CN114815926A - 减少食源性疾病的智能控温实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了减少食源性疾病的智能控温实现方法，属于食品(或餐饮)智能加工技术领域，其技术方案要点包括增温加速度函数，可以有效精确描画任何一个固定温控档，把单一温度、单一时间的变量值转变多变量函数的稳定加速度值，在食品加工的智能控温过程中引入食品健康三要素算法模型，通过对食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档，并且建立一个“食材温度采集‑计算增温加速度‑调节控温设备‑食材温度采集再次采集……”的正反馈闭循环，确保燃气或电加热器可以达到设置的最佳温控档，有效预防食源性疾病。
Description
技术领域
本发明涉及食品(或餐饮)智能加工技术领域，特别涉及减少食源性疾病的智能控温实现方法。
背景技术
1、目前全球食品(或餐饮)加工的温控档是用温度这个单一变量来表示，即使使用温度传感器来探测锅具或加热容器的食材温度，也无法描述温控档的情况；
2、目前全球食品(或餐饮)加工方法无法做到对食源性疾病的精准预防，在食品加温时，根本不引入三要素变量及实验室计量模型，更不会通过实验室检验出一揽子致病物含量、营养物的含量，建立总量评估模型来匹配温控档，无法获知加热过程致病物、营养物等数据，导致加工出来的食品营养物流失率太大、致病物太多，妨碍食品安全，导致食源性疾病发生率提高；
3、目前食品(或餐饮)加工过程没有通过食材监测传感器的温度信号反馈，来指导燃气或电加热器的自动调节，达到设置的精确温控档。
发明内容
本发明针对以上问题，提出减少食源性疾病的智能控温实现方法来解决上述问题。
本发明是这样实现的，减少食源性疾病的智能控温实现方法，其步骤如下：
S1：在食品(或餐饮)加工过程中，向智能烹饪设备引入增温加速度函数，即a＝(T2-T1)/(t2-t1))，增温加速度可以有效表达温控档的状态。
S2:在食品(或餐饮)加工过程中，通过智能控温设备，来指导燃气或电加热器的自动调节，达到精确控制增温加速的目的，即这个过程是可以不断重复形成一个闭循环，使之达到设定的最佳增温加速度。
S3：在食品加工的智能控温过程中引入食品健康三要素算法模型(即色香味保证、致病物减除和营养物保留)，通过对食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据。
S4：测量增温加速度与模型增温加速度比较，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档，最佳温控档传递给智能控温设备，进而调整火候大小。
为了描述食材温控档的情况，作为本发明的减少食源性疾病的智能控温实现方法优选的，所述S1中智能烹饪设备包含有红外温度传感器，对食材温度值进行监测，a为温控档或增温加速度，t1为起始时间点，t2为终点时间点，T1为时间点t1测到的食材温度值，T2为时间点t2测到的食材温度值。
为了指导燃气或电加热器的自动调节，作为本发明的减少食源性疾病的智能控温实现方法优选的，所述S2中智能控温设备包含有算法模型、舵机、通气球阀和控制电路，其中控制电路实现对舵机的控制，控制电路根据温度测量的反馈，控制开度的大小变化，舵机的转动带动通气球阀的转动，舵机最小转动角度是1度，舵机转动角度范围是0～90度，对应通气球阀的开度，通气球阀转动，对应通气管道的通气截面的大小变化。
为了达到设置的精确温控档，作为本发明的减少食源性疾病的智能控温实现方法优选的，所述S2中闭循环为食材温度采集-计算增温加速度-调节控温设备-食材温度采集再次采集……的正反馈闭循环。
为了得出营养物的流失率和致病物的总量，作为本发明的减少食源性疾病的智能控温实现方法优选的，所述S3中营养物的流失率函数为：营养物流失率＝1-m2＊M2/m1＊M1，其中，M1为生混料质量，M2为熟混料质量，m1为生混料100g中蛋白质含量，m2为熟混料100g中蛋白质含量，致病物量化综合指数Xj采用求和模型，则σX计算方法如下：
其中，ki为第i种致病物风险级别系数，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量，
为第i种致病物含量或质量限值，第i种致病物累积含量或质量
计算方法如下：
