CN116974313B - 一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于干燥室管控技术领域,具体是一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,包括服务器、温控策略设定模块、温度分点采集模块、阶段温度决策模块、智能温控调节模块以及温度调效评估模块;本发明基于对应生产阶段的适宜温度曲线并对干燥室各个区域进行温度检测,实现对干燥室的全面温度检测分析并及时进行整体温度调节和针对性的局部温度调节,控制精度高且调控效果好,且将温度调节过程进行调效评估分析,以便详细掌握当前温度调控过程的调控效率状况和调控反应状况,并设定管理时期以进行温度管控异常分析,以便及时进行相关原因调查分析并进行相关设备的现场检查,有利于保证乳酸菌热干法生产效率和产品质量。
Description
技术领域
本发明涉及干燥室管控技术领域,具体是一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***。
背景技术
乳酸菌热干法是一种加工乳酸菌的方法,通过热干燥可以使乳酸菌在常温下保持稳定,并保持一定的活性,且热干燥还可以去除乳酸菌中的水分,从而减少了微生物的繁殖,延长了乳酸菌的保质期,以及有助于提高乳酸菌的营养价值,在乳酸菌热干法生产过程中会经历多个生产阶段,包括乳酸菌培养阶段、热干燥阶段和冷却阶段;
在乳酸菌热干法生产过程中的各个生产阶段均需要对干燥室的温度进行管控,传统的干燥室温控***在控制温度时存在一定的局限性,难以在不同生产阶段将干燥室进行全面温度检测分析并及时进行干燥室的整体温度调节或针对性的局部调节,控制精度低且调节效果差,且无法准确反馈每次的调控效率状况和干燥室的温度管控异常状况,不利于管理人员及时进行相应检查改善,对乳酸菌热干法生产效率和产品质量带来不利影响;
针对上述的技术缺陷,现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,解决了现有技术难以在不同生产阶段将干燥室进行全面温度检测分析并及时进行干燥室的整体温度调节或针对性地局部调节,控制精度低且调节效果差,且无法准确反馈每次的调控效率状况和干燥室的温度管控异常状况,不利于管理人员及时进行相应检查改善的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,包括服务器、温控策略设定模块、温度分点采集模块、阶段温度决策模块、智能温控调节模块以及温度调效评估模块;温控策略设定模块用于管理人员录入乳酸菌热干法生产过程的生产阶段,生产阶段包括乳酸菌培养阶段、热干燥阶段和冷却阶段,以及录入每个生产阶段的持续时长和对应持续时长的适宜温度曲线,将管理人员所录入的温控策略信息发送至服务器进行存储;温度分点采集模块获取到干燥室内的所有温度采集点,将对应温度采集点标记为i,i={1,2,…,n},n表示温度采集点的数量且n为大于1的自然数,采集到温度检测点i的实时温度并经服务器发送至阶段温度决策模块;
阶段温度决策模块将干燥室的温度进行实时检测分析,据此以生成温度正常信号或全面调温信号,若未生成温度正常信号或全面调温信号则将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点,将全面调温信号或所有待调温采集点经服务器发送至智能温控调节模块;智能温控调节模块接收到全面调温信号后对干燥室进行全面温度调节,在接收到待调温采集点时将待调温采集点进行针对性的温度调节;在温度调节完成后,温度调效评估模块将温度调节过程进行调效评估分析,据此以生成调效合格信号或调效不合格信号,将调效合格信号或调效不合格信号发送至服务器。
进一步的,阶段温度决策模块的具体运行过程包括:
获取到乳酸菌热干法生产过程的当前生产阶段以及对应适宜温度曲线,以时间为X轴、温度为Y轴建立位于第一象限的直角坐标系并标记为温控坐标系,将当前生产阶段的适宜温度曲线置入温控坐标系中,适宜温度曲线的起始点位于Y轴上;将温度检测点i的实时温度标入温控坐标系中以形成实温坐标点,作出贯穿实温坐标点的竖向直线且将竖向直线与适宜温度曲线的交点标记为适温坐标点,将实温坐标点与适温坐标点之间的线段距离标记为温变值;
