CN114007295B - 一种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例涉及涉及一种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质,包括:根据加热目标对应的预设温度,确定加热信息;根据加热信息确定温度变化模型;其中,温度变化模型包括加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程。控制微波加热装置按照加热信息对加热目标进行加热;在按照加热信息对加热目标进行加热的过程中,根据温度变化模型确定加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定第一预设检测点的第二预计加热温度,从而确定对加热信息的第一调整量;根据第一调整量确定调整后加热信息,并按照调整后加热信息进行加热,以准确控制加热目标的温度变化。

Description

一种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及微波加热技术领域,具体而言,涉及一种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质。
背景技术
在很多实验过程中往往需要利用微波利用微波的物理能量特性,对物体进行加热。
在相关技术汇总,对于大型微波反应器,难以对加热物体或所述加热目标的各个位置的温度进行检测,并且对于复杂激烈的化学反应中,凭借实验过程中的当前温度对加热进行控制,难以追上反应的高速进程,导致对加热过程的控制效果较差。
发明内容
本申请实施例提供一种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质,旨在解决对加热过程的控制效果较差的问题。
本申请实施例第一方面提供一种微波加热装置的控制方法,其特征在于,所述方法包括:
根据所述加热目标对应的预设温度,确定将所述加热目标加热到至少一个预设检测点的温度达到所述预设温度所对应的加热信息;
根据所述加热信息确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型;其中,所述温度变化模型包括所述加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程。
控制微波加热装置按照所述加热信息对所述加热目标进行加热;
在按照所述加热信息对所述加热目标进行加热的过程中,根据所述温度变化模型确定所述加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据所述加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定所述第一预设检测点的第二预计加热温度;
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定对所述加热信息的第一调整量;
根据所述第一调整量确定调整后加热信息,并按照所述调整后加热信息进行加热,以准确控制所述加热目标的温度变化。
可选地,根据所述加热信息确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型,包括;
获取模型计算参数;其中,所述模型计算参数至少包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数;
根据所述加热信息以及所述模型计算参数,确定所述加热目标中各个时刻的温度分布;
根据所述各个时刻的温度分布,确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型。
可选地,根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定对所述加热信息的第一调整量,包括:
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定温度差值;
根据所述温度差值,确定对所述加热信息的第一调整量。
可选地,加热信息至少包括微波功率、频率、微波输入端口位置、模式搅拌器位置、模式搅拌器旋转速度和所述加热目标的运动速度;
根据所述第一调整量调整所述加热信息,包括:
根据所述第一调整量,调整所述加热信息中对应的参数,并按照调整后的所述加热信息继续对所述加热目标进行加热,以使所述第二预计加热温度逼近所述第一预计加热温度。
可选地,所述方法还包括:
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,调整所述温度变化模型。
可选地,根据所述第二调整量调整所述温度变化模型,包括:
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定温度差值;
根据所述温度差值确定对所述模型计算参数的第二调整量;
根据所述第二调整量确定调整后的模型计算参数;
根据所述调整后的模型计算参数以及所述调整后加热信息,重新构建所述温度变化模型。
可选地,所述方法还包括:
在检测到第二预计加热温度达到预设温度时控制所述微波加热装置停止加热。
本申请实施例第二方面提供一种微波加热装置的控制装置,所述控制装置包括:
确定模块,用于根据所述加热目标对应的预设温度,确定将所述加热目标加热到至少一个预设检测点的温度达到所述预设温度所对应的加热信息;
