一种味精生产制作设备的智能调控方法及系统与流程

本发明涉及食品生产加工设备，尤其涉及一种味精生产制作设备的智能调控方法及系统。

背景技术：

1、味精，又称味精酸钠，一种常用的调味品，是天然氨基酸谷氨酸的钠盐化合物，通常呈无色至白色晶体状，其主要成分为谷氨酸钠，谷氨酸是一种人造和天然食品中常见的氨基酸，它能够增强食物的鲜味，并提高口感表现。在味精的生产工艺中，脱色浓缩以及结晶处理都是决定味精品质的关键环节，而现有的味精生产制作设备中缺少通过浓度、流量、物料锤度等关键工艺参数对味精生产树脂脱色以及煮晶过程进行精准高效的自动化控制，无法准确的对结晶过程过饱和度与液位实现协同控制效果，导致味精生产结晶过程中的过饱和度以及液位出现较大误差，导致生产出的味精难以达到预期要求，生产质量差，使得需进行重新生产制作，耗时耗力，提升人工成本输出，且由于误差导致设备运行能耗提高，不利于环境保护可持续发展以及生产理念；因此急需研究开发一种味精生产煮晶过程的在线智能调控方法及系统解决上述问题。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的不足，提供了一种味精生产制作设备的智能调控方法及系统。

2、为达上述目的，本发明采用的技术方案为：

3、本发明第一方面提供了一种味精生产制作设备的智能调控方法，包括以下步骤：

4、获取味精生产现场的占地区域，基于所述占地区域构建二维网格坐标系，并在所述二维网格坐标系中确定每个分布式io设备所连接的多个传感器；

5、获取味精生产制作设备以及多个所述传感器的点云数据，通过数字仿真软件对所述点云数据进行数字仿真模型构建，得到味精生产制作设备数字仿真模型；

6、基于所述数字仿真模型获取多个味精煮晶的关键工艺参数，并根据多个所述味精煮晶的关键工艺参数计算过饱和度，得到当前结晶过饱和度；

7、通过在所述数字仿真模型中设置pid控制器和模糊控制器对所述当前结晶过饱和度进行计算，得到最佳过饱和度控制方案以及最佳液位控制方案，并串级控制所述最佳过饱和度控制方案和所述最佳液位控制方案，生成味精生产制作设备的最终调控方案。

8、进一步的，本发明的一个较佳的实施例中，所述获取味精生产现场的占地区域，基于所述占地区域构建二维网格坐标系，并在所述二维网格坐标系中确定每个分布式io设备所连接的多个传感器，具体包括以下步骤：

9、获取味精生产现场的占地区域，划分所述占地区域为若干个子区域，构建二维网格坐标系，将所述若干个子区域导入所述二维网格坐标系中，得到每个子区域的坐标信息；

10、获取味精生产制作设备的实际占用区域，定义所述实际占用区域为重叠范围，将所述重叠范围导入所述二维网格坐标系中进行贴合，得到重叠范围内子区域的坐标信息；

11、获取所述占地区域内若干个分布式io设备的安装点，同时获取所述若干个分布式io设备的信号传输范围，基于所述若干个安装点在所述二维网格坐标系中提取出对应的子区域，得到若干个分布式io设备的对应子区域，并根据所述每个子区域的坐标信息获取若干个分布式io设备的坐标信息；

12、以每个所述分布式io设备的坐标信息为中心点，基于所述信号传输范围在二维网格坐标系中计算每个所述中心点与所述重叠范围内子区域的坐标信息之间的欧式距离，得到多个欧式距离；

13、预设欧式距离阈值，若多个所述欧式距离大于欧式距离阈值，则将对应的欧式距离进行标记，确定每个分布式io设备所连接的多个传感器。

14、进一步的，本发明的一个较佳的实施例中，所述获取味精生产制作设备以及多个所述传感器的点云数据，通过数字仿真软件对所述点云数据进行数字仿真模型构建，得到味精生产制作设备数字仿真模型，具体包括以下步骤：

15、通过结构光扫描味精生产制作设备以及多个所述传感器的投射结构化光纹检测表面纹路的变化，生成不同表面测量点并计算每个测量点的深度数据，得到多个纹路的点云数据；

16、基于所述点云数据提取出若干个相对应的纹路信息，构建空间三维模型，将所述多个纹路的点云数据映射至所述空间三维模型的模型顶点，并对所述若干个纹路信息在映射后的空间三维模型中插值贴合，得到味精生产制作设备三维模型和多个传感器三维模型；