获取到干燥室中所有温度检测点的温变值并据此建立温变集合,将温变集合进行均值计算和方差计算以得到温变平均值和温变波动值,将温变平均值和温变波动值与预设温变平均值阈值和预设温变波动值阈值分别进行数值比较,若温变平均值未超过预设温变平均值阈值且温变波动值未超过预设温变波动值阈值,则判断干燥室内温度均匀且适宜并生成温度正常信号;若温变平均值超过预设温变平均值阈值且温变波动值未超过预设温变波动值阈值,则判断干燥室内温度整体偏离大并生成全面调温信号;其余情况则进行分点判断分析。
进一步的,分点判断分析的具体分析过程如下:
将温度采集点i的温变值与预设温变阈值进行数值比较,若温变值超过预设温变阈值,则判断温度采集点i温度不合格并将温度采集点i标记为待调温采集点,若温变值未超过预设温变阈值,则判断温度采集点i温度合格并将温度采集点i标记为非调温采集点;且将待调温采集点经服务器发送至智能温控调节模块。
进一步的,调效评估分析的具体分析过程如下:
在进行全面温度调节或将所有待调温采集点进行针对性的温度调节时,获取到对应温度采集点i的开始调节时刻和调节完成时刻,以及获取到智能温控调节模块接收到全面调温信号或所有待调温采集点的时刻并标记为准备调节时刻,将准备调节时刻与对应温度采集点i的开始调节时刻进行时间差计算以得到调节缓冲时长,将对应温度采集点i的开始调节时刻和调节完成时刻进行时间差计算以得到调节持续时长;将干燥室当前调节过程的所有调节缓冲时长进行求和计算并取均值以得到缓冲时长表现值,将干燥室当前调节过程的所有调节持续时长进行求和计算并取均值以得到调续时长表现值;
将超过预设调节缓冲时长阈值的调节缓冲时长标记为非正常缓冲时长,将超过预设调节持续时长阈值的调节持续时长标记为非正常持续时长,将非正常缓冲时长的数量与调节缓冲时长的数量进行比值计算以得到非正常缓冲值,将非正常持续时长的数量与调节持续时长的数量进行比值计算以得到非正常持续值;将缓冲时长表现值、调续时长表现值、非正常缓冲值和非正常持续值进行归一化计算获取到调效评估值,将调效评估值与预设调效评估阈值进行数值比较,若调效评估值超过预设调效评估阈值,则生成调效不合格信号,若调效评估值未超过预设调效评估阈值,则生成调效合格信号。
进一步的,在将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点后,获取到干燥室中待调温采集点的数量和非调温采集点的数量,将待调温采集点的数量与非调温采集点的数量进行比值计算以得到待调温占比值;将待调温占比值与预设待调温占比阈值进行数值比较,若待调温占比值超过预设待调温占比阈值,则生成高覆盖温调信号,将高覆盖温调信号发送至服务器。
进一步的,服务器接收到高覆盖温调信号后将高覆盖温调信号的生成次数加一,且在接收到全面调温信号后将全面调温信号的生成次数加一;服务器与阶段调异监管模块通信连接,阶段调异监管模块在乳酸菌热干法生产过程中的当前生产阶段设定管理时期,获取到干燥室对应管理时期内生成高覆盖温调信号的次数和每次生成时刻,以及获取到生成全面调温信号的次数和每次生成时刻,将高覆盖温调信号的生成时刻和全面调温信号的生成时刻标记为分析时刻,将相邻两组分析时刻进行时间差计算以得到分析时差,将所有分析时差进行求和计算并取均值以得到生时表现值;
将生时表现值、生成高覆盖温调信号的次数和生成全面调温信号的次数进行归一化计算得到温异初评值,将温异初评值与预设温异初评阈值进行数值比较,若温异初评值超过预设温异初评阈值,则生成温度管控异常信号。
进一步的,若温异初评值未超过预设温异初评阈值,则获取到管理时期内调效不合格信号的生成次数和调效合格信号的生成次数,将调效不合格信号的生成次数与调效合格信号的生成次数进行比值计算以得到调效不合格系数,将预设温异初评阈值减去温异初评值得到温异初评偏差值,将调效不合格系数、温异初评偏差值和调效不合格信号的生成次数进行归一化计算获取到调异初评值;将调异初评值与预设调异初评阈值进行数值比较,若调异初评值超过预设调异初评阈值,则生成温度管控异常信号,若调异初评值未超过预设调异初评阈值,则生成温度管控正常信号;且将温度管控异常信号或温度管控正常信号发送至服务器。
