CN115067401A - 茶叶揉捻压力监控方法、自动揉捻流程、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于茶叶加工器械领域,具体涉及一种茶叶揉捻压力监控方法、自动揉捻流程、设备及存储介质。本发明的茶叶揉捻压力监控方法包括以下步骤:通过布置用于监控压盖当前状态的浮动传感器,获得指定时间段内的压盖上浮时间数据或压盖上浮高度数据,从而判断当前揉捻机的揉捻压力阶段。本发明可以在揉捻过程中实时的准确检测判断当前揉捻压力阶段,能很方便的加装于现有各类揉捻机中,具备更新换代成本低和检测效率高的优点。
Description
本申请主张2021年07月02日申请的申请号为202110749902.5的“一种电动揉捻压力监控方法及相应揉捻控制设备”的优先权,原受理机构为中国。
技术领域
本发明属于茶叶加工器械领域,具体涉及一种茶叶揉捻压力监控方法、自动揉捻流程、设备及存储介质。
背景技术
揉捻是最常见的制茶工艺,在我国普遍用盘式揉捻机代替人工,揉捻时揉桶与揉盘通过水平相向回转运动,使鲜叶在揉桶侧壁及压盖压力、揉盘反作用力和棱骨摩擦力的共同作用下被反复揉搓、卷压,最终紧卷成条、茶汁溢出。一个揉捻流程一般包含多个压力阶段,也即空压阶段-轻压阶段-中压阶段-重压阶段等等。
近年来杀青、理条、烘干等主要制茶工艺均普及了单机自动化和连续化,只有揉捻机因现有自动揉捻装置价格昂贵且效果一般,仅在大型茶厂连续生产线有少量应用,至今绝大多数中小茶厂仍全程依靠工人手动调整压力。自动揉捻的关键在于如何检测判断揉捻压力;传统自动揉捻装置常规采用压力传感器来实现检测目的,但业内普遍反映不起作用,究其根源除结构复杂且成本较高外,更主要的原因在于现有揉捻机为便于揉捻叶翻滚成团,其加压机构均为压盖提供了一定的独立浮动空间,使压盖可跟随揉桶内的叶团翻滚旋转以及上下浮动;但也正因如此,揉捻全程揉桶内原本松散的茶叶随时可能翻滚成团变高,撞击压盖致使揉捻压力剧增,松散时压力又会剧减;且轻压、空压阶段因鲜叶由松散至成团高度变化最大,实测轻压瞬间峰值揉捻压力反而经常比重压时大,这导致压力传感器获取的实际数据全程都是落差极大且随机性强的剧烈波动,就算用算法滤波后也难以用于判断压力,导致测算结果不尽如人意。
因业内长期无法在揉捻压力检测方面取得突破,故国内各大揉捻机大厂至今仍以生产手动调压的揉捻单机为主,而大多自动连续揉捻设备则选择放弃揉捻压力检测,机械化的按既定程序定时定次转动加压手轮,但制茶工艺的难点在于鲜叶作为典型的非标农产品,每天的老嫩、含水量都不同,所需压力也不同,机械化的定时定次加压显然难以满足要求。
此外,现有揉捻机主体均为铸铁故极耐用,平均寿命超过15年,即业内现存大量不同厂家、类型的手动调压揉捻机,单纯的使用全新的揉捻机来替换目前厂家手上已有的设备,显然困难重重。那么,是否能够在克服揉捻时因叶团翻滚致使压盖旋转和上下浮动干扰问题的同时,提供一种可作为外置挂件而附着于传统揉捻机上的揉捻压力监控方法,从而在确保检测效率和数据准确度的同时,减少更新换代成本,促进其普及应用,已成为本领域技术人员当前所亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是克服上述现有技术的不足,提供一种茶叶揉捻压力监控方法,其可以在揉捻过程中实时准确的检测判断当前揉捻压力阶段,能很方便的加装于现有各类揉捻机中,具备更新换代成本低和检测效率高的优点。
为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:
一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于包括以下步骤:
通过布置用于监控压盖当前状态的浮动传感器,获得指定时间段内的压盖上浮时间数据或压盖上浮高度数据,从而判断当前揉捻机的揉捻压力阶段。
优选的,获得指定时间段内的压盖上浮时间数据或压盖上浮高度数据后,通过基于压盖上浮时间数据的上浮时间比例法或基于压盖上浮高度数据的上浮高度平均方差值法来判断当前揉捻压力阶段。
优选的,所述上浮时间比例法包括以下子步骤:
采集指定时间段内压盖上浮的总耗时,以下式计算获得总耗时占指定时间段的比例η,并和设定的揉捻压力阶段数据比对,以此区分揉捻压力阶段:
其中:
T为指定时间段的时长;
t为压盖上浮的总耗时。
优选的,所述上浮高度平均方差值法包括以下子步骤:
在指定时间段内连续采集揉捻过程中压盖上浮的高度并存为若干组数组,然后分别计算数组的平均值和方差值;设定揉捻压力阶段数据,以上浮高度的平均值与揉捻压力阶段数据比对,用以判断空压、重压和过重;通过表示压盖波动的大小的方差值与揉捻压力阶段数据比对,用以区分轻压和中压。
优选的,将浮动传感器安装至揉捻机上后,在该台揉捻机上手工控压揉捻,将揉捻全程以指定时间段加以分隔,然后在每个指定时间段内连续采集揉捻过程中的压盖上浮高度数据或压盖上浮时间数据,再以当前手工控压揉捻的揉捻压力阶段将上述数据分类标记储存;随后,建立卷积神经网络模型,将分类标记储存的数据投入卷积神经网络模型中进行深度学习,获得对应的模型参数,进而得到的带有对应的模型参数的卷积神经网络模型;最后,正常采集压盖上浮高度数据或压盖上浮时间数据,并将之与带有模型参数的卷积神经网络模型比对,获得结果。