其中，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
该种减少食源性疾病的智能控温实现方法，引入了增温加速度函数，增温加速度可以有效精确描画任何一个固定温控档，把单一温度、单一时间的变量值转变多变量函数的稳定加速度值，在食品加工的智能控温过程中引入食品健康三要素算法模型(即色香味保证、致病物减除和营养物保留)，通过对食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档，并且建立一个“食材温度采集-计算增温加速度-调节控温设备-食材温度采集再次采集……”的正反馈闭循环，确保燃气或电加热器可以达到设置的最佳温控档，有效预防食源性疾病。
附图说明
图1为本发明的减少食源性疾病的智能温控方法原理；
图2为本发明的智能控温设备数据流向和信号传递。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
请参阅图1-2，减少食源性疾病的智能控温实现方法，1.减少食源性疾病的智能控温实现方法，其步骤如下：
S1：在食品(或餐饮)加工过程中，向智能烹饪设备引入增温加速度函数，即a＝(T2-T1)/(t2-t1))，增温加速度可以有效表达温控档的状态。
S2:在食品(或餐饮)加工过程中，通过智能控温设备，来指导燃气或电加热器的自动调节，达到精确控制增温加速的目的，即这个过程是可以不断重复形成一个闭循环，使之达到设定的最佳增温加速度。
S3：在食品加工的智能控温过程中引入食品健康三要素算法模型(即色香味保证、致病物减除和营养物保留)，通过对食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据。
S4：测量增温加速度与模型增温加速度比较，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档，最佳温控档传递给智能控温设备，进而调整火候大小。
本实施例中：减少食源性疾病的智能控温实现方法涵盖了：家庭厨房的中西餐烹饪的燃气灶智能控温系统、餐馆食堂的厨电控温系统和食品加工厂的食品加工智能控温系统。
作为本发明的一种技术优化方案，S1中智能烹饪设备包含有红外温度传感器，对食材温度值进行监测，a为温控档或增温加速度，t1为起始时间点，t2为终点时间点，T1为时间点t1测到的食材温度值，T2为时间点t2测到的食材温度值。
本实施例中：在食品(或餐饮)加工过程中，使用红外温度传感器来探测锅具或加热容器的食材温度，通过该函数测得的增温加速度可以有效描述温控档的状态。
作为本发明的一种技术优化方案，S2中智能控温设备包含有算法模型、舵机、通气球阀和控制电路，其中控制电路实现对舵机的控制，控制电路根据温度测量的反馈，控制开度的大小变化，舵机的转动带动通气球阀的转动，舵机最小转动角度是1度，舵机转动角度范围是0～90度，对应通气球阀的开度，通气球阀转动，对应通气管道的通气截面的大小变化。
本实施例中：在食品(或餐饮)加工过程中，智能控温设备中的控制电路根据算法模型得出的最佳温控档，控制舵机转动，舵机带动通气球阀转动，通气球阀对燃气或电加热器的温度进行调节。
作为本发明的一种技术优化方案，S2中闭循环为食材温度采集-计算增温加速度-调节控温设备-食材温度采集再次采集……的正反馈闭循环。
本实施例中：在食品(或餐饮)加工过程中，智能控温设备不断重复食材温度采集-计算增温加速度-调节控温设备-食材温度采集再次采集……的操作，形成一个闭循环，使得温控达到设定的最佳温控档。
作为本发明的一种技术优化方案，S3中营养物的流失率函数为：营养物流失率＝1-m2＊M2/m1＊M1，其中，M1为生混料质量，M2为熟混料质量，m1为生混料100g中蛋白质含量，m2为熟混料100g中蛋白质含量，致病物量化综合指数Xj采用求和模型，则σX计算方法如下：
其中，ki为第i种致病物风险级别系数，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量，
为第i种致病物含量或质量限值，第i种致病物累积含量或质量
计算方法如下：
其中，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量。
本实施例中：计算得出食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，再结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档。