预测模块,用于根据所述加热信息确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型;其中,所述温度变化模型包括所述加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程。
加热模块,用于控制微波加热装置按照所述加热信息对所述加热目标进行加热;
检测模块,用于在按照所述加热信息对所述加热目标进行加热的过程中,根据所述温度变化模型确定所述加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据所述加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定所述第一预设检测点的第二预计加热温度;
对比模块,用于根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定对所述加热信息的第一调整量;
调整模块,用于根据所述第一调整量确定调整后加热信息,并按照所述调整后加热信息进行加热,以准确控制所述加热目标的温度变化。
本申请实施例第三方面提供一种电子设备,所述电子设备包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行存储在所述存储器上的计算机程序,以实现上述的方法。
本申请实施例第四方面一种存储介质,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的控制方法。
采用本申请提供的种微波加热装置的控制方法、装置及存储介质,在通过微波加热装置进行加热时,首先获取对加热目标的加热时最终的预设温度,然后根据预设温度确定对加热目标的加热信息,加热信息为加热过程中微波加热装置的多种参数,根据加热信息模拟构建微波加热装置以加热信息进行加热时,加热目标的温度变化,从而得到关于加热目标的温度变化模型,然后控制微波加热装置以加热信息进行加热,在加热过程中获取温度变化模型中第一预设检测点在当前时刻对应的第一预计加热温度,在加热过程中检测加热目标在第二预设检测点的实际加热温度,根据实际加热温度确定加热目标第一检测点的第二预计加热温度,其中第一检测点为加热目标在加热过程中无法检测到的位置,根据第一预计加热温度和第二预计加热温度确定对所述加热信息的第一调整量,并根据第一调整量调整加热信息,按照所述调整后加热信息进行加热,从而对使加热目标的温度变化过程更叫逼近温度变化模型,从而有效提高对加热过程的控制效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例的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申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提出的控制方法的流程示意图;
图2是本申请一实施例提出的确定温度变化模型的流程示意图;
图3是本申请一实施例提出的确定第一调整量的流程示意图;
图4是本申请一实施例提出的调整温度变化模型的流程示意图;
图5是本申请一实施例提出的控制装置的模块示意图;
图6是本申请一实施例提出的电子设备的模块示意图;
图7是本申请一具体实施例提出的控制装置的示意图;
图8是本申请一具体实施例提出的温度模型确定算法的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
在很多实验过程中往往需要利用微波利用微波的物理能量特性,对物体进行加热。
在相关技术汇总,对于大型微波反应器,往往只能对几个位置的温度进行检测,难以对加热物体或所述加热目标的各个位置的温度进行检测。在一些加热环境下进行的化学反应中,并且对于复杂激烈的化学反应,凭借实验过程中的当前温度,判断当前的加热情况,然后对加热进行控制,往往难以追上反应的高速进程,导致对加热过程的控制效果较差。
实施例一
有鉴于此,本申请第一方面提供一种微波加热装置的控制方法,参照图1,方法包括:
S1,根据加热目标对应的预设温度,确定将加热目标加热到至少一个预设检测点的温度达到预设温度所对应的加热信息。
在进行加热前,首先设置加热目标经过加热后的最终达到的温度,即预设温度,由于加热过程中整个加热目标内各个位置温度可能不同,因此将加热目标内的某个预设检测点温度作为加热目标的温度,当该检测点温度达到预设温度时,可以认为加热目标达到预设温度。
根据当前的微波加热装置,构建加热信息确定算法,通过加热信息确定算法根据预设温度,推算将加热目标加热至预设温度所需要的加热信息,用于作为控制微波加热装置的依据,以确定微波加热装置的加热过程。
S2,根据加热信息确定表征加热目标温度变化的温度变化模型。其中,温度变化模型包括加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程。
为了更加准确的得知加热目标的温度变化过程,构建温度模型确定算法,根据微波加热装置的加热信息,模拟加热目标的温度变化过程,构建形成温度变化模型,其中,温度变化模型包括加热目标中各个位置跟随加热时间的温度变化。
并且,温度变化模型包括加热目标的非线性温升曲线,在根据加热信息确定对加热目标的加热过程时,根据非线性温升曲线对加热过程作梯度化处理,使微波加热装置对加热目标的加热过程更加准确。
S3,控制微波加热装置按照加热信息对加热目标进行加热。
确定加热信息后,将加热信息确定为微波加热装置的加热参数,控制微波加热装置按照该参数进行加热。
