CN106249651A - 一种滚炒机控制系统 - Google Patents

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黄莉
丁琳
丁一琳
胡滨
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Guizhou Tongren Hetai Tea Industry Co Ltd
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Guizhou Tongren Hetai Tea Industry Co Ltd
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
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Abstract

本发明提供了一种滚炒机控制系统，包括气体传感器组、模式识别模块、识别模型库、翻炒电机、加热温控、出料门开关、入料门开关、参数计算模块、对比模块、控制中心。本发明通过气体传感器组、模式识别模块、对比模块及参数计算模块的设置，能够对控制参数进行有效并且有针对性的线性优化，从而能够自动、高效、及时的对茶叶滚炒控制过程进行最优化调整，极大的提升成品品质，减少人力成本，而且优化效果远强于人工手动调整控制参数。

Description

一种滚炒机控制系统
技术领域
本发明涉及一种滚炒机控制系统。
背景技术
现有技术中，滚炒机的控制大多是人为的设定控制参数，这种方式需要大量尝试，并根据经验来判断调整，这种方式一方面调整不及时容易导致次品率高，另一方面也容易将品质很好的原材料当成较次的材料加工。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种滚炒机控制系统，该滚炒机控制系统通过气体传感器组、模式识别模块、对比模块及参数计算模块的设置，能够对控制参数进行有效并且有针对性的线性优化，从而能够自动、高效、及时的对茶叶滚炒控制过程进行最优化调整，极大的提升成品品质，减少人力成本，而且优化效果远强于人工手动调整控制参数。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种滚炒机控制系统，包括气体传感器组、模式识别模块、识别模型库、翻炒电机、加热温控、出料门开关、入料门开关、参数计算模块、对比模块、控制中心；所述气体传感器组、识别模型库分别连接至模式识别模块的输入端，模式识别模块输出连接至对比模块，对比模块的输入还连接至控制中心，对比模块的输出连接至参数计算模块，参数计算模块输出连接至控制中心，翻炒电机、加热温控、出料门开关、入料门开关分别由控制中心连接控制。
所述气体传感器组和模式识别模块之间的连接中，串联有数据整理组件。
所述气体传感器组采集滚炒机内茶叶的气味，并将采集到的气味数据实时发送至模式识别模块；所述模式识别模块在每一控制过程开始时从识别模型库中读取气味成分→品质分级的数据模型，根据气体传感器组采集到的气味，对产品的品质分级进行识别，并将得到的结果发送至对比模块。
所述对比模块将接收到的识别结果解读出对应的控制参数，并将该控制参数与自控制中心接收到的控制参数进行对比，并将对比结果发送至参数计算模块。
所述参数计算模块根据接收到的对比结果，计算最优调整方案，并将调整方案发送至控制中心执行。
所述数据整理组件将接收到的气体传感器组的数据按时序进行整理，并从控制中心中得到时序的同步信息，与控制中心时序同步发送数据。
所述气味成分→品质分级的数据模型由三个隐含层的BP神经网络算法经过5次训练建立。
所述计算最优调整方案，是通过对目标控制参数和对比结果进行线性规划计算完成。
本发明的有益效果在于：通过气体传感器组、模式识别模块、对比模块及参数计算模块的设置，能够对控制参数进行有效并且有针对性的线性优化，从而能够自动、高效、及时的对茶叶滚炒控制过程进行最优化调整，极大的提升成品品质，减少人力成本，而且优化效果远强于人工手动调整控制参数。
附图说明
图1是本发明的连接示意图。
图中：101-气体传感器组，102-数据整理组件，103-模式识别模块，104-识别模型库，201-翻炒电机，202-加热温控，203-出料门开关，204-入料门开关，301-参数计算模块，302-对比模块，303-控制中心。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示的一种滚炒机控制系统，包括气体传感器组101、模式识别模块103、识别模型库104、翻炒电机201、加热温控202、出料门开关203、入料门开关204、参数计算模块301、对比模块302、控制中心303；所述气体传感器组101、识别模型库104分别连接至模式识别模块103的输入端，模式识别模块103输出连接至对比模块302，对比模块302的输入还连接至控制中心303，对比模块302的输出连接至参数计算模块301，参数计算模块301输出连接至控制中心303，翻炒电机201、加热温控202、出料门开关203、入料门开关204分别由控制中心303连接控制。
所述气体传感器组101和模式识别模块103之间的连接中，串联有数据整理组件102。
所述气体传感器组101采集滚炒机内茶叶的气味，并将采集到的气味数据实时发送至模式识别模块103；所述模式识别模块103在每一控制过程开始时从识别模型库104中读取气味成分→品质分级的数据模型，根据气体传感器组101采集到的气味，对产品的品质分级进行识别，并将得到的结果发送至对比模块302。
所述对比模块302将接收到的识别结果解读出对应的控制参数，并将该控制参数与自控制中心303接收到的控制参数进行对比，并将对比结果发送至参数计算模块301。
所述参数计算模块301根据接收到的对比结果，计算最优调整方案，并将调整方案发送至控制中心303执行。
所述数据整理组件102将接收到的气体传感器组101的数据按时序进行整理，并从控制中心303中得到时序的同步信息，与控制中心303时序同步发送数据。
所述气味成分→品质分级的数据模型由三个隐含层的BP神经网络算法经过5次训练建立。
所述计算最优调整方案，是通过对目标控制参数和对比结果进行线性规划计算完成。
由此，通过气体传感器组101采集茶叶滚炒过程中的气味数据，然后由模式识别模块103进行识别，之后进行控制参数对比以及线性优化，从而能够自动、高效、及时的对茶叶滚炒控制过程进行最优化调整，极大的提升成品品质，减少人力成本，而且优化效果远强于人工手动调整控制参数。

