果蔬红外干燥是一个复杂的非稳态传热、传质过程,它不仅受干燥条件的影响,且随物料种类、内部结构、物理化学性质及外部形状的不同存在明显差异。由于红外干燥过程中受到诸多因素的影响,本文对果蔬红外干燥模型做更深入地研究,以期实现精确预测和控制果蔬红外干燥过程。1、对苹果切片红外干燥特性及干燥品质的研究。探讨辐射功率、辐射距离、物料温度、物料厚度、物料种类及状态对红外干燥速率的影响,利用正交试验确定最优干燥工艺参数,在寻求物料干燥规律的基础上,确定优化的供热方案与干燥周期,为新工艺的设计及传统设备的改进提供依据,以达到节能和提高干燥品质的目的。2、确定了基于BP神经网络建立了含水率与各支配因素之间的网络模型结构。本网络采用输入层、隐含层和输出层的神经元数分别为5、11、1的神经元分布,以干燥试验数据作为训练和测试的样本值,利用Matlab中的神经网络工具箱,经过有限次的迭代计算而获得的一个反应试验数据内在联系的数学模型,并实现对该模型的训练和系统的模拟。结果表明：在试验范围内,BP神经网络可以高效、准确、快速地建立模型,且模型的预测值与实测值拟合较好。3、对传统干燥模型进行非线性最小二乘数据拟合求解,确定干燥系数。选择加热温度为60℃,辐射功率为750W,辐射距离为100mm,物料厚度为5mm时的红外干燥苹果切片试验数据作为实测值样本,基于Matlab软件,利用高斯—牛顿算法,对传统干燥模型进行非线性最小二乘数据拟合求解,确定干燥系数。通过决定系数R2、误差平方和SSE及均方误差的根RMSE等拟合优度评价指标对各种传统干燥模型进行评价。同时,与BP神经网络建立的果蔬红外干燥模型进行比较。结果表明,用Modified Page equation-Ⅱ模型能够更好地预测和控制果蔬红外干燥过程。4、对试验台进行改进,设计了一套果蔬红外干燥在线实时检测系统。硬件部分采用电阻应变片式质量传感器、AD590温度传感器,将质量和温度两路物理信号转变为微弱的电信号,通过模拟电路,对转换得到的微弱电信号进行放大,再经PCI8310数据采集板卡将模拟信号转换为数字信号并传送到PC机储存起来,采用VB进行软件设计,通过程序进行函数变换得到电压值所对应的质量和温度,调试并生成干燥曲线、辐射温度变化曲线及物料温度变化曲线,从而准确、及时的反映果蔬红外干燥过程特性。