CN115574559A - 一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统 - Google Patents

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CN115574559A CN202211451705.6A CN202211451705A CN115574559A CN 115574559 A CN115574559 A CN 115574559A CN 202211451705 A CN202211451705 A CN 202211451705A CN 115574559 A CN115574559 A CN 115574559A
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Abstract

本发明提供一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，涉及真空干燥技术领域，所述智能干燥系统包括加热干燥模块、真空发生模块、多源数据采集模块以及控制模块；所述加热干燥模块包括加热机体，所述加热机体内部上下平行设置有若干加热托盘，所述加热托盘底部设置有加热机构，所述加热托盘用于承载物料；所述真空发生模块与加热机体相连接，所述真空发生模块用于对加热机体内进行抽真空处理；本发明通过获取物料的湿基含水量和物料的厚度，能够针对性地设置预设干燥参数，通过对干燥过程的数据进行获取，能够及时调整干燥参数，以解决现有的真空干燥设备的干燥方式调整不及时、干燥效果不够好的问题。

Description

一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统
技术领域
本发明真空干燥技术领域，尤其涉及一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统。
背景技术
真空干燥机原理是物料在真空状态下连续低温干燥，并在干燥过程中带脉动功能，定时的瞬间调节真空度，使物料起泡等干燥状态不停变化，利用真空泵进行抽气抽湿，使工作室内形成真空状态，降低水的沸点，能够在较低的温度下达到很高的干燥速率，在干燥过程中无不纯物混入，属于静态真空干燥，达到快速干燥目的。真空干燥机主要适用于制药、保健品和食品工业的物料的低温快速干燥，如果制药行业的浸膏干燥。
现有的真空干燥方法中，通常都是预设好真空干燥参数对物料进行干燥，这种设置方式不能充分考虑物料本身的性质以及物料干燥过程中的环境参数，因此在干燥过程中容易出现干燥不完全、干燥不均匀以及物料表面干燥过量的问题，因此缺少根据物料的干燥状态来进行干燥参数设定的方法来解决上述存在的问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，通过获取物料的湿基含水量和物料的厚度，能够针对性地设置预设干燥参数，通过对干燥过程的数据进行获取，能够及时调整干燥参数，以解决现有的真空干燥设备的干燥方式调整不及时、干燥效果不够好的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，所述智能干燥系统包括加热干燥模块、真空发生模块、多源数据采集模块以及控制模块；
所述加热干燥模块包括加热机体，所述加热机体内部上下平行设置有若干加热托盘，所述加热托盘底部设置有加热机构，所述加热托盘用于承载物料；所述真空发生模块与加热机体相连接，所述真空发生模块用于对加热机体内进行抽真空处理；
所述多源数据采集模块包括预采集单元以及干燥采集单元，所述预采集单元包括湿度传感器以及厚度采集器；所述湿度传感器用于获取物料的湿基含水量；所述厚度采集器用于获取加热托盘上物料的厚度；所述干燥采集单元包括若干称重传感器、若干温度传感器以及压力表；若干称重传感器分别设置在若干加热托盘的底部，所述称重传感器用于获取托盘上的物料的重量，所述温度传感器用于获取加热机体内的温度；若干温度传感器上下等距设置在加热机体内；所述压力表用于检测加热机体的内部压强；
所述控制模块包括预设干燥控制单元、干燥过程分析单元以及智能调整单元，所述预设干燥控制单元配置有预干燥分析控制策略，所述预干燥分析控制策略包括：根据预采集单元获取到的数据进行计算分析，并基于计算分析结果设置干燥预设参数，将干燥预设参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块；
所述干燥过程分析单元配置有干燥过程分析策略，所述干燥过程分析策略包括：对预采集单元和干燥采集单元获取到的数据进行计算，并基于计算结果输出至智能调整单元；
所述智能调整单元配置有智能调整策略，所述智能调整策略包括：对干燥过程分析单元的计算结果进行分析，基于分析结果调整干燥预设参数，并得到干燥调整参数，将干燥调整参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块。
进一步地，所述预干燥分析控制策略还包括：将湿基含水量和物料的厚度通过预设转换公式计算得到预设参考值；预设转换公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
；其中，Cy为预设参考值，w为湿基含水量，hl为物料的厚度，k1为含水量预设转换系数，k2为厚度预设转换系数；k1和k2的取值均大于零；
将预设参考值与预设常压时间系数相乘得到预设常压时间；将预设参考值通过预设常压温度计算公式计算得到预设常压温度；所述预设常压温度计算公式配置为：
Figure 734417DEST_PATH_IMAGE002
；其中，Tcw为预设常压温度，C1为预设参考对照值，k3为预设参考常压温度转换系数，k3大于零；
将预设参考值与预设真空时间系数相乘得到预设真空时间；将预设参考值通过预设真空温度计算公式计算得到预设真空温度；所述预设真空温度计算公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；其中，Tzk为预设真空温度，k4为预设参考真空温度转换系数，k4大于零；
将预设参考值通过预设干燥时间计算公式计算得到预设干燥时间；所述预设干燥时间计算公式配置为：
Figure 776191DEST_PATH_IMAGE004
；其中，tg为预设干燥时间，k5为预设参考干燥时间转换系数，k5大于零；将预设参考值通过预设干燥温度计算公式计算得到预设干燥温度；所述预设干燥温度计算公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；其中，Tgz为预设干燥温度，k6为预设参考干燥温度转换系数，k6大于零；
将预设常压时间、预设常压温度、预设真空时间、预设真空温度、预设干燥时间以及预设干燥温度的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块。