在一些具体实施例中,同时根据温度变化模型中的非线性温升曲线确定在加热过程中加热参数的变化,从而实现对加热过程的梯度化处理,提高对加热过程的控制效果。
S4,在按照加热信息对加热目标进行加热的过程中,根据温度变化模型确定加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定第一预设检测点的第二预计加热温度。
其中,将加热目标中第一预设检测点的位置的温度,作为加热目标的实际加热温度,而加热目标中第一预设检测点位置的温度可能无法直接检测,因此首先检测加热目标中第二预设检测点的实际加热温度,其中第二预设检测点可以为多个位置,通过第二预设检测点检测到的实际加热温度推算第一预设检测点的第二预计加热温度,即可以认为第二预计加热温度为第一预设检测点的实际加热温度,同时也可以作为加热目标的当前温度。
获取温度变化模型中,当前时刻预测的加热目标的温度分布,确定温度变化模型中第一预设检测点的第一预计加热温度,即为当前时刻预测的第一预设检测点的温度。
S5,根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定对加热信息的第一调整量。
对比第一预计加热温度与第二预计加热温度,从而确定当前加热目标相对于预测的温度变化模型的温度偏移量,从而对加热过程的调整量,以使加热目标后续的温度变化更加逼近预设的温度变化模型所表征的温度变化。
S6,根据第一调整量确定调整后加热信息,并按照调整后加热信息进行加热,以准确控制加热目标的温度变化。
由于预测的温度变化模型为预测的更加符合理想状态的温度变化过程,因此根据温度变化模型中的预测数据调整后续的加热过程,从而使对加热过程的控制更加快速准确。
在通过微波加热装置进行加热时,首先获取对加热目标的加热时最终的预设温度,然后根据预设温度确定对加热目标的加热信息,加热信息为加热过程中微波加热装置的多种参数,根据加热信息模拟构建微波加热装置以加热信息进行加热时,加热目标的温度变化,从而得到关于加热目标的温度变化模型,然后控制微波加热装置以加热信息进行加热,在加热过程中获取温度变化模型中第一预设检测点在当前时刻对应的第一预计加热温度,在加热过程中检测加热目标在第二预设检测点的实际加热温度,根据实际加热温度确定加热目标第一检测点的第二预计加热温度,其中第一检测点为加热目标在加热过程中无法检测到的位置,根据第一预计加热温度和第二预计加热温度确定对加热信息的第一调整量,并根据第一调整量调整加热信息,按照调整后加热信息进行加热,从而对使加热目标的温度变化过程更叫逼近温度变化模型,从而有效提高对加热过程的控制效果,并且通过预测的数据作为调整加热过程的依据,使对加热过程的调整更加快速准确。
在一些实施例中,根据加热信息确定表征加热目标中温度变化的温度变化模型,参照图2,包括。
S101,获取模型计算参数,其中,模型计算参数至少包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数。
首先构建温度模型确定算法,在一些具体实施例中,参照图8,可以通过BP神经网络作为温度模型确定算法的主要架构,将模型计算参数作为温度模型确定算法的输入层,其中模型计算参数至少包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数等,将预设温度作为输出层,同时依据加热信息以及预设温度,以使按照模型计算参数和加热信息逐层推导,从而使推导结果为预设温度,从而得到温度变化模型。
S102,根据加热信息以及模型计算参数,确定加热目标中各个时刻的温度分布。
确定加热信息、模型计算参数以及预设温度后,开始构建整个加热目标的温度分布,并根据温度模型确定算法,确定各个时刻加热目标的温度分布。
S103,根据各个时刻的温度分布,确定表征加热目标中温度变化的温度变化模型。
根各个时刻的加热目标的温度分布,形成以时间为走向轴的连续的空间温度分布变化,从而确定表征加热目标中温度变化的温度变化模型,从而预设加热过程中加热目标的下一步温度变化,进而在加热目标的非线性温升变化过程中准确的对加热过程进行控制,使其逼近想要的温升过程。
其中,温度变化模型包括非线性温升曲线,用于对微波加热装置的加热过程做梯度化处理的依据,从而提高对加热目标的加热效果。
在一些实施例中,根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定对加热信息的第一调整量,参照图3,包括:
S201,根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定温度差值。
在一些具体实施例中,构建用于确定第一调整量的对比算法,首先获取微波加热装置后,各个第二预设检测点处加热目标的实际加热温度,然后通过对比算法根据获取到的实际加热温度,模拟确认出当前加热目标位于第一预设检测位置的第二预计加热温度,同时获取当前时刻对应的温度变化模型中,第一预设检测点的第一预计加热温度,将第二预计加热温度于第一预计加热温度做差值,确定当前时刻的实际温度与预测温度差值,即为温度差值。
S202,根据温度差值,确定对加热信息的第一调整量。
通过对比算法根据温度差值进行计算,确定使加热目标在后续的加热过程中使加热目标的温度分布逼近预测的温度变化模型时,需要对加热信息进行调整的第一调整量,从而对加热信息进行调整,使微波加热装置按照调整后的加热信息进行加热时,加热目标的温度变化更加逼近预测的温度变化模型,实现了对加热过程的控制更加准的效果。