进一步地,服务器通信连接预警推送模块,预警推送模块与所有管理人员的智能终端通信连接;服务器接收到温度管控异常信号时将其发送至预警推送模块,预警推送模块接收到温度管控异常信号时生成温度管控异常预警信息并进行推送分析,通过推送分析以确定优选管理人员,将温度管控异常预警信息发送至优选管理人员的智能终端;推送分析的具体分析过程如下:
获取到对应管理人员的位置,将对应管理人员的位置和干燥室位置进行距离差计算得到管理路距值,以及获取到对应管理人员历史管理操作过程中接收到温度管控异常预警信息的时刻和对应出发时刻,将接收到温度管控异常预警信息的时刻与对应出发时刻进行时间差计算得到单次出发缓冲时长,将对应管理人员的所有单次出发缓冲时长进行求和计算并取均值以得到出发缓时系数;
获取到对应管理人员历史管理操作过程中未能按时到达干燥室的次数,将未能按时到达干燥室的次数与按时到达干燥室的次数进行比值计算得到非按时处理系数,且将每次未能按时到达干燥室的超时时长进行求和计算并取均值以得到行程超时系数;将对应管理人员的管理路距值、出发缓时系数、行程超时系数和非按时处理系数进行归一化计算获取到推送分析系数,按照推送分析系数的数值由大到小将所有管理人员进行排序,将位于末位的管理人员标记为优选管理人员。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明中,通过设定每个生产阶段的持续时长和对应持续时长的适宜温度曲线,并基于对应适宜温度曲线将干燥室各个区域进行温度实时检测分析,据此以生成温度正常信号或全面调温信号,以及通过分析将对应温度采集点标记为待调温采集点或非调温采集点,实现对干燥室的全面温度检测分析并及时进行整体温度调节和针对性的局部温度调节,控制精度高且调控效果好,有助于保证乳酸菌热干法生产效率和产品质量;
2、本发明中,在温度调节完成后将温度调节过程进行调效评估分析,以便详细掌握当前温度调控过程的调控效率状况和调控反应状况,且在乳酸菌热干法生产过程中的对应生产阶段设定管理时期并进行温度管控异常分析,以便及时进行相关原因调查分析并进行相关设备的现场检查,从而保证后续的温度稳定,有助于乳酸菌热干法生产过程的持续顺利进行,进一步保证乳酸菌热干法生产效率和产品质量。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明;
图1为本发明中实施例一的***框图;
图2为本发明中实施例二的***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例一:如图1所示,本发明提出的一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,包括服务器、温控策略设定模块、温度分点采集模块、阶段温度决策模块、智能温控调节模块以及温度调效评估模块,且服务器与温控策略设定模块、温度分点采集模块、阶段温度决策模块、智能温控调节模块以及温度调效评估模块均通信连接;
温控策略设定模块用于管理人员录入乳酸菌热干法生产过程的生产阶段,生产阶段包括乳酸菌培养阶段、热干燥阶段和冷却阶段,每一生产阶段所对应的持续时长和干燥室的适宜温度变化状况存在不同,以及录入每个生产阶段的持续时长和对应持续时长的适宜温度曲线,将管理人员所录入的温控策略信息发送至服务器进行存储;温度分点采集模块获取到干燥室内的所有温度采集点,将对应温度采集点标记为i,i={1,2,…,n},n表示温度采集点的数量且n为大于1的自然数,采集到温度检测点i的实时温度,并经服务器将温度检测点i的实时温度发送至阶段温度决策模块;
阶段温度决策模块将干燥室的温度进行实时检测分析,据此以生成温度正常信号或全面调温信号,若未生成温度正常信号或全面调温信号则将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点,将全面调温信号或所有待调温采集点经服务器发送至智能温控调节模块,实现对干燥室的全面温度检测分析并及时进行整体温度调节和针对性的局部温度调节,控制精度高且调控效果好,有助于保证乳酸菌热干法生产效率和产品质量;阶段温度决策模块的具体运行过程如下:
获取到乳酸菌热干法生产过程的当前生产阶段以及对应适宜温度曲线,以时间为X轴、温度为Y轴建立位于第一象限的直角坐标系并标记为温控坐标系,将当前生产阶段的适宜温度曲线置入温控坐标系中,适宜温度曲线的起始点位于Y轴上;将温度检测点i的实时温度标入温控坐标系中以形成实温坐标点,在温控坐标系中作出贯穿实温坐标点的竖向直线,且将竖向直线与适宜温度曲线的交点标记为适温坐标点,将实温坐标点与适温坐标点之间的线段距离标记为温变值,其中,温变值是表示温度检测点i当前实际温度相较于适宜温度的偏离程度,温变值的数值越大,表明对应温度检测点i的当前温度偏离越大;
获取到干燥室中所有温度检测点的温变值并据此建立温变集合,将温变集合进行均值计算和方差计算以得到温变平均值和温变波动值,从服务器调取预先录入存储的预设温变平均值阈值和预设温变波动值阈值,将温变平均值和温变波动值与预设温变平均值阈值和预设温变波动值阈值分别进行数值比较;若温变平均值未超过预设温变平均值阈值且温变波动值未超过预设温变波动值阈值,则判断干燥室内温度均匀且适宜并生成温度正常信号;若温变平均值超过预设温变平均值阈值且温变波动值未超过预设温变波动值阈值,则判断干燥室内温度整体偏离大并生成全面调温信号,需要将干燥室内进行全面温度调节;
其余情况则进行分点判断分析,具体为:将温度采集点i的温变值与预设温变阈值进行数值比较,若温变值超过预设温变阈值,表明对应温度检测点i的当前温度偏离较大,则判断温度采集点i温度不合格并将温度采集点i标记为待调温采集点,若温变值未超过预设温变阈值,表明对应温度检测点i的当前温度偏离较小,则判断温度采集点i温度合格并将温度采集点i标记为非调温采集点,实现对干燥室内所有检测区域的逐一分析判定,以便及时进行相应检测区域的单独调节,从而有助于保证干燥室内各个区域的温度适宜状态;且将待调温采集点经服务器发送至智能温控调节模块。
更进一步而言,在将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点后,获取到干燥室中待调温采集点的数量和非调温采集点的数量,将待调温采集点的数量与非调温采集点的数量进行比值计算以得到待调温占比值;需要说明的是,待调温占比值的数值越大,表明干燥室内温度状况不佳的区域占比越大,整体而言干燥室内的温度表现状况越差;从服务器调取预先录入存储的预设待调温占比阈值,将待调温占比值与预设待调温占比阈值进行数值比较,若待调温占比值超过预设待调温占比阈值,则生成高覆盖温调信号,将高覆盖温调信号发送至服务器。
智能温控调节模块接收到全面调温信号后对干燥室进行全面温度调节,在接收到待调温采集点时将待调温采集点进行针对性的温度调节,实现对干燥室中温度的自动调节,从而保证乳酸菌热干法生产过程的稳定顺利进行;在温度调节完成后,温度调效评估模块将温度调节过程进行调效评估分析,据此以生成调效合格信号或调效不合格信号,将调效合格信号或调效不合格信号发送至服务器,以便详细掌握当前温度调控过程的调控效率状况和调控反应状况;调效评估分析的具体分析过程如下:
在进行全面温度调节或将所有待调温采集点进行针对性的温度调节时,获取到对应温度采集点i的开始调节时刻和调节完成时刻,以及获取到智能温控调节模块接收到全面调温信号或所有待调温采集点的时刻并标记为准备调节时刻(即接收到需要进行调节的信号的时刻),将准备调节时刻与对应温度采集点i的开始调节时刻进行时间差计算以得到调节缓冲时长,将对应温度采集点i的开始调节时刻和调节完成时刻进行时间差计算以得到调节持续时长;将干燥室当前调节过程的所有调节缓冲时长进行求和计算并取均值以得到缓冲时长表现值,将干燥室当前调节过程的所有调节持续时长进行求和计算并取均值以得到调续时长表现值;其中,缓冲时长表现值的数值越小,调续时长表现值的数值越小,表明当前调节过程越迅速,调节效率越高;
将超过预设调节缓冲时长阈值的调节缓冲时长标记为非正常缓冲时长,将超过预设调节持续时长阈值的调节持续时长标记为非正常持续时长,将非正常缓冲时长的数量与调节缓冲时长的数量进行比值计算以得到非正常缓冲值,将非正常持续时长的数量与调节持续时长的数量进行比值计算以得到非正常持续值;通过公式将缓冲时长表现值HB、调续时长表现值TB、非正常缓冲值FH和非正常持续值FX进行归一化计算获取到调效评估值XP;