本发明的工作原理及使用流程：使用时，通过红外温度传感器来探测锅具或加热容器的食材温度，通过a＝(T2-T1)/(t2-t1))函数测得增温加速度，有效描述温控档的状态，增温加速度传递给智能控温设备，控制电路根据增温加速度，控制舵机转动，舵机带动通气球阀转动，通气球阀对燃气或电加热器的温度进行调节，控温过程中，引入食品健康三要素算法模型(即色香味保证、致病物减除和营养物保留)，营养物的流失率函数为：营养物流失率＝1-m2＊M2/m1＊M1，其中，M1为生混料质量，M2为熟混料质量，m1为生混料100g中蛋白质含量，m2为熟混料100g中蛋白质含量，致病物量化综合指数Xj采用求和模型，则σX计算方法如下：
其中，ki为第i种致病物风险级别系数，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量，
为第i种致病物含量或质量限值，第i种致病物累积含量或质量
计算方法如下：
其中，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量，计算得出食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，再结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档，最佳温控档传递给智能控温设备，对火候再次进行调节，之后重复上述操作，形成一个闭循环，使得温控达到设定的最佳温控档。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.减少食源性疾病的智能控温实现方法，其特征在于，其步骤如下：
S1：在食品(或餐饮)加工过程中，向智能烹饪设备引入增温加速度函数，即a＝(T2-T1)/(t2-t1))，增温加速度可以有效表达温控档的状态。
S2:在食品(或餐饮)加工过程中，通过智能控温设备，来指导燃气或电加热器的自动调节，达到精确控制增温加速的目的，即这个过程是可以不断重复形成一个闭循环，使之达到设定的最佳增温加速度。
S3：在食品加工的智能控温过程中引入食品健康三要素算法模型(即色香味保证、致病物减除和营养物保留)，通过对食品致病物的总量模型和食品营养物的流失率模型，结合色香味的打分评估法，来获得不同温控档的三要素大数据。
S4：测量增温加速度与模型增温加速度比较，进而推定出食品加工过程或食品加工一个阶段内的最佳温控档，最佳温控档传递给智能控温设备，进而调整火候大小。
2.根据权利要求1所述的减少食源性疾病的智能控温实现方法，其特征在于：所述S1中智能烹饪设备包含有红外温度传感器，对食材温度值进行监测，a为温控档或增温加速度，t1为起始时间点，t2为终点时间点，T1为时间点t1测到的食材温度值，T2为时间点t2测到的食材温度值。
3.根据权利要求1所述的减少食源性疾病的智能控温实现方法，其特征在于：所述S2中智能控温设备包含有算法模型、舵机、通气球阀和控制电路，其中控制电路实现对舵机的控制，控制电路根据温度测量的反馈，控制开度的大小变化，舵机的转动带动通气球阀的转动，舵机最小转动角度是1度，舵机转动角度范围是0～90度，对应通气球阀的开度，通气球阀转动，对应通气管道的通气截面的大小变化。
4.根据权利要求1所述的减少食源性疾病的智能控温实现方法，其特征在于：所述S2中闭循环为食材温度采集-计算增温加速度-调节控温设备-食材温度采集再次采集……的正反馈闭循环。
5.根据权利要求1所述的减少食源性疾病的智能控温实现方法，其特征在于：所述S3中营养物的流失率函数为：营养物流失率＝1-m2*M2/m1*M1，其中，M1为生混料质量，M2为熟混料质量，m1为生混料100g中蛋白质含量，m2为熟混料100g中蛋白质含量，致病物量化综合指数Xj采用求和模型，则σX计算方法如下：
其中，ki为第i种致病物风险级别系数，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量，
为第i种致病物含量或质量限值，第i种致病物累积含量或质量
计算方法如下：
其中，ci,j为第j种菜品中第i种致病物含量或质量。
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