CN106360801A - 一种烤烟叶加工实时监控系统 - Google Patents

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    • A24B3/00—Preparing tobacco in the factory
    • A24B3/10—Roasting or cooling tobacco
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D27/00—Simultaneous control of variables covered by two or more of main groups G05D1/00 - G05D25/00
    • G05D27/02—Simultaneous control of variables covered by two or more of main groups G05D1/00 - G05D25/00 characterised by the use of electric means

Abstract

本发明提供了一种烤烟叶加工实时监控系统，包括由多个用户主机组成的用户组和多个专家系统组成的专家组；每个专家系统均由服务器认证设立；每个用户主机均分别连接温度传感器、湿度传感器、风量检测器、气味传感器并收集温度传感器、湿度传感器、风量检测器、气味传感器的数据。本发明通过用户主机随机选取专家系统的设置方式，能使得用户在使用过程中系统自行判断出最合适的数据模型并给予适用，从而解决了上述工作量过大的问题，对于不同的用户选择不同的最优数据模型可自动进行，无需专门的人或机器通过大量计算得到，用户操作起来也几乎没有任何门槛，市场前景极好。

Description

一种烤烟叶加工实时监控系统
技术领域
本发明涉及一种烤烟叶加工实时监控系统。
背景技术
现有技术中，基于传感器技术的发展，对于烤烟叶加工监控，用户可自行观察多项参数以辅助判断情况，但在实际操作中，这需要用户对参数有足够的了解，从而使得操作门槛高，而在现实中，使用该技术的大多文化程度较低，学习能力较差，几乎只有科研人员和极少数好学的人能够很好学习研读众多参数，这使得通过判读多项参数优化烤烟叶加工的方式在实际上大量推广应用。
近年来，基于机器学习算法的兴起，出现了机器通过数据模型自动判读的技术，但现有技术中该技术的应用大多是通过一台专家系统主机来实现，而建立数据模型的算法有数千种，对应的数据模型种类也有数千种，同时不同的用户可能会有不同的需求，导致最适用的数据模型并不单一、通用，因此在该前提下，要通过人工的方式在一台专家系统主机上设定最适用的数据模型以给用户提供足够好的数据模型计算结果，无论是人还是机器的工作量都难以想象，几乎不可能实现。
如申请号为CN201610355409.4的中国发明专利公开了一种复烤加料、加香物料含水率和温度控制方法，该控制方法如要应用机器学习技术，则成本极高，而且效果可能反而会更差。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种烤烟叶加工实时监控系统，该烤烟叶加工实时监控系统通过用户主机随机选取专家系统的设置方式，能使得用户在使用过程中系统自行判断出最合适的数据模型并给予适用，从而解决了上述工作量过大的问题。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种烤烟叶加工实时监控系统，包括由多个用户主机组成的用户组和多个专家系统组成的专家组；每个专家系统均由服务器认证设立；每个用户主机均分别连接温度传感器、湿度传感器、风量检测器、气味传感器并收集温度传感器、湿度传感器、风量检测器、气味传感器的数据；所述用户主机随机选取专家系统发送温度传感器、湿度传感器、风量检测器、气味传感器的数据并获取对应的结果值，然后显示给用户，并根据用户反馈结果调整对所选取的专家系统的评价值，当评价值低于预定阀值时，该专家系统不再出现在选取列表中；所述专家系统根据用户主机发送的数据，通过评价数据模型进行评价，并将评价结果反馈至对应的用户主机。
所述用户主机还将评价值发送至对应的专家系统，所述专家系统还连接有数据模型库，数据模型库存储评价数据模型，专家系统在评价时随机读取其中的评价数据模型，并根据获取到的评价值对所读取的评价数据模型进行标记，当任意评价数据模型上标记的评价值低于预定阀值时，数据模型库删除该评价数据模型。
所述用户主机还连接有喷雾控制器、加热控制器、香料喷洒控制器，用户主机根据接收到的结果值对喷雾控制器、加热控制器、香料喷洒控制器进行控制调整；用户主机不根据用户反馈结果调整评价值，而是根据对比当前结果值和前一次结果值而计算得到当前评价值。
所述结果值包括总判断值和温度传感器、湿度传感器、风量检测器、气味传感器数据对应值，对应值为专家系统根据评价数据模型计算出的最优值与用户主机获取的实际值的差值，评价值的计算为计算上述总判断值和差值的总平均值。
本发明的有益效果在于：通过用户主机随机选取专家系统的设置方式，能使得用户在使用过程中系统自行判断出最合适的数据模型并给予适用，从而解决了上述工作量过大的问题，对于不同的用户选择不同的最优数据模型可自动进行，无需专门的人或机器通过大量计算得到，用户操作起来也几乎没有任何门槛，市场前景极好。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图中：10-用户组，101-用户主机，102-温度传感器，103-湿度传感器，104-风量检测器，105-气味传感器，111-喷雾控制器，112-加热控制器，113-香料喷洒控制器，20-专家组，201-专家系统，202-数据模型库。
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所示的一种烤烟叶加工实时监控系统，包括由多个用户主机101组成的用户组10和多个专家系统201组成的专家组20；每个专家系统201均由服务器认证设立；每个用户主机101均分别连接温度传感器102、湿度传感器103、风量检测器104、气味传感器105并收集温度传感器102、湿度传感器103、风量检测器104、气味传感器105的数据；所述用户主机101随机选取专家系统201发送温度传感器102、湿度传感器103、风量检测器104、气味传感器105的数据并获取对应的结果值，然后显示给用户，并根据用户反馈结果调整对所选取的专家系统201的评价值，当评价值低于预定阀值时，该专家系统201不再出现在选取列表中；所述专家系统201根据用户主机101发送的数据，通过评价数据模型进行评价，并将评价结果反馈至对应的用户主机101。
由此，用户主机101在不断发送、反馈的过程中，能够逐渐排除较差的专家系统201，在专家系统201数量足够多的情况下，用户主机101最终可得到最优专家系统201，并长期保持相互的数据传输，从而通过随机选择的方式，排除人为选择工作量大、不准确等缺点。
所述用户主机101还将评价值发送至对应的专家系统201，所述专家系统201还连接有数据模型库202，数据模型库202存储评价数据模型，专家系统201在评价时随机读取其中的评价数据模型，并根据获取到的评价值对所读取的评价数据模型进行标记，当任意评价数据模型上标记的评价值低于预定阀值时，数据模型库202删除该评价数据模型。
一般而言，评价数据模型是根据各传感器(温度传感器102、湿度传感器103、风量检测器104、气味传感器105)的历史数据采用监督学习算法计算得到，监督学习中的结果值由人为给出。
为进一步降低用户使用门槛，进一步的自动化，所述用户主机101还连接有喷雾控制器111、加热控制器112、香料喷洒控制器113，用户主机101根据接收到的结果值对喷雾控制器111、加热控制器112、香料喷洒控制器113进行控制调整；用户主机101不根据用户反馈结果调整评价值，而是根据对比当前结果值和前一次结果值而计算得到当前评价值。
具体而言，所述结果值包括总判断值和温度传感器102、湿度传感器103、风量检测器104、气味传感器105数据对应值，对应值为专家系统201根据评价数据模型计算出的最优值与用户主机101获取的实际值的差值，评价值的计算为计算上述总判断值和差值的总平均值。
本发明的技术方案，虽然前期对专家系统201的投入较大，但由于长期使用过程中会淘汰大量的评价数据模型，因此最终通过数据库整合，可以使得专家系统201数量逐步减少，而减少的闲置专家系统201主机又可用于其他用途，故从长期来看，实际总投入并不高。