其中,bp1、bp2、bp3、bp4为预设比例系数,bp1、bp2、bp3、bp4的取值均大于零;由上式可知,调效评估值XP的数值大小与缓冲时长表现值HB、调续时长表现值TB、非正常缓冲值FH和非正常持续值FX均呈正比关系,调效评估值XP的数值越大,表明当次调节过程的调节状况整体而言越差;从服务器调取预先录入存储的预设调效评估阈值,将调效评估值XP与预设调效评估阈值进行数值比较,若调效评估值XP超过预设调效评估阈值,则生成调效不合格信号;若调效评估值XP未超过预设调效评估阈值,则生成调效合格信号。
服务器接收到高覆盖温调信号后将高覆盖温调信号的生成次数加一,且在接收到全面调温信号后将全面调温信号的生成次数加一;服务器与阶段调异监管模块通信连接,阶段调异监管模块在乳酸菌热干法生产过程中的当前生产阶段设定管理时期,优选的,管理时期的时长为48h;获取到干燥室对应管理时期内生成高覆盖温调信号的次数和每次生成时刻,以及获取到生成全面调温信号的次数和每次生成时刻,将高覆盖温调信号的生成时刻和全面调温信号的生成时刻标记为分析时刻,将相邻两组分析时刻进行时间差计算以得到分析时差,分析时差是表示两分析时刻之间的时间间隔大小的数据量值,将所有分析时差进行求和计算并取均值以得到生时表现值;
通过公式将生时表现值SB、生成高覆盖温调信号的次数GF和生成全面调温信号的次数QT进行归一化计算得到温异初评值YP,其中,eq1、eq2、eq3为预设比例系数,且eq1、eq2、eq3的取值均大于零;将温异初评值YP与预设温异初评阈值进行数值比较,若温异初评值YP超过预设温异初评阈值,则生成温度管控异常信号;若温异初评值YP未超过预设温异初评阈值,则获取到管理时期内调效不合格信号的生成次数和调效合格信号的生成次数,将调效不合格信号的生成次数与调效合格信号的生成次数进行比值计算以得到调效不合格系数,将预设温异初评阈值减去温异初评值得到温异初评偏差值;
通过公式将调效不合格系数XB、温异初评偏差值YC和调效不合格信号的生成次数TD进行归一化计算获取到调异初评值TP;其中,et1、et2、et3为预设比例系数,et1>et2>et3>0;将调异初评值TP与预设调异初评阈值进行数值比较,若调异初评值TP超过预设调异初评阈值,则生成温度管控异常信号;若调异初评值TP未超过预设调异初评阈值,则生成温度管控正常信号;且将温度管控异常信号或温度管控正常信号发送至服务器,以便及时进行原因调查分析,并进行相关设备的现场检查,从而保证后续的温度稳定,有助于乳酸菌热干法生产过程的持续顺利进行。
实施例二:如图2所示,本实施例与实施例1的区别在于,服务器通信连接预警推送模块,预警推送模块与所有管理人员的智能终端通信连接;服务器接收到温度管控异常信号时将其发送至预警推送模块,预警推送模块接收到温度管控异常信号时生成温度管控异常预警信息并进行推送分析,通过推送分析以确定优选管理人员,将温度管控异常预警信息发送至优选管理人员的智能终端,以实现管理人员的自动合理确定并实现预警信息的准确快速推送,以便相应管理人员及时前去进行检查,有助于保证乳酸菌热干法生产的稳定顺利进行;推送分析的具体分析过程如下:
获取到对应管理人员的位置,将对应管理人员的位置和干燥室位置进行距离差计算得到管理路距值,以及获取到对应管理人员历史管理操作过程中接收到温度管控异常预警信息的时刻和对应出发时刻,将接收到温度管控异常预警信息的时刻与对应出发时刻进行时间差计算得到单次出发缓冲时长,将对应管理人员的所有单次出发缓冲时长进行求和计算并取均值以得到出发缓时系数;获取到对应管理人员历史管理操作过程中未能按时到达干燥室的次数,将未能按时到达干燥室的次数与按时到达干燥室的次数进行比值计算得到非按时处理系数;并获取到对应管理人员每次未能按时到达干燥室的超时时长,将每次未能按时到达干燥室的超时时长进行求和计算并取均值以得到行程超时系数;
通过公式TF=a1*GJ+a2*CH+a3*XC+a4*FC将对应管理人员的管理路距值GJ、出发缓时系数CH、行程超时系数XC和非按时处理系数FC进行归一化计算获取到推送分析系数TF,其中,a1、a2、a3、a4为预设权重系数,a1、a2、a3、a4的取值均大于零,且a4>a3>a2>a1;需要说明的是,推送分析系数TF的数值大小与管理路距值GJ、出发缓时系数CH、行程超时系数XC和非按时处理系数FC均呈正比关系,推送分析系数TF的数值越大,表明对应管理人员越不适合前去进行干燥室的异常检查和处理;按照推送分析系数TF的数值由大到小将所有管理人员进行排序,将位于末位的管理人员标记为优选管理人员,分析更加全面,分析选择结果更加准确。