在一些实施例中,加热信息至少包括微波功率、频率、微波输入端口位置、模式搅拌器位置、模式搅拌器旋转速度和加热目标的运动速度。通过控制微波功率和频率能够控制加热时的温度变化快慢,控制微波输入端口位置、模式搅拌器位置、模式搅拌器旋转速度和加热目标的运动速度,能够改变加热目标在加热过程中的受热位置,从而准确控制加热目标的温度分布以及各个位置的温度变化情况。
根据第一调整量调整加热信息,包括:
根据第一调整量,利用对比算法调整加热信息中对应的参数,并按照调整后的加热信息继续对加热目标进行加热,以使第二预计加热温度逼近第一预计加热温度。
其中,对比算法可以包括PID优化反馈算法,根据温度差值确定对加热信息中各个参数的调整量,从而准确追踪调整加热过程。
在一些实施例中,方法还包括:
根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,调整温度变化模型。
由于温度变化模型为理想情况下模拟出的,因此在实际加热过程中受实际条件影响,温度变化模型可能存在一定误差,同时由于温度变化模型确定算法中模型计算参数的误差,温度变化模型与实际的理想温度变化模型存在一定误差,因此在实际加热过程中需要根据实际情况对温度变化模型进行调整,以使温度变化模型更加准确,从而使对加热过程的控制更加准确。
在一些实施例中,根据第二调整量调整温度变化模型,参照图4,包括:
S301,根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定温度差值。
S302,根据温度差值确定对模型计算参数的第二调整量。
在获取到温度差值后,利用温度模型确定算法,将温度差值代入,逆推温度模型确定算法,从而确定对模型计算参数的第二调整量。
S303,根据第二调整量确定调整后的模型计算参数。
其中,第二调整量包括对各个模型计算参数的调整量,包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数等,以使调整后的模型计算参数更加准确。
S304,根据调整后的模型计算参数以及调整后加热信息,重新构建温度变化模型。
根据调整后的模型计算参数以及调整后加热信息重新构建温度变化模型,以使温度变化模型更加逼近理想的温度变化模型。
在一些实施例中,方法还包括:
在检测到第二预计加热温度达到预设温度时控制微波加热装置停止加热。
在一种具体实施例中,首先获取加热目标的预设温度,构建加热信息确定算法,根据预设温度通过加热信息确定算法,确定微波加热装置的包括等参数的加热信息。构建温度模型确定算法,根据包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数等在内的模型计算参数,利用温度模型确定算法,模拟预测按照加热信息控制微波加热装置对加热目标进行加热时,加热目标的温度变化模型,然后控制微波加热装置开始进行加热。构建对比算法,加热过程中获取加热目标中能够检测到的第二预设检测点的实际加热温度,通过对比算法得到无法检测到的第一预设检测点的第二预计加热温度,同时获取温度变化模型中与当前时刻对应的温度分布中第一预设检测点的第一预计加热温度,得到第一预计加热温度与第二预计加热温度之间的温度差值,将温度差值代入PID优化反馈算法中确定对加热信息的第一调整量,并按照第一调整量对加热参数中的各个参数进行调整,并按照调整后的加热信息控制微波加热装置进行加热,从而对加热过程的控制更加快速准确。
同时,根据温度差值利用温度模型确定算法进行逆推,确定出对包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数等在内的模型计算参数的第二调整量,按照第二调整量调整模型计算参数,并根据调整后的模型计算参数以及调整后的加热信息,利用温度模型确定算法重新构建温度变化模型,从而对温度变化模型进行优化,使其更加接近实际情况,后续对加热过程的控制更加合理。
当检测到第二预计加热温度达到预设温度时,控制微波加热装置停止加热,完成加热过程。
实施例二
基于同一发明构思,本申请另一实施例提供一种微波加热装置的控制装置,参照图5和图7,控制装置4包括:
确定模块41,用于根据加热目标对应的预设温度,确定将加热目标加热到至少一个预设检测点的温度达到预设温度所对应的加热信息。
其中确定模块41可以集成在上位机中的归一化计算平台中,在加热前用户首先通过上位机的可视化界面上输入加热目标最终的预设温度,从而获得预设温度。
确定模块41包括预先构建的加热信息确定算法,在获取到预设温度后确定模块41利用加热信息确定算法进行计算,确定对预设目标加热时的加热信息,包括微波功率、频率、微波输入端口位置、模式搅拌器位置、模式搅拌器旋转速度和被加热物料的运动速度等。
预测模块42,用于根据加热信息确定表征加热目标中温度变化的温度变化模型。其中,温度变化模型包括加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程。
预测模块42可以集成在上位机中的归一化计算平台中,预设模块包括预先构建的温度模型确定算法,根据温度模型确定算法对应的模型计算参数,以及加热信息,模拟加热目标的温度变化过程,构建形成温度变化模型,其中,温度变化模型包括加热目标中各个位置跟随加热时间的温度变化,以及加热目标的非线性温升曲线。模型计算参数包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数等。