优选的,所述浮动传感器为接近开关或行程开关或距离传感器。
优选的,当采用上浮时间比例法时,设定的揉捻压力阶段数据为:
当对象为带有缓冲弹簧的单臂丝杆式揉捻机时,空压阶段区域为(0,20%],轻压阶段区域为(20%,40%],中压阶段区域为(40%,85%],重压阶段区域为(85%,99%],过重阶段区域为(99%,100%];
当对象为带有缓冲弹簧的A类双柱龙门式揉捻机时,空压阶段区域为(0,10%],轻压阶段区域为(10%,35%],中压阶段区域为(35%,80%],重压阶段区域为(80%,95%],过重阶段区域为(95%,100%];
当对象为带有缓冲弹簧的B类双柱龙门式揉捻机时,空压阶段区域为(0,5%],轻压阶段区域为(5%,25%],中压阶段区域为(25%,70%],重压阶段区域为(70%,90%],过重阶段区域为(90%,100%];
当对象为带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机且检测对象为压盖时,空压阶段区域为(0,15%],轻压阶段区域为(15%,60%],中压阶段区域为(60%,98%],重压阶段区域为(98%,100%),过重阶段区域为100%;
当对象为带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机且检测对象为缓冲弹簧时,空压阶段区域为0%,轻压阶段区域为(0,9%],中压阶段区域为(9%,45%],重压阶段区域为(45%,90%],过重阶段区域为(90%,100%]。
优选的,当采用上浮高度平均方差值法时,设定的揉捻压力阶段数据为:
当对象为带有缓冲弹簧的单臂丝杆式揉捻机时,空压阶段平均值区域为(0,8],重压阶段平均值区域为(40,55],过重阶段平均值区域为(55,60],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(8,40]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,50]区域内的为轻压阶段,方差值大于50为中压阶段;
当对象为带有缓冲弹簧的双柱龙门式揉捻机时,空压阶段平均值区域为(0,5],重压阶段平均值区域为(30,40],过重阶段平均值区域为(40,45],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(5,30]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,25]区域内的为轻压阶段,方差值大于25为中压阶段;
当对象为带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机且检测对象为压盖时时,空压阶段平均值区域为(0,3],重压阶段平均值区域为(20,27],过重阶段平均值区域为(27,30],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(3,20]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,15]区域内的为轻压阶段,方差值大于15为中压阶段;
以上数值的单位均为mm。
优选的,一种基于所述茶叶揉捻压力监控方法的自动揉捻流程,其特征在于包括以下步骤:
S1、选择揉捻曲线,开始揉捻;
S2、压盖下降并封闭揉桶入口,待机;
S3、开始揉捻曲线第N段的揉捻;
S4、浮动传感器开始持续采集数据;
S5、当前采集周期结束,通过浮动传感器获取的数据,获得当前揉捻机的揉捻压力阶段,比较当前揉捻压力阶段的当前压力与设定的揉捻压力阶段的设定压力,如当前压力大于设定压力则控制压盖上升从而降低揉捻压力,如当前压力小于设定压力则控制压盖下降从而提升揉捻压力,如当前压力等于设定压力则进入下一步骤;
S6、判断当前揉捻阶段是否到时,如否,则返回步骤S4;如是,则进入下一步骤;
S7、判断是否完成所有揉捻阶段,如否,则返回步骤S3开始揉捻曲线下一阶段的揉捻;如是,则结束全部揉捻阶段。
优选的,一种设备,其特征在于,包括处理器、输入设备、输出设备和存储器,所述处理器、输入设备、输出设备和存储器依次连接,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,执行所述的方法。
优选的,一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行所述的方法。
本发明的有益效果在于:
1)、实际工作时,由于揉捻过程中的揉捻压力需克服加压机构的自重,进而转换成压盖的随机浮动;鉴于此,本发明另辟蹊径的通过采集计算压盖的浮动规律判断揉捻压力阶段,而不是直接的采集压力数值,从而能够明显克服直接采集揉捻压力数值的干扰,最终有效而可靠的判断出揉捻机当前处于何种揉捻阶段。本发明的方案特别能准确实现对揉捻压力波动剧烈的中、轻压阶段的判断,成效显著。
2)、在上述方案的基础上,由于本发明仅采用浮动传感器进行实测即可,工作时只需配合现有软件进行测算获取,因此可以直接应用于目前全部型号的揉捻机中,且优选仅需安装一个电感式接近开关作为浮动传感器即可实现对揉捻压力的检测,更新换代成本极低,利于实现普及化,尤其适合国内绝大多数的各中小茶厂所使用。