17、通过数字化仿真软件将所述味精生产制作设备三维模型与多个所述传感器三维模型进行拟合，得到味精生产制作设备数字仿真模型。

18、进一步的，本发明的一个较佳的实施例中，所述基于所述数字仿真模型获取多个味精煮晶的关键工艺参数，并根据多个所述味精煮晶的关键工艺参数计算过饱和度，得到当前结晶过饱和度，具体包括以下步骤：

19、在所述数字仿真模型中输入味精生产煮晶的相关参数对味精结晶过程进行模拟仿真，通过多个所述传感器采集味精生产煮晶过程的仿真数据，并传输至分布式io设备的数据中心进行转化，得到多个味精煮晶的关键工艺参数；

20、获取当前数字仿真模型中结晶罐内的浓度参数，引入多元回归分析算法计算分析多个所述关键工艺参数对所述浓度参数的影响，定义多个所述关键工艺参数为自变量，定义所述浓度参数为因变量，基于所述自变量以及所述因变量构建线性回归模型；

21、引入最小二乘法对所述线性回归模型的回归系数进行估算，将多个所述自变量设置为观测值，计算所述观测值与预测值之间的残差，得到多个回归系数；

22、判断每个所述回归系数是否大于预设回归系数，若大于，则所述回归系数对应的关键参数对浓度参数影响较大，提取出一个或者多个所述回归系数对应的关键工艺参数并整合，得到关键工艺参数集；

23、基于大数据网络获取味精结晶过饱和度计算方法，分析所述过饱和度计算方法获取必要计算条件，在所述关键工艺参数集中筛选出符合所述必要计算条件的关键工艺参数，得到多个关键计算参数，并根据多个所述关键计算参数代入所述过饱和度计算方法中进行计算，得到当前结晶过饱和度。

24、进一步的，本发明的一个较佳的实施例中，所述通过在所述数字仿真模型中设置pid控制器和模糊控制器对所述当前结晶过饱和度进行计算，得到最佳过饱和度控制方案以及最佳液位控制方案，并串级控制所述最佳过饱和度控制方案和所述最佳液位控制方案，生成味精生产制作设备的最终调控方案，具体包括以下步骤：

25、在数字仿真模型中模拟添加pid控制器对味精结晶过程的过饱和度进行控制，同时获取pid控制器的初始参数，引入ziegler-nichols方法对所述pid控制器的初始参数进行整定，并设置所述初始参数的积分时间以及微分时间为0，得到初始比例时间；

26、基于所述起始比例时间逐渐增加比例增益直至pid控制器系统出现持续的振荡并记录临界值和周期，得到当前临界增益以及当前振荡周期，根据所述当前临界增益和当前振荡周期计算比例增益、积分时间和微分时间的初步数据，得到pid控制数据集；

27、根据所述当前结晶过饱和度对所述pid控制数据集进行微调优化，得到最佳过饱和度控制方案；

28、在数字仿真模型中添加模糊控制器对结晶罐内的液位进行控制，并在数字仿真模型的仿真数据中提取出多个液位误差参数以及多个液位变化率，通过高斯隶属函数计算多个所述液位误差参数和多个所述液位变化率的隶属度并转化，生成多个液位模糊集合；

29、基于模糊逻辑推理法对多个所述液位模糊集合进行推理，得到多个模糊输出量，同步引入加权平均法对多个所述模糊输出量进行去模糊化操作并整合，得到最佳液位控制方案；

30、通过串级控制将所述最佳过饱和度控制方案与所述最佳液位控制方案组合为串级控制结构，得到味精生产制作设备的最终调控方案。

31、进一步的，本发明的一个较佳的实施例中，所述通过串级控制将所述最佳过饱和度控制方案与所述最佳液位控制方案组合为串级控制结构，得到味精生产制作设备的最终调控方案，具体包括以下步骤：

32、基于数字仿真模型设置串级控制器对味精结晶过程的过饱和度与液位进行协同控制；

33、预设过饱和度阈值，基于所述最佳过饱和度控制方案计算预设时间节点结晶的过饱和度与所述过饱和度阈值之间的差值，得到过饱和度偏差值，并通过所述pid控制器对所述过饱和度偏差值进行分析计算，得到预期液位值；