Claims (4)

1.一种烤烟叶加工实时监控系统，包括由多个用户主机(101)组成的用户组(10)和多个专家系统(201)组成的专家组(20)，其特征在于：每个专家系统(201)均由服务器认证设立；每个用户主机(101)均分别连接温度传感器(102)、湿度传感器(103)、风量检测器(104)、气味传感器(105)并收集温度传感器(102)、湿度传感器(103)、风量检测器(104)、气味传感器(105)的数据；所述用户主机(101)随机选取专家系统(201)发送温度传感器(102)、湿度传感器(103)、风量检测器(104)、气味传感器(105)的数据并获取对应的结果值，然后显示给用户，并根据用户反馈结果调整对所选取的专家系统(201)的评价值，当评价值低于预定阀值时，该专家系统(201)不再出现在选取列表中；所述专家系统(201)根据用户主机(101)发送的数据，通过评价数据模型进行评价，并将评价结果反馈至对应的用户主机(101)。
2.如权利要求1所述的烤烟叶加工实时监控系统，其特征在于：所述用户主机(101)还将评价值发送至对应的专家系统(201)，所述专家系统(201)还连接有数据模型库(202)，数据模型库(202)存储评价数据模型，专家系统(201)在评价时随机读取其中的评价数据模型，并根据获取到的评价值对所读取的评价数据模型进行标记，当任意评价数据模型上标记的评价值低于预定阀值时，数据模型库(202)删除该评价数据模型。
3.如权利要求1所述的烤烟叶加工实时监控系统，其特征在于：所述用户主机(101)还连接有喷雾控制器(111)、加热控制器(112)、香料喷洒控制器(113)，用户主机(101)根据接收到的结果值对喷雾控制器(111)、加热控制器(112)、香料喷洒控制器(113)进行控制调整；用户主机(101)不根据用户反馈结果调整评价值，而是根据对比当前结果值和前一次结果值而计算得到当前评价值。
4.如权利要求3所述的烤烟叶加工实时监控系统，其特征在于：所述结果值包括总判断值和温度传感器(102)、湿度传感器(103)、风量检测器(104)、气味传感器(105)数据对应值，对应值为专家系统(201)根据评价数据模型计算出的最优值与用户主机(101)获取的实际值的差值，评价值的计算为计算上述总判断值和差值的总平均值。
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