本发明的工作原理:使用时,通过温控策略设定模块设定每个生产阶段的持续时长和对应持续时长的适宜温度曲线,阶段温度决策模块基于对应适宜温度曲线并将干燥室各个区域进行温度实时检测分析,据此以生成温度正常信号或全面调温信号,以及将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点,智能温控调节模块接收到全面调温信号后对干燥室进行全面温度调节,在接收到待调温采集点时将待调温采集点进行针对性的温度调节,实现对干燥室的全面温度检测分析并及时进行整体温度调节和针对性地局部温度调节,控制精度高且调控效果好,有助于保证乳酸菌热干法生产效率和产品质量;在温度调节完成后将温度调节过程进行调效评估分析,据此以生成调效合格信号或调效不合格信号,以便详细掌握当前温度调控过程的调控效率状况和调控反应状况,阶段调异监管模块在乳酸菌热干法生产过程中的当前生产阶段设定管理时期并进行温度管控异常分析,以便及时进行相关原因调查分析并进行相关设备的现场检查,从而保证后续的温度稳定,有助于乳酸菌热干法生产过程的持续顺利进行,进一步保证乳酸菌热干法生产效率和产品质量。
上述公式均是去量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式,公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (3)
1.一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,其特征在于,包括服务器、温控策略设定模块、温度分点采集模块、阶段温度决策模块、智能温控调节模块以及温度调效评估模块;温控策略设定模块用于管理人员录入乳酸菌热干法生产过程的生产阶段,生产阶段包括乳酸菌培养阶段、热干燥阶段和冷却阶段,以及录入每个生产阶段的持续时长和对应持续时长的适宜温度曲线,将管理人员所录入的温控策略信息发送至服务器进行存储;温度分点采集模块获取到干燥室内的所有温度采集点,将对应温度采集点标记为i,i={1,2,…,n},n表示温度采集点的数量且n为大于1的自然数,采集到温度检测点i的实时温度并经服务器发送至阶段温度决策模块;
阶段温度决策模块将干燥室的温度进行实时检测分析,据此以生成温度正常信号或全面调温信号,若未生成温度正常信号或全面调温信号则将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点,将全面调温信号或所有待调温采集点经服务器发送至智能温控调节模块;智能温控调节模块接收到全面调温信号后对干燥室进行全面温度调节,在接收到待调温采集点时将待调温采集点进行针对性的温度调节;在温度调节完成后,温度调效评估模块将温度调节过程进行调效评估分析,据此以生成调效合格信号或调效不合格信号,将调效合格信号或调效不合格信号发送至服务器;
服务器接收到高覆盖温调信号后将高覆盖温调信号的生成次数加一,且在接收到全面调温信号后将全面调温信号的生成次数加一;服务器与阶段调异监管模块通信连接,阶段调异监管模块在乳酸菌热干法生产过程中的当前生产阶段设定管理时期,获取到干燥室对应管理时期内生成高覆盖温调信号的次数和每次生成时刻,以及获取到生成全面调温信号的次数和每次生成时刻,将高覆盖温调信号的生成时刻和全面调温信号的生成时刻标记为分析时刻,将相邻两组分析时刻进行时间差计算以得到分析时差,将所有分析时差进行求和计算并取均值以得到生时表现值;将生时表现值、生成高覆盖温调信号的次数和生成全面调温信号的次数进行归一化计算得到温异初评值,若温异初评值超过预设温异初评阈值,则生成温度管控异常信号;