加热模块43,用于控制微波加热装置按照加热信息对加热目标进行加热。
加热模块43用于控制微波加热装置,其中,微波加热装置具体可以包括微波源、微波源调整装置,模式搅拌器等,微波加热装置通过控制枢纽PLC连接在上位机上,在确定加热信息后,控制枢纽PLC按照加热模块43根据加热信息,通过驱动电路控制微波加热装置的各个部分按照加热信息中对应的参数进行工作,从而进行加热。
检测模块44,用于在按照加热信息对加热目标进行加热的过程中,根据温度变化模型确定加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定第一预设检测点的第二预计加热温度。
在微波加热装置中,可以通过高性能传感器对加热目标的温度进行采集,计具体的可以为多个光纤温度计,实时采集加热目标多个位置的,用于确定加热目标的温度。
对比模块45,用于根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定对加热信息的第一调整量。
对比模块45可以集成在上位机中的归一化计算平台中,对比模块45包括对比算法,用于根据检测模块44检测到的第一预计加热温度以及第二预计加热温度确定对加热信息的第一调整量。
调整模块46,用于根据第一调整量确定调整后加热信息,并按照调整后加热信息进行加热,以准确控制加热目标的温度变化。
调整模块46可以集成在上位机中的归一化计算平台中,调整模块46可以包括PID优化反馈算法,根据第一调整量确定调整后的加热信息,并通过加热模块43按照调整后的加热信息控制微波加热装置的各个部分按照加热信息中对应的参数进行工作。
在一些实施例中,预测模块42还用于执行以下步骤:
获取模型计算参数。其中,模型计算参数至少包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数。
根据加热信息以及模型计算参数,确定加热目标中各个时刻的温度分布。
根据各个时刻的温度分布,确定表征加热目标中温度变化的温度变化模型。
在一些实施例中,对比模块45还用于执行以下步骤:
根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定温度差值。
根据温度差值,确定对加热信息的第一调整量。
在一些实施例中,预测模块42还用于执行以下步骤:
根据第一预计加热温度和第二预计加热温度,确定温度差值。
根据温度差值确定对模型计算参数的第二调整量。
根据第二调整量确定调整后的模型计算参数。
根据调整后的模型计算参数以及调整后加热信息,重新构建温度变化模型。
在一些实施例中,对比模块45还用于执行以下步骤:
在检测到第二预计加热温度达到预设温度时控制微波加热装置停止加热。
基于同一发明构思,本申请另一实施例提供一种电子设备,参照图6,电子设备包括:
存储器,用于存储计算机程序。
处理器,用于执行存储在存储器上的计算机程序,以实现实施例一的控制方法。
基于同一发明构思,本申请另一实施例提供一种存储介质,存储介质上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现实施例一的控制方法。
对于装置实施例而言,由于其与方法实施例基本相似,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白,本申请实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本申请实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上,使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例范围的所有变更和修改。
最后,还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种踏板控制装置及包含该系统的汽车,进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种微波加热装置的控制方法,其特征在于,所述方法包括:
根据加热目标对应的预设温度,确定将所述加热目标加热到至少一个预设检测点的温度达到所述预设温度所对应的加热信息;
根据所述加热信息确定表征所述加热目标温度变化的温度变化模型;其中,所述温度变化模型包括所述加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程;
控制微波加热装置按照所述加热信息对所述加热目标进行加热;
在按照所述加热信息对所述加热目标进行加热的过程中,根据所述温度变化模型确定所述加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据所述加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定所述第一预设检测点的第二预计加热温度;
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定对所述加热信息的第一调整量;
根据所述第一调整量确定调整后加热信息,并按照所述调整后加热信息进行加热,以准确控制所述加热目标的温度变化。
2.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,根据所述加热信息确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型,包括;