综合上述技术效果,因揉捻机普遍太过耐用,国内绝大多数的茶叶产量至今还是由各中小茶厂的大量旧揉捻单机在承担,而中小茶厂很少舍得为自动化花费高额成本更换新揉捻机,如果提供真正切实可行的旧揉捻机自动化改装方案,将在大幅提升我国制茶业产品外形及品质的同时节省大量人力。
附图说明
图1为本发明应用于带有缓冲弹簧的单臂丝杆式揉捻机时的其中一种安装实施例图;
图2为本发明应用于带有缓冲弹簧的A类双柱龙门式揉捻机时的其中一种安装实施例图;
图3为本发明应用于带有缓冲弹簧的B类双柱龙门式揉捻机时的其中一种安装实施例图;
图4为本发明应用于带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机时的其中一种安装实施例图;
图5为本发明的电控系统的结构示意框图;
图6为本发明的设备的结构示意框图;
图7为本发明的自动揉捻流程框图。
本发明各标号与部件名称的实际对应关系如下:
10-设备
11-处理器 12-存储器 13-输入设备 14-输出装置
20-浮动传感器 30-支架 40-压盖 50-光轴
60-缓冲弹簧 70-揉桶 80-副弯梁
具体实施方式
为便于理解,此处结合图1-7,对本发明的具体结构及工作方式作以下进一步描述:
本发明的目的在于提供一种能够克服揉捻过程中压盖40旋转和上下浮动干扰,可以在揉捻过程中检测判断揉捻压力,通用于各类揉捻机,低成本且易于加装的揉捻压力监控方法。同时,还可提供一种应用上述方法检测并控制揉捻压力,用于改装各类新、旧揉捻机,低成本且便于加装的自动揉捻控制装置。
首先简述本发明的揉捻压力监控方法的基本原理及工作过程如下:
揉捻工艺中,空压、轻压、中压、重压等压力阶段名称,误导了很多人尝试用各种方法检测揉捻压力的大小以区分各压力阶段。本发明另辟蹊径的将思维逆转过来,提供了一种不用直接获得揉捻压力的准确数值,但却能自然判断当前揉捻压力阶段的方法。
国内各类揉捻机的加压机构,均通过内置的缓冲弹簧60给压盖40提供一定上下浮动空间,但因其浮动幅度大多仅2~5厘米,揉捻过程中揉桶70及压盖40又一直在水平回转运动,故实际生产中难以看清压盖40的浮动。
作为世界三大高香红茶祁门红茶的主产区,黄山市数十年来一直沿用一种带副弯梁80的双重浮动揉捻机,也即如图4所示的带有浮动式压盖40和缓冲弹簧60的C类双柱龙门式揉捻机;其压盖40与副弯梁80之间通过光轴50嵌套,并依靠悬浮的压盖40及预留的一段空隙,使压盖40在内置的缓冲弹簧60之外额外多了第二重浮动空间。因第二重浮动因没有弹簧缓冲,故揉捻过程中每次当压盖40受叶团挤压沿着光轴50上浮时,均会直接撞击副弯梁80发出咚的一声巨响,而揉捻全程压盖40均会随机上下浮动而发出撞击声,仅当压盖40长期被顶在上限位时才会没有一直没有声音(此状态表示揉捻压力超过极限致使揉桶70内的叶团难以翻滚),故工作时,对于上述结构,揉捻师傅仅凭肉眼是看不清压盖的浮动的,大多依托观察揉盘上散落的揉捻叶状态以及经验来判断,这显然对揉捻师傅提出了极高的要求,普适性极差,误差率也极高,尤其还需揉捻师傅适时区分空压、轻压、中压、重压等压力阶段,显然操作门槛骤增。至此,本发明通过利用浮动传感器20连续统计指定时间段内压盖40的上浮次数及耗时,就会发现压盖40上浮的时间占总时间的比例越高,实际揉捻压力就越大,原因在于现有揉捻加压机构是通过自重提供揉捻压力,而缓冲弹簧60主要是提供浮动空间,揉捻过程中通过压盖40自重加与不加的交替浮动模拟揉捻压力的大小变化,其原理类似通过改变高低电平占空比模拟不同电压的PWM脉冲宽度调制,本发明优选的压盖40上浮时间比例法则近似于通过读取PWM的占空比判断电压。
至此,本发明的其中一种方案已经明确,也即通过在揉捻机的加压机构上安装至少一个浮动传感器20,在揉捻过程中通过浮动传感器20连续采集指定时间段内压盖40的浮动数据,并通过揉捻压力计算方法判断当前的揉捻压力阶段,即可实现对揉捻压力阶段的自动化判断。
关于上述的压盖40浮动,是指在没有通过如旋转调压手轮来主动控制压盖40升降时,揉捻过程中压盖40跟随揉桶70内叶团的翻滚在一定范围内上下浮动的情况。
关于上述的揉捻压力阶段,是指空压、轻压、中压、重压等阶段的揉捻工艺中描述的压力阶段,实际揉捻过程中揉捻工人虽然难以得知揉捻压力的精确大小,但却能通过观察揉捻叶凭经验自然判断当前的揉捻压力阶段,本发明也是在模拟这种行为,通过浮动传感器20采集压盖40的浮动数据计算规律后自然判断。
上述的压盖40浮动数据,因仅需区分各揉捻压力阶段,故优选仅采集压盖40是否上浮的开关量即可满足基本需求,当然采集压盖40浮动的准确距离则更精确。也即,浮动传感器20优选为接近开关,进一步优选为电感式接近开关,其他接近或行程开关亦可用于检测压盖40浮动。优选安装一个接近开关即可用于判断压盖40是否上浮,安装多个接近开关分别采集压盖40上浮不同高度的数据则可提高精度。
当然,浮动传感器20还可以是距离传感器,包括但不限于红外、激光、超声波测距传感器或位移传感器等,检测压盖40每次浮动的准确距离能够更加准确的判断当前揉捻压力阶段,只是成本较高且茶厂空气中漂浮有大量的茶毫,长时间工作后发射口容易被遮住造成故障。