若温异初评值未超过预设温异初评阈值,则获取到管理时期内调效不合格信号的生成次数和调效合格信号的生成次数,将调效不合格信号的生成次数与调效合格信号的生成次数进行比值计算以得到调效不合格系数,将预设温异初评阈值减去温异初评值得到温异初评偏差值,将调效不合格系数、温异初评偏差值和调效不合格信号的生成次数进行归一化计算获取到调异初评值;若调异初评值超过预设调异初评阈值,则生成温度管控异常信号,若调异初评值未超过预设调异初评阈值,则生成温度管控正常信号;且将温度管控异常信号或温度管控正常信号发送至服务器;
阶段温度决策模块的具体运行过程包括:
获取到乳酸菌热干法生产过程的当前生产阶段以及对应适宜温度曲线,以时间为X轴、温度为Y轴建立位于第一象限的直角坐标系并标记为温控坐标系,将当前生产阶段的适宜温度曲线置入温控坐标系中,适宜温度曲线的起始点位于Y轴上;将温度检测点i的实时温度标入温控坐标系中以形成实温坐标点,作出贯穿实温坐标点的竖向直线且将竖向直线与适宜温度曲线的交点标记为适温坐标点,将实温坐标点与适温坐标点之间的线段距离标记为温变值;
获取到干燥室中所有温度检测点的温变值并据此建立温变集合,将温变集合进行均值计算和方差计算以得到温变平均值和温变波动值,将温变平均值和温变波动值与预设温变平均值阈值和预设温变波动值阈值分别进行数值比较,若温变平均值未超过预设温变平均值阈值且温变波动值未超过预设温变波动值阈值,则判断干燥室内温度均匀且适宜并生成温度正常信号;若温变平均值超过预设温变平均值阈值且温变波动值未超过预设温变波动值阈值,则判断干燥室内温度整体偏离大并生成全面调温信号;其余情况则进行分点判断分析;
分点判断分析的具体分析过程如下:
将温度采集点i的温变值与预设温变阈值进行数值比较,若温变值超过预设温变阈值,则判断温度采集点i温度不合格并将温度采集点i标记为待调温采集点,若温变值未超过预设温变阈值,则判断温度采集点i温度合格并将温度采集点i标记为非调温采集点;且将待调温采集点经服务器发送至智能温控调节模块;
在将温度采集点i标记为待调温采集点或非调温采集点后,获取到干燥室中待调温采集点的数量和非调温采集点的数量,将待调温采集点的数量与非调温采集点的数量进行比值计算以得到待调温占比值;若待调温占比值超过预设待调温占比阈值,则生成高覆盖温调信号,将高覆盖温调信号发送至服务器。
2.根据权利要求1所述的一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,其特征在于,调效评估分析的具体分析过程如下:
在进行全面温度调节或将所有待调温采集点进行针对性的温度调节时,获取到对应温度采集点i的开始调节时刻和调节完成时刻,以及获取到智能温控调节模块接收到全面调温信号或所有待调温采集点的时刻并标记为准备调节时刻,将准备调节时刻与对应温度采集点i的开始调节时刻进行时间差计算以得到调节缓冲时长,将对应温度采集点i的开始调节时刻和调节完成时刻进行时间差计算以得到调节持续时长;将干燥室当前调节过程的所有调节缓冲时长进行求和计算并取均值以得到缓冲时长表现值,将干燥室当前调节过程的所有调节持续时长进行求和计算并取均值以得到调续时长表现值;
将超过预设调节缓冲时长阈值的调节缓冲时长标记为非正常缓冲时长,将超过预设调节持续时长阈值的调节持续时长标记为非正常持续时长,将非正常缓冲时长的数量与调节缓冲时长的数量进行比值计算以得到非正常缓冲值,将非正常持续时长的数量与调节持续时长的数量进行比值计算以得到非正常持续值;将缓冲时长表现值、调续时长表现值、非正常缓冲值和非正常持续值进行归一化计算获取到调效评估值,若调效评估值超过预设调效评估阈值,则生成调效不合格信号,若调效评估值未超过预设调效评估阈值,则生成调效合格信号。
3.根据权利要求1所述的一种适用于乳酸菌热干法生产的干燥室温控***,其特征在于,服务器通信连接预警推送模块,预警推送模块与所有管理人员的智能终端通信连接;服务器接收到温度管控异常信号时将其发送至预警推送模块,预警推送模块接收到温度管控异常信号时生成温度管控异常预警信息并进行推送分析,通过推送分析以确定优选管理人员,将温度管控异常预警信息发送至优选管理人员的智能终端;推送分析的具体分析过程如下:
获取到对应管理人员的位置,将对应管理人员的位置和干燥室位置进行距离差计算得到管理路距值,以及获取到对应管理人员历史管理操作过程中接收到温度管控异常预警信息的时刻和对应出发时刻,将接收到温度管控异常预警信息的时刻与对应出发时刻进行时间差计算得到单次出发缓冲时长,将对应管理人员的所有单次出发缓冲时长进行求和计算并取均值以得到出发缓时系数;