获取模型计算参数;其中,所述模型计算参数至少包括网格数、时间步长度、介电参数和热参数;
根据所述加热信息以及所述模型计算参数,确定所述加热目标中各个时刻的温度分布;
根据所述各个时刻的温度分布,确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型。
3.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定对所述加热信息的第一调整量,包括:
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定温度差值;
根据所述温度差值,确定对所述加热信息的第一调整量。
4.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,加热信息至少包括微波功率、频率、微波输入端口位置、模式搅拌器位置、模式搅拌器旋转速度和所述加热目标的运动速度;
根据所述第一调整量调整所述加热信息,包括:
根据所述第一调整量,调整所述加热信息中对应的参数,并按照调整后的所述加热信息继续对所述加热目标进行加热,以使所述第二预计加热温度逼近所述第一预计加热温度。
5.根据权利要求2所述的控制 方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,调整所述温度变化模型。
6.根据权利要求5所述的控制 方法,其特征在于,根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,调整所述温度变化模型,包括:
根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定温度差值;
根据所述温度差值确定对所述模型计算参数的第二调整量;
根据所述第二调整量确定调整后的模型计算参数;
根据所述调整后的模型计算参数以及所述调整后加热信息,重新构建所述温度变化模型。
7.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述方法还包括:
在检测到第二预计加热温度达到预设温度时控制所述微波加热装置停止加热。
8.一种微波加热装置的控制装置,其特征在于,所述控制装置包括:
确定模块,用于根据加热目标对应的预设温度,确定将所述加热目标加热到至少一个预设检测点的温度达到所述预设温度所对应的加热信息;
预测模块,用于根据所述加热信息确定表征所述加热目标中温度变化的温度变化模型;其中,所述温度变化模型包括所述加热目标中至少一个预设检测点随加热时间变化的温度变化过程;
加热模块,用于控制微波加热装置按照所述加热信息对所述加热目标进行加热;
检测模块,用于在按照所述加热信息对所述加热目标进行加热的过程中,根据所述温度变化模型确定所述加热目标中第一预设检测点的第一预计加热温度,以及根据所述加热目标中第二预设检测点的实际加热温度确定所述第一预设检测点的第二预计加热温度;
对比模块,用于根据所述第一预计加热温度和所述第二预计加热温度,确定对所述加热信息的第一调整量;
调整模块,用于根据所述第一调整量确定调整后加热信息,并按照所述调整后加热信息进行加热,以准确控制所述加热目标的温度变化。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行存储在所述存储器上的计算机程序,以实现权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103563482A (zh) * 2012-03-26 2014-02-05 松下电器产业株式会社 微波加热装置
CN104093232A (zh) * 2014-04-03 2014-10-08 湖南华冶微波科技有限公司 控制工业微波设备的温度的方法及装置
CN108633122A (zh) * 2018-04-27 2018-10-09 京信通信系统(中国)有限公司 微波加热控制方法、系统、装置和微波加热装置
CN112013431A (zh) * 2020-07-17 2020-12-01 广东美的厨房电器制造有限公司 微波炉及其控制方法、控制装置及计算机可读存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005315487A (ja) * 2004-04-28 2005-11-10 Matsushita Electric Ind Co Ltd マイクロ波加熱方法及びその装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103563482A (zh) * 2012-03-26 2014-02-05 松下电器产业株式会社 微波加热装置
CN104093232A (zh) * 2014-04-03 2014-10-08 湖南华冶微波科技有限公司 控制工业微波设备的温度的方法及装置
CN108633122A (zh) * 2018-04-27 2018-10-09 京信通信系统(中国)有限公司 微波加热控制方法、系统、装置和微波加热装置
CN112013431A (zh) * 2020-07-17 2020-12-01 广东美的厨房电器制造有限公司 微波炉及其控制方法、控制装置及计算机可读存储介质

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