揉捻压力计算方法优选为压盖40上浮时间比例法,此时浮动传感器20可优选接近开关或行程开关,通过采集并计算指定时间段内压盖40上浮的总耗时与该指定时间段的比例,该比例越大即表示揉捻压力相对越大,而指定时间段越长则结果越准确。因仅需区分空压、轻压、重压、重压等压力阶段,本发明实测5秒即可初步判断,45秒就足以较准确判断。具体数值范围参照表1所示(同机型因加压结构及材质不同会有差异):
表1各类型揉捻机压力分级表
例如:检测对象为图1所示的带有缓冲弹簧60的单臂丝杆式揉捻机,指定时间段设为60秒,浮动传感器20检测到60秒内压盖40共上浮5次,上浮总耗时15秒,则比例为η=(15/60)*100%=25%,参照表1,表示当前为轻压阶段。
需要说明的是:每次揉捻最初的数分钟无需检测,因为一般工人都会等揉桶70装满揉捻叶后才启动揉捻,此时揉桶70内满载的揉捻叶随着揉捻机转动开始翻滚,叶团体积膨大向上频繁挤压压盖40。但是,3-5分钟后原本蓬松的揉捻叶初步成团,体积会至少缩小三分之一,之后检测压盖40浮动才有意义。这意味着在揉捻初期的数分钟,虽然在工艺上称为空压,但实际上叶团承受了相当于轻压至中压的压力,因此此阶段无需检测,以免误判。
进一步的,在上述浮动传感器20测量压盖40的上浮时间数据的基础上,本发明还可以通过检测上浮高度数据,实现对揉捻机当前揉捻阶段的自判断目的。同时,基于上述上浮高度数据和上浮时间数据,还可以依托神经网络计算法来优化其判断过程。
对于通过检测上浮高度数据而来的上浮高度平均方差值法,即用距离传感器在指定时间段内连续采集揉捻过程中压盖40上浮的高度并存入数组,然后分别计算该数组的平均值和方差值,上浮高度平均值接近0时(表示压盖40未上浮)为空压,接近当前机型的压盖40上浮极限的为重压,剩余即平均值在居中范围内的则通过比较方差值(表示压盖40波动的大小)来区分轻压和中压。
假设揉捻阶段设置为空压、轻压、中压、重压、过重五个阶段,则各揉捻阶段的判断条件如下:
空压:位移均值小于或等于设置的下限阈值;
轻压:位移均值小于上限阈值并大于下限阈值,且位移方差值小于或等于设置的方差值阈值;上限阈值大于下限阈值;
中压:位移均值小于上限阈值并大于下限阈值,且位移方差值大于方差值阈值;
重压;位移均值大于或等于设置的上限阈值。
具体为:
当对象为带有缓冲弹簧的单臂丝杆式揉捻机时,空压阶段平均值区域为(0,8],重压阶段平均值区域为(40,55],过重阶段平均值区域为(55,60],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(8,40]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,50]区域内的为轻压阶段,方差值大于50为中压阶段;
当对象为带有缓冲弹簧的双柱龙门式揉捻机时,空压阶段平均值区域为(0,5],重压阶段平均值区域为(30,40],过重阶段平均值区域为(40,45],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(5,30]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,25]区域内的为轻压阶段,方差值大于25为中压阶段;
当对象为带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机且检测对象为压盖时,空压阶段平均值区域为(0,3],重压阶段平均值区域为(20,27],过重阶段平均值区域为(27,30],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(3,20]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,15]区域内的为轻压阶段,方差值大于15为中压阶段;
以上数值的单位均为mm,具体数值范围参照表2所示(同机型因加压结构及材质不同亦有差异)::
表2各类型揉捻机压力分级表
表2的基础预设条件为:单臂丝杠机型缓冲弹簧压盖浮动范围为0~60mm,双柱机型缓冲弹簧的压盖浮动范围为0~45mm,C类双柱浮动式压盖机型范围为0~30mm;当然,市面可售机型的浮动范围因厂家不同会有差异。因揉捻过程中会有机械震动和传感器误差,故空压和重压等范围可考虑留一定余量。
计算时,以C类双柱浮动式压盖机型为例:连续采样后先计算平均值区分空压和重压,例如平均值为3mm,在0~5mm范围内则为空压,若平均值为10mm的话则计算数组方差以区分轻压和中压,方差值大于15的为中压,小于15的为轻压。C类双柱浮动式压盖机型用于检测独立浮动盖的浮动传感器20优选夏普GP2Y0A51SK0F红外测距传感器,测距范围2~15cm,其他则优选VL53L0X激光测距传感器。
而神经网络计算法,则在前述方法的基础上,通过安装好浮动传感器20后,请熟练揉捻师傅手工控压揉捻,将揉捻全程以指定时间段如60秒分隔开,然后在每个指定时间段均连续采集揉捻过程中压盖40上浮的高度并分别存入数组,再以师傅人工判断的揉捻压力阶段将各数组分类标记储存。如此采集大量手工揉捻数据后将各数组分类投入卷积神经网络如随机森林决策树训练模型。综合成本、性能与需求优选乐鑫ESP32-S3单片机与ESP-DL深度学习框架。模型训练完成后即可用于判断当前揉捻压力阶段。此类机器学习算法不仅准确甚至还能复制指定揉捻师傅的操作风格,但需要对不同机型及不同茶类花费大量人力分别采集数据训练模型,且主控及传感器成本均较高,但实测确实相当准确。