获取到对应管理人员历史管理操作过程中未能按时到达干燥室的次数,将未能按时到达干燥室的次数与按时到达干燥室的次数进行比值计算得到非按时处理系数,且将每次未能按时到达干燥室的超时时长进行求和计算并取均值以得到行程超时系数;将对应管理人员的管理路距值、出发缓时系数、行程超时系数和非按时处理系数进行归一化计算获取到推送分析系数,按照推送分析系数的数值由大到小将所有管理人员进行排序,将位于末位的管理人员标记为优选管理人员。
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Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6971187B1 (en) * | 2002-07-18 | 2005-12-06 | University Of Connecticut | Automated process control using manometric temperature measurement |
CN107065971A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-08-18 | 合肥亿迈杰软件有限公司 | 一种基于区域划分的智能温度控制*** |
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CN116116354A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-05-16 | 安庆瑞泰化工有限公司 | 具有智能温控成型功能的改性聚酯树脂缩聚反应设备 |
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CN116301091A (zh) * | 2023-05-19 | 2023-06-23 | 浙江农林大学 | 一种适用于辐射冷暖窗户的温控智能管理*** |
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Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6971187B1 (en) * | 2002-07-18 | 2005-12-06 | University Of Connecticut | Automated process control using manometric temperature measurement |
CN107065971A (zh) * | 2017-05-31 | 2017-08-18 | 合肥亿迈杰软件有限公司 | 一种基于区域划分的智能温度控制*** |
CN116184873A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-05-30 | 广西师范大学 | 一种物联网环境大数据监控*** |
CN115979339A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-04-18 | 吉林农业科技学院 | 一种基于大数据分析的蛋鸡养殖环境智能监管*** |
CN115727966A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-03-03 | 中信戴卡股份有限公司 | 一种转向节温度采集与在线智能质量监测评价*** |
CN116116354A (zh) * | 2023-02-07 | 2023-05-16 | 安庆瑞泰化工有限公司 | 具有智能温控成型功能的改性聚酯树脂缩聚反应设备 |
CN116182321A (zh) * | 2023-05-04 | 2023-05-30 | 中铁信大数据科技有限公司 | 基于机器学习的暖通空调自动调温*** |
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