34、基于所述最佳液位控制方案获取预设时间节点结晶罐的实际液位值，计算所述实际液位值与所述预期液位值之间的差值，得到液位偏差值；

35、基于所述模糊控制器对液位偏差值进行输出控制量映射，得到一个或者多个模糊输出控制量，根据模糊规则库对所述一个或者多个模糊输出控制量进行计算合并，以组合为串级结构，最终得到味精生产制作设备的最终调控方案。

36、本发明第二方面提供了一种味精生产制作设备的智能调控系统，所述一种味精生产制作设备的智能调控系统包括存储器与处理器，所述存储器中储存一种味精生产制作设备的智能调控方法程序，所述一种味精生产制作设备的智能调控方法程序被所述处理器执行时，实现以下步骤：

37、获取味精生产现场的占地区域，基于所述占地区域构建二维网格坐标系，并在所述二维网格坐标系中确定每个分布式io设备所连接的多个传感器；

38、获取味精生产制作设备以及多个所述传感器的点云数据，通过数字仿真软件对所述点云数据进行数字仿真模型构建，得到味精生产制作设备数字仿真模型；

39、基于所述数字仿真模型获取多个味精煮晶的关键工艺参数，并根据多个所述味精煮晶的关键工艺参数计算过饱和度，得到当前结晶过饱和度；

40、通过在所述数字仿真模型中设置pid控制器和模糊控制器对所述当前结晶过饱和度进行计算，得到最佳过饱和度控制方案以及最佳液位控制方案，并串级控制所述最佳过饱和度控制方案和所述最佳液位控制方案，生成味精生产制作设备的最终调控方案。

41、进一步的，本发明的一个较佳的实施例中，所述通过在所述数字仿真模型中设置pid控制器和模糊控制器对所述当前结晶过饱和度进行计算，得到最佳过饱和度控制方案以及最佳液位控制方案，并串级控制所述最佳过饱和度控制方案和所述最佳液位控制方案，生成味精生产制作设备的最终调控方案，具体包括以下步骤：

42、在数字仿真模型中模拟添加pid控制器对味精结晶过程的过饱和度进行控制，同时获取pid控制器的初始参数，引入ziegler-nichols方法对所述pid控制器的初始参数进行整定，并设置所述初始参数的积分时间以及微分时间为0，得到初始比例时间；

43、基于所述起始比例时间逐渐增加比例增益直至pid控制器系统出现持续的振荡并记录临界值和周期，得到当前临界增益以及当前振荡周期，根据所述当前临界增益和当前振荡周期计算比例增益、积分时间和微分时间的初步数据，得到pid控制数据集；

44、根据所述当前结晶过饱和度对所述pid控制数据集进行微调优化，得到最佳过饱和度控制方案；

45、在数字仿真模型中添加模糊控制器对结晶罐内的液位进行控制，并在数字仿真模型的仿真数据中提取出多个液位误差参数以及多个液位变化率，通过高斯隶属函数计算多个所述液位误差参数和多个所述液位变化率的隶属度并转化，生成多个液位模糊集合；

46、基于模糊逻辑推理法对多个所述液位模糊集合进行推理，得到多个模糊输出量，同步引入加权平均法对多个所述模糊输出量进行去模糊化操作并整合，得到最佳液位控制方案；

47、通过串级控制将所述最佳过饱和度控制方案与所述最佳液位控制方案组合为串级控制结构，得到味精生产制作设备的最终调控方案。

48、本发明解决了背景技术中存在的技术缺陷，本发明的有益技术效果在于：

49、获取味精生产现场的占地区域，在所述二维网格坐标系中确定每个分布式io设备所连接的多个传感器，获取味精生产制作设备以及多个所述传感器的点云数据，构建味精生产制作设备数字仿真模型，基于所述数字仿真模型获取多个味精煮晶的关键参数并计算过饱和度，得到当前结晶过程的过饱和度，通过在所述数字仿真模型中设置pid控制器和模糊控制器对所述当前结晶过程的过饱和度进行计算，得到最佳过饱和度控制方案以及最佳液位控制量，并串级控制所述最佳过饱和度控制方案和所述最佳液位控制量，生成味精生产制作设备的最终调控方案。本发明能够对味精生产煮晶过程的关键工艺参数进行在线检测及自动控制，实现味精生产煮晶过程的智能调控，提高生产效率和产品质量。