CN112984953A - 基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，包括：云计算平台以及本地优化系统，所述云计算平台通过Rete算法数字建模构建，所述云计算平台连接；所述本地优化系统包括边缘计算平台以及生产线设备，所述边缘计算平台与所述生产线设备一一对应设置，所述边缘计算平台基于Rete算法数字建模，所述生产线设备上设置有若干传感器以及执行器，所述传感器与所述边缘计算平台输入端依次连接，所述执行器与所述边缘计算平台输出端连接，若干所述边缘计算平台汇集连接至所述云计算平台，本发明应用自动化监测技术、Rete算法匹配技术、LoRa无线技术，实现在端、边、云之间的数据交换。
Description
技术领域
本发明涉及冷冻器械领域，尤其涉及基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法。
背景技术
制冷设备是制冷机与使用冷量的设施结合在一起的装置，设计和建造制冷装置，是为了有效地使用冷量来冷藏食品或其他物品；在低温下进行产品的性能试验和科学研究试验；在工业生产中实现某些冷却过程，或者进行空气调节，物品在冷却或冻结时要放出一定的热量，制冷装置的围护结构在使用时也会传入一定的热量，因此为保持制冷装置中的低温条件，就必须装设制冷机，以便连续不断地移去这些热量，或者利用冰的熔化或干冰的升华吸收这些热量。
在实际的生产线使用过程中，制冷设备由于其长时间处于低温状态，其设备损耗对食品生产的质量影响很大，对实时调节工艺的要求较高，而当下没有一种依靠多种传感器以及边缘算法的本地优化系统，也没有能够将多个工厂的生产线设备数据结合的整个行业范围的工艺优化方法。
发明内容
本发明克服了现有技术的不足，提供基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法。
为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，包括：云计算平台以及本地优化系统，所述云计算平台通过Rete算法数字建模构建，所述云计算平台连接；所述本地优化系统包括边缘计算平台以及生产线设备，所述边缘计算平台与所述生产线设备一一对应设置，所述边缘计算平台基于Rete算法数字建模，所述生产线设备上设置有若干传感器以及执行器，所述传感器与所述边缘计算平台输入端依次连接，所述执行器与所述边缘计算平台输出端连接，若干所述边缘计算平台汇集连接至所述云计算平台。
本发明一个较佳实施例中，所述传感器包括温度传感器，振动频率传感器，包装体积传感器，气味浓度传感器。
本发明一个较佳实施例中，所述执行器包括业务配置控制器。
本发明一个较佳实施例中，所述传感器与所述边缘计算平台之间通过LoRa无线传输技术连接。
本发明一个较佳实施例中，所述传感器采用自动检测技术，并设置有标准值。
本发明一个较佳实施例中，超过标准值的所述传感器自动将数值传入对应的边缘计算平台。
本发明一个较佳实施例中，所述执行器与所述生产线设备一一对应设置。
本发明一个较佳实施例中，所述执行器与所述生产线设备的主控系统电性连接。
本发明一个较佳实施例中，所述云计算平台包括若干工厂的若干生产线设备的全部边缘计算数据。
本发明一个较佳实施例中，所述生产线设备为智能冷冻机械设备。
本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：
（1）本发明通过应用自动化监测技术在设备端实现对生产过程中产生的指标数据的抓取收集，实现对生产过程的各项相关数据的全面掌握，本发明中若干种类的传感器相互配合，提供了全面的监控条件。
（2）本发明应用Rete算法匹配技术在边缘计算平台和云平台进行数字建模和实时分析并下达决策反馈，在生产线设备端执行决策，能够结合全行业的全部数据，使得决策更为精准，反馈更为有效。
（3）本发明应用LoRa无线技术作为传输管道，实现在端、边、云之间的数据交换，使得边缘计算平台与生产线设备之间传输距离足够远，同时降低了实时传输的功耗，减少优化成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1是本发明的优选实施例的流程图。
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。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，包括：云计算平台以及本地优化系统，所述云计算平台通过Rete算法数字建模构建，所述云计算平台连接；所述本地优化系统包括边缘计算平台以及生产线设备，所述边缘计算平台与所述生产线设备一一对应设置，所述边缘计算平台基于Rete算法数字建模，所述生产线设备上设置有若干传感器以及执行器，所述传感器与所述边缘计算平台输入端依次连接，所述执行器与所述边缘计算平台输出端连接，若干所述边缘计算平台汇集连接至所述云计算平台。
本发明中传感器包括但不限于温度传感器，振动频率传感器，包装体积传感器，气味浓度传感器等，所述传感器与所述边缘计算平台之间通过LoRa无线传输技术连接，也可以在不考虑边缘计算平台位置关系的情况下，采用其他连接方式，若干传感器均采用自动检测技术，并设置有标准值，超过标准值的所述传感器自动将数值传入对应的边缘计算平台，所述云计算平台包括若干工厂的若干生产线设备的全部边缘计算数据。
执行器包括业务配置控制器所述执行器与所述生产线设备一一对应设置，所述执行器与所述生产线设备的主控系统电性连接，优选的，执行器内还设有人工复检模块，能够将从边缘计算平台传来的指令传至人工复检模块，通过人工复检后再确认执行。
需要说明的是，本发明中生产线设备为智能冷冻机械设备，如压缩制冷设备，吸收制冷设备，蒸汽喷射制冷设备，热泵制冷设备和电热制冷装置等。
本发明通过应用自动化监测技术在设备端实现对生产过程中产生的指标数据的抓取收集，实现对生产过程的各项相关数据的全面掌握，本发明中若干种类的传感器相互配合，提供了全面的监控条件。
本发明应用Rete算法匹配技术在边缘计算平台和云平台进行数字建模和实时分析并下达决策反馈，在生产线设备端执行决策，能够结合全行业的全部数据，使得决策更为精准，反馈更为有效。
本发明应用LoRa无线技术作为传输管道，实现在端、边、云之间的数据交换，使得边缘计算平台与生产线设备之间传输距离足够远，同时降低了实时传输的功耗，减少优化成本。
以上依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定技术性范围。
Claims (10)
1.基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于，包括：云计算平台以及本地优化系统，所述云计算平台通过Rete算法数字建模构建，所述云计算平台连接；
所述本地优化系统包括边缘计算平台以及生产线设备，所述边缘计算平台与所述生产线设备一一对应设置，所述边缘计算平台基于Rete算法数字建模，所述生产线设备上设置有若干传感器以及执行器，所述传感器与所述边缘计算平台输入端依次连接，所述执行器与所述边缘计算平台输出端连接，若干所述边缘计算平台汇集连接至所述云计算平台。
2.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述传感器包括温度传感器，振动频率传感器，包装体积传感器，气味浓度传感器。
3.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述执行器包括业务配置控制器。
4.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述传感器与所述边缘计算平台之间通过LoRa无线传输技术连接。
5.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述传感器采用自动检测技术，并设置有标准值。
6.根据权利要求5所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：超过标准值的所述传感器自动将数值传入对应的边缘计算平台。
7.根据权利要求3所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述执行器与所述生产线设备一一对应设置。
8.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述执行器与所述生产线设备的主控系统电性连接。
9.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述云计算平台包括若干工厂的若干生产线设备的全部边缘计算数据。
10.根据权利要求1所述的基于Rete算法的智能冷冻行业工艺优化的方法，其特征在于：所述生产线设备为智能冷冻机械设备。
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