Claims (8)

1.一种滚炒机控制系统，包括气体传感器组(101)、模式识别模块(103)、识别模型库(104)、翻炒电机(201)、加热温控(202)、出料门开关(203)、入料门开关(204)、参数计算模块(301)、对比模块(302)、控制中心(303)，其特征在于：所述气体传感器组(101)、识别模型库(104)分别连接至模式识别模块(103)的输入端，模式识别模块(103)输出连接至对比模块(302)，对比模块(302)的输入还连接至控制中心(303)，对比模块(302)的输出连接至参数计算模块(301)，参数计算模块(301)输出连接至控制中心(303)，翻炒电机(201)、加热温控(202)、出料门开关(203)、入料门开关(204)分别由控制中心(303)连接控制；所述气体传感器组(101)安装在翻炒块转轴处并沿转轴分布。
2.如权利要求1所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述气体传感器组(101)和模式识别模块(103)之间的连接中，串联有数据整理组件(102)。
3.如权利要求1所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述气体传感器组(101)采集滚炒机内茶叶的气味，并将采集到的气味数据实时发送至模式识别模块(103)；所述模式识别模块(103)在每一控制过程开始时从识别模型库(104)中读取气味成分→品质分级的数据模型，根据气体传感器组(101)采集到的气味，对产品的品质分级进行识别，并将得到的结果发送至对比模块(302)。
4.如权利要求1所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述对比模块(302)将接收到的识别结果解读出对应的控制参数，并将该控制参数与自控制中心(303)接收到的控制参数进行对比，并将对比结果发送至参数计算模块(301)。
5.如权利要求1所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述参数计算模块(301)根据接收到的对比结果，计算最优调整方案，并将调整方案发送至控制中心(303)执行。
6.如权利要求2所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述数据整理组件(102)将接收到的气体传感器组(101)的数据按时序进行整理，并从控制中心(303)中得到时序的同步信息，与控制中心(303)时序同步发送数据。
7.如权利要求3所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述气味成分→品质分级的数据模型由三个隐含层的BP神经网络算法经过5次训练建立。
8.如权利要求5所述的滚炒机控制系统，其特征在于：所述计算最优调整方案，是通过对目标控制参数和对比结果进行线性规划计算完成。
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