就浮动传感器20的安装位置,此处需要说明的是,不同类型揉捻机的浮动传感器20优选的安装位置也不同。国内主流揉捻机根据加压结构的不同可分为图1所示的单臂丝杠式和图2-4所示的双柱龙门式两大类;后者,又细分为如图2所示的压盖40无法独立旋转的A类、增加副弯梁80使压盖40能够独立旋转的B类,以及增加副弯梁80并预留出空隙且使压盖40既能独立旋转又能双重浮动的C类三种。
图1所示的单臂丝杠式揉捻机,可通过缓冲弹簧60为压盖40提供一定浮动空间,其中浮动传感器20可通过支架30固定在悬臂梁上,揉捻过程中当压盖40受力使缓冲弹簧60收缩,即可带动压盖40和支柱上移,当支柱顶部从悬臂梁表面凸起,即可触发浮动传感器20。实测时,优选安装一个接近开关20检测压盖40是否上浮即可;当然,也可考虑加装额外传感器检测压盖40大幅上浮的情况,从而提高判断精度。
如图2-3所示的A类和B类的双柱龙门式揉捻机,均通过缓冲弹簧60为压盖40提供一定浮动空间,如图2所示,浮动传感器通过支架固定在龙门弯梁上且感应面指向压盖40,揉捻过程中当压盖受力上浮,距离传感器20与压盖40的间距即缩短,换算后即可知压盖上浮高度,同理图1中可将距离传感器安装在横臂(单臂)且感应面指向压盖40。
如图3所示,浮动传感器20通过支架30固定在龙门弯梁上,揉捻过程中当压盖40受力使缓冲弹簧60收缩,带动加压机构包括压盖40、主螺杆、副弯梁80、导向杆以及螺杆轴套整体上移,当螺杆轴套上移靠近浮动传感器20时即可触发传感器检测到压盖40上浮,同样优选安装1个浮动传感器20即可;若加装额外传感器检测压盖40大幅上浮的情况可提高判断精度。因主螺杆与螺杆轴套为金属均可触发电感式接近开关,即可能误触,故另一种选择为在螺杆轴套顶部固定一片检测片,将浮动传感器20感应面改为向上贴近检测片;即当压盖40不受力时为触发状态,而当揉捻过程中,压盖40受力带动螺杆轴套与检测片上移远离浮动传感器20就会解除触发,此时浮动传感器20可检测到压盖40上浮。
如图4所示的C类的双柱龙门式揉捻机的方案则完全不同,因上述A、B类的揉捻机一般通过检测内置缓冲弹簧的伸缩(即通过螺杆轴套的移动)判断压盖40是否上浮,但安装复杂且易误触发,而C类双重浮动龙门式揉捻机因压盖自身可额外独立浮动,故可通过检测压盖40的独立浮动判断压盖40是否上浮。如图4所示,在通过第一个浮动传感器对螺杆轴套或主螺杆进行位移监控的同时,图4中还单独设置有额外一个浮动传感器,并将该额外设置的浮动传感器通过支架30固定在副弯梁80上,揉捻过程中当压盖40受力使压盖40沿着光轴50上浮即可触发,此时该额外的浮动传感器20会检测到压盖40单独上浮。需要说明的是,优选只安装副弯梁80上的浮动传感器20即可检测揉捻压力,副弯梁80上的浮动传感器20可以是接近开关或距离传感器,若安装至少两个浮动传感器20同时检测压盖40的双重浮动,即分别检测内置的缓冲弹簧60与单独的压盖40,可大幅度提高判断准确率;此时,其中一个传感器可通过检测单独的压盖40浮动,主要判断空压和轻压阶段,因为此时缓冲弹簧60几乎不受力;而另一个浮动传感器20则通过检测内置的缓冲弹簧60的浮动,用于判断后续阶段。
关于图4所示的C类双柱龙门式揉捻机,其采集单独压盖的第二重浮动能显著提高检测精度的原因如下:
各类型揉捻机均是通过加压结构自重施加揉捻压力的,揉捻时压盖40必须上下浮动才能带动揉桶70内叶团翻滚成团,单臂丝杠式压盖40上升仅需克服约12斤的压盖40与支柱自重即可,但A类和B类双柱龙门式揉捻机压盖40上升需克服主螺杆、导向杆、副弯梁80和压盖40整体自重共约40斤,即此类揉捻机揉捻是叶团最低也要受到40斤揉捻压力才能推动压盖40与加压机构整体上浮,显著高于轻压工艺的最适宜压力,实际揉捻时被迫大幅加长空揉时间以代替轻压,否则破碎率会极高,但双柱龙门式揉捻机又是茶厂的绝对主流。
而图4所示的C类双柱龙门式揉捻机,因特殊结构使得压盖40受力后能够额外单独第二重浮动,而压盖40自重仅10斤左右,即揉捻过程中叶团最低仅需受到10斤揉捻压力即可推动压盖40单独上浮,直至揉捻压力超过40斤后又能推动加压机构整体第二重上浮,故此双重浮动结构能够显著降低最小揉捻压力。轻压时可由揉捻师傅控制到仅由单独压盖40浮动加压而基本不挤压内置缓冲弹簧60,非常适宜于揉捻高价值的细嫩原料,能够显著提高茶叶揉捻质量并降低碎茶率。虽然C类双柱龙门式揉捻机明显效果优越,但因需要控制双重压力所以对揉捻师傅的技术和经验要求也更高,揉捻全程需要师傅花费更多精力关注并频繁操作调压手轮,否则揉捻效果反而不如普通揉捻机,正因如此类揉捻机普及程度仍然不大。而通过使用本发明的技术方案,可单独检测揉捻机压盖40的独立浮动或分别检测压盖的双重浮动并全程自动控制,即可让普通工人也能最大限度的发挥C类双柱龙门式的优势,做到轻压、中压阶段尽量少触发内置的缓冲弹簧60,仅通过单独压盖40的自重实现浮动轻压,可有效确保该类型揉捻机特别是在轻、中压阶段的揉捻效果和自动化生产。
基于上述技术方案,本发明的揉捻压力监控方法具有以下积极的技术效果:
根据本发明的揉捻压力监控方法,揉捻过程中的揉捻压力克服加压机构的自重转换成压盖40的随机浮动,而本发明通过采集计算这种压盖40的浮动规律判断揉捻压力阶段,能够明显克服直接采集揉捻压力数值的干扰,特别是在揉捻压力波动剧烈的中、低压阶段均能实现准确判断。
根据本发明的揉捻压力监控方法,可利用各类揉捻机均有的压盖40浮动特点判断揉捻压力。工作时,甚至仅需简单固定浮动传感器20即可实现对揉捻压力阶段的准确判断,低成本且简单快速的改装各类揉捻机,特别是业内现存的大量旧揉捻单机。浮动传感器20可以选择电感式接近开关,因电感式接近开关为非接触式检测且仅会被金属触发,故茶厂常见的灰尘、茶毫等均不会造成误差发,且检测全程无物理接触故无磨损无机械寿命限制。而采集接近开关输出的高低电平信号仅需占用一个单片机或PLC通用的数字量输入端口,工业隔离也仅需一个低速光耦,相较于压力传感器价格昂贵且因输出毫伏级微弱信号故需要额外芯片及电路,故其效果是无论零部件成本还是改造安装成本均远远低于现有使用压力传感器的方案。
对于自动揉捻控制装置而言,本发明的技术方案是通过安装浮动传感器20连续采集压盖40浮动数据,采用如图5所示的电控系统,依靠主控模块判断当前揉捻压力阶段然后,通过电机驱动模块操作升降电机正反转以调节压力。
实际操作中会根据不同工艺要求通过主控模块按顺序执行设定好的压力曲线,如空压3分钟-轻压15分钟-中压5分钟-重压2分钟-中压5分钟等。工作时,通过主控模块读取浮动传感器20数据并判断压力。升降电机采用24V直流减速、保留调压手轮且在升降电机无输出时用继电器物理断开、内置遥控与通信模块等。同时,可考虑精简掉供电线,一是采用内置电池,二是采用揉捻工作传感器,因为只有揉捻过程中压盖40才会频繁浮动,停机时压盖40时不会动的,控制器只会得出空压或者压力过重的结果。悬挂供电时自动揉捻控制器同时也控制了揉捻机的电源,开始揉捻时自动给揉捻机供电自然不存在这个问题,但一旦控制器和电源悬挂在揉捻机上,控制器就没法得知揉捻机何时由人工操作上电了,所以控制器内置了振动传感器如振动开关等,用于用来判断揉捻机是否在转动。当揉捻机在转动时才检测揉捻压力,在揉捻机尚未上电或者中途人工停机时,自动停止检测压力。三是采用直流减速电机。四是可选通过检测电机堵转来检测压盖40上、下限位。
图7则是一种基于所述茶叶揉捻压力监控方法的自动揉捻流程,具体包括以下步骤:
1、选择揉捻曲线,开始揉捻;
2、压盖下降并封闭揉桶入口,待机;
3、揉捻机处还设置用于检测该揉捻机的工作状态的振动传感器,使得计时模块只在振动传感器监测到振动信号时进行计时;振动传感器检测设备是否振动,如无振动信号则持续待机,如有振动信号则进入下一步骤;需要说明的是,振动传感器为可选项,优选用于内置电池供电的环境,故当控制器未安装振动传感器时,可直接跳过该步骤;
4、开始揉捻曲线第N段的揉捻;
5、浮动传感器开始持续采集数据;
6、当前采集周期结束,通过浮动传感器获取的数据,获得当前揉捻机的揉捻压力阶段,比较当前揉捻压力阶段的当前压力与设定的揉捻压力阶段的设定压力,如当前压力大于设定压力则控制压盖上升从而降低揉捻压力,如当前压力小于设定压力则控制压盖下降从而提升揉捻压力,如当前压力等于设定压力则进入下一步骤;其压力的大小的比对,也即过重大于重压大于中压大于轻压大于空压;
S7、判断当前揉捻阶段是否到时,如否,则返回步骤5;如是,则进入下一步骤;
S8、判断是否完成所有揉捻阶段,如否,则开始揉捻曲线下一阶段的揉捻;如是,则结束全部揉捻阶段。
下面,参考图6来描述本申请实施例所用的设备;该设备可以是可移动设备本身,或与其独立的单机设备,该单机设备可以接收所采集到的输入信号,并向其发送所选择的目标决策行为。
上述方案均已通过实测,实践表明,本发明各方案均可以在揉捻过程中实时的准确检测判断当前揉捻压力阶段,并能投入到实际生产中,且成效显著。
进一步的,如图6所示,设备10包括一个或多个处理器11和相应的存储器12。
处理器11可以是中央处理单元或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元,并且可以控制设备10中的其他组件以执行期望的功能。存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品,所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机存储介质,例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令,处理器11可以运行所述程序指令,以实现上文所述的本申请的各个实施例的决策行为决策方法以及/或者其他期望的功能。
在示例中,设备10还可以包括:输入装置13和输出装置14,这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。例如,该输入设备13还可以包括例如键盘、鼠标等等。该输出装置14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。
当然,为了简化,图6中仅示出了该设备10中与本申请有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,设备10还可以包括任何其他适当的组件。
