中的营养成分含量波动,本研究基于模型预测控制(MPC)算法和序列二次规划(SQP)算法构建婴幼儿配方乳粉配料优化控制模型,进行配料过程营养成分含量预测、反馈校正和滚动优化。结果表明,通过配料优化控制模型模拟干预100批次乳粉生产过程后,蛋白质、脂肪和碳水化合物含量的标准差分别从5.18、4.91、5.86 g·kg^(-1)降低至1.01、1.22和1.33 g·kg^(-1),验证了配料优化控制模型的有效性。本研究可为实现婴幼儿配方乳粉的配料优化控制提供参考。