除了上述方法和设备以外,本申请的实施例还可以延及计算机程序产品,其包括计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的决策行为决策方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、C++等,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外,本申请的实施例还可以是可读计算机存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述具体实施流程部分中描述的根据本申请各种实施例的决策行为决策方法中的步骤。
所述计算机存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者存储介质。存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
当然,对于本领域技术人员而言,本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
本发明未详细描述的技术均为公知技术。
Claims (10)
1.一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于包括以下步骤:
通过布置用于监控压盖状态的浮动传感器,获得指定时间段内的压盖上浮时间数据或压盖上浮高度数据,从而判断当前揉捻机的揉捻压力阶段。
2.根据权利要求1所述的一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于:获得指定时间段内的压盖上浮时间数据或压盖上浮高度数据后,通过基于压盖上浮时间数据的上浮时间比例法或基于压盖上浮高度数据的上浮高度平均方差值法来判断当前揉捻压力阶段。
4.根据权利要求2所述的一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于:所述上浮高度平均方差值法包括以下子步骤:
在指定时间段内采集揉捻过程中压盖上浮的高度并存为数组,然后分别计算数组的平均值和方差值;设定揉捻压力阶段数据,以上浮高度的平均值与揉捻压力阶段数据比对,用以判断空压和重压;通过表示压盖波动的大小的方差值与揉捻压力阶段数据比对,用以区分轻压和中压。
5.根据权利要求2或3或4所述的一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于:将浮动传感器安装至揉捻机上后,在该台揉捻机上手工控压揉捻,将揉捻全程以指定时间段加以分隔,然后在每个指定时间段内采集揉捻过程中的压盖上浮高度数据或压盖上浮时间数据,再以当前手工控压揉捻的揉捻压力阶段将上述数据分类标记储存;随后,建立卷积神经网络模型,将分类标记储存的数据投入卷积神经网络模型中进行深度学习,获得对应的模型参数,进而得到的带有对应的模型参数的卷积神经网络模型;最后,正常测试压盖上浮高度数据或压盖上浮时间数据,并将之与带有模型参数的卷积神经网络模型比对,获得结果。
6.根据权利要求3所述的一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于:当采用上浮时间比例法时,设定的揉捻压力阶段数据为:
当对象为带有缓冲弹簧的单臂丝杆式揉捻机时,空压阶段区域为(0,20%],轻压阶段区域为(20%,40%],中压阶段区域为(40%,85%],重压阶段区域为(85%,99%],过重阶段区域为(99%,100%];
当对象为带有缓冲弹簧的A类双柱龙门式揉捻机时,空压阶段区域为(0,10%],轻压阶段区域为(10%,35%],中压阶段区域为(35%,80%],重压阶段区域为(80%,95%],过重阶段区域为(95%,100%];
当对象为带有缓冲弹簧的B类双柱龙门式揉捻机时,空压阶段区域为(0,5%],轻压阶段区域为(5%,25%],中压阶段区域为(25%,70%],重压阶段区域为(70%,90%],过重阶段区域为(90%,100%];
当对象为带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机且检测对象为压盖时,空压阶段区域为(0,15%],轻压阶段区域为(15%,60%],中压阶段区域为(60%,98%],重压阶段区域为(98%,100%),过重阶段区域为100%;
当对象为仅带有缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机时,空压阶段区域为0%,轻压阶段区域为(0,9%],中压阶段区域为(9%,45%],重压阶段区域为(45%,90%],过重阶段区域为(90%,100%]。
7.根据权利要求4所述的一种茶叶揉捻压力监控方法,其特征在于:当采用上浮高度平均方差值法时,设定的揉捻压力阶段数据为:
当对象为带有缓冲弹簧的单臂丝杆式揉捻机时,空压阶段平均值区域为(0,8],重压阶段平均值区域为(40,55],过重阶段平均值区域为(55,60],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(8,40]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,50]区域内的为轻压阶段,方差值大于50为中压阶段;
当对象为带有缓冲弹簧的双柱龙门式揉捻机时,空压阶段平均值区域为(0,5],重压阶段平均值区域为(30,40],过重阶段平均值区域为(40,45],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(5,30]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,25]区域内的为轻压阶段,方差值大于25为中压阶段;
当对象为带有浮动式压盖和缓冲弹簧的C类双柱龙门式揉捻机且检测对象为压盖时,空压阶段平均值区域为(0,3],重压阶段平均值区域为(20,27],过重阶段平均值区域为(27,30],以上阶段均无需比较方差值;而当平均值落入(3,20]内时,此时计算方差值,该方差值落入(0,15]区域内的为轻压阶段,方差值大于15为中压阶段;
以上数值的单位均为mm。
8.一种基于权利要求2或3或4所述茶叶揉捻压力监控方法的自动揉捻流程,其特征在于包括以下步骤:
S1、选择揉捻曲线,开始揉捻;
S2、压盖下降并封闭揉桶入口,待机;
S3、开始揉捻曲线第N段的揉捻;
S4、浮动传感器开始持续采集数据;
S5、当前采集周期结束,通过浮动传感器获取的数据,获得当前揉捻机的揉捻压力阶段,比较当前揉捻压力阶段的当前压力与设定的揉捻压力阶段的设定压力,如当前压力大于设定压力则控制压盖上升从而降低揉捻压力,如当前压力小于设定压力则控制压盖下降从而提升揉捻压力,如当前压力等于设定压力则进入下一步骤;
S6、判断当前揉捻阶段是否到时,如否,则返回步骤S4;如是,则进入下一步骤;
S8、判断是否完成所有揉捻阶段,如否,则开始揉捻曲线下一阶段的揉捻;如是,则结束全部揉捻阶段。
9.一种设备,其特征在于,包括处理器、输入设备、输出设备和存储器,所述处理器、输入设备、输出设备和存储器依次连接,所述存储器用于存储计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述处理器被配置用于调用所述程序指令,执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-4任一项所述的方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101044876A (zh) * | 2007-05-05 | 2007-10-03 | 程玉明 | 一种茶叶连续自动揉捻装置 |
KR101269487B1 (ko) * | 2013-03-28 | 2013-05-30 | 주식회사 엠오티 | 플로팅 센서 유닛의 간극 제어장치 및 그 제어방법 |
CN204444054U (zh) * | 2015-01-08 | 2015-07-08 | 红河五里冲生态茶业有限公司 | 一种压力可变的茶叶揉捻机 |
CN205342813U (zh) * | 2015-12-09 | 2016-06-29 | 浙江工业大学 | 一种液动压力、浮力及上浮距离的检测装置 |
CN109846344A (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-07 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 一种压力控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4632684B2 (ja) * | 2004-03-31 | 2011-02-16 | 日東電工株式会社 | プロセス制御方法およびこれを用いた装置、並びにシート状物製造方法 |
CN201709339U (zh) * | 2010-08-06 | 2011-01-19 | 重庆市农业科学院 | 一种茶叶揉捻机 |
-
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CN101044876A (zh) * | 2007-05-05 | 2007-10-03 | 程玉明 | 一种茶叶连续自动揉捻装置 |
KR101269487B1 (ko) * | 2013-03-28 | 2013-05-30 | 주식회사 엠오티 | 플로팅 센서 유닛의 간극 제어장치 및 그 제어방법 |
CN204444054U (zh) * | 2015-01-08 | 2015-07-08 | 红河五里冲生态茶业有限公司 | 一种压力可变的茶叶揉捻机 |
CN205342813U (zh) * | 2015-12-09 | 2016-06-29 | 浙江工业大学 | 一种液动压力、浮力及上浮距离的检测装置 |
CN109846344A (zh) * | 2017-11-30 | 2019-06-07 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 一种压力控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
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