进一步地，所述干燥采集单元配置有采集标记策略，所述采集标记策略包括：将由上至下设置的若干温度传感器分别标记为WD1至WDn；将标记为WD1至WDn的温度传感器获取到的加热机体内的温度分别标记为td1至tdn；
将若干加热托盘底部的称重传感器由上至下分别标记为CZ1至CZm；将标记为CZ1至CZm的称重传感器获取到的物料的重量分别标记为WZ1至WZm；将初始获取到的若干加热托盘上的物料的重量的平均值设定为初始参考重量，并标记为WZc；
将压力表获取到的加热机体的内部压强标记为Pn。
进一步地，所述干燥采集单元配置有干燥采集策略，所述干燥采集策略包括：在预设常压时间内通过若干温度传感器每间隔第一监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设常压时间内通过若干称重传感器每间隔第一监测时长获取一次物料的重量；
在预设真空时间内通过若干温度传感器每间隔第二监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设真空时间内通过若干称重传感器每间隔第二监测时长获取一次物料的重量；在预设真空时间内通过压力表每间隔第二监测时长获取一次加热机体的内部压强；
在预设干燥时间内通过若干温度传感器每间隔第三监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设干燥时间内通过若干称重传感器每间隔第三监测时长获取一次物料的重量；在预设干燥时间内通过压力表每间隔第三监测时长获取一次加热机体的内部压强。
进一步地，所述干燥过程分析策略包括：将预设常压温度和预设常压时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过常压温度检测公式计算得到常压温度偏差值；所述常压温度检测公式配置为：
Figure 533758DEST_PATH_IMAGE006
；其中，Xcwp为常压温度偏差值；将在预设常压时间内每次获取到的若干物料的重量和初始参考重量通过常压重量检测公式计算得到常压重量偏差值；所述常压重量检测公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
；其中，Xczp为常压重量偏差值；
将预设真空温度和预设真空时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过真空温度检测公式计算得到真空温度偏差值；所述真空温度检测公式配置为：
Figure 53601DEST_PATH_IMAGE008
；其中，Xzwp为真空温度偏差值；将在预设真空时间内每次获取到的若干物料的重量通过真空重量检测公式计算得到真空重量偏差值；所述真空重量检测公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
；其中，Xzzp为真空重量偏差值；将在预设真空时间内获取到的加热机体的内部压强通过真空压强检测公式计算得到真空压强偏差值；所述真空压强检测公式配置为：
Figure 992607DEST_PATH_IMAGE010
；其中，Xzyp为真空压强偏差值，Pzc为真空参考压强；
将预设干燥温度和预设干燥时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过干燥温度检测公式计算得到干燥温度偏差值；所述干燥温度检测公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
；其中，Xgwp为干燥温度偏差值；将在预设干燥时间内每次获取到的若干物料的重量通过干燥重量检测公式计算得到干燥重量偏差值；干燥重量检测公式配置为：
Figure 939703DEST_PATH_IMAGE012
；其中，Xgzp为干燥重量偏差值；将在干燥真空时间内获取到的加热机体的内部压强通过干燥压强检测公式计算得到干燥压强偏差值；所述干燥压强检测公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
；其中，Xgyp为干燥压强偏差值，Pgc为干燥参考压强；
将每两次计算得到的干燥重量偏差值代入干燥速率计算公式中求得干燥速率值，所述干燥速率计算公式配置为：
Figure 331370DEST_PATH_IMAGE014
；其中，Gv为干燥速率值，Xgzp1和Xgzp2分别为前后两次计算得到的干燥重量偏差值，S3为第三监测时长。
进一步地，所述智能调整策略还包括常压调整子策略，所述常压调整子策略包括：当常压温度偏差值大于等于第一温度偏差阈值时，输出常压温度调整信息信号，所述常压温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设常压温度之间的差值，将差值大于等于第一常压温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设常压温度；
当常压重量偏差值大于等于第一重量偏差阈值时，将常压重量偏差值通过常压温度调整公式计算得到常压温度调整值，所述常压温度调整公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；其中，Ytcw为常压温度调整值，x1为常压重量偏差的温度调整系数，x1大于零；将预设常压温度减去常压温度调整值得到常压调整温度；将加热机构的加热温度调整至常压调整温度。
进一步地，所述智能调整策略还包括真空调整子策略，所述真空调整子策略包括：当真空温度偏差值大于等于第二温度偏差阈值时，输出真空温度调整信息信号，所述真空温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设真空温度之间的差值，将差值大于等于第一真空温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设真空温度；
当真空重量偏差值大于等于第二重量偏差阈值时，将真空重量偏差值通过真空温度调整公式计算得到真空温度调整值，所述真空温度调整公式配置为：
Figure 654904DEST_PATH_IMAGE016
；其中，Ytcw为常压温度调整值，x2为真空重量偏差的温度调整系数，x2大于零；将预设常压温度减去常压温度调整值得到常压调整温度；将加热机构的加热温度调整至常压调整温度；
当真空压强偏差值大于等于第一真空压强阈值时，通过真空发生模块将加热机体的内部压强调整至与真空参考压强相同。
进一步地，所述智能调整策略还包括干燥调整子策略，所述干燥调整子策略包括：当干燥温度偏差值大于等于第三温度偏差阈值时，输出干燥温度调整信息信号，所述干燥温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设干燥温度之间的差值，将差值大于等于第一干燥温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设干燥温度；
将每次获取到的第一数量的干燥速率值通过干燥速率变化公式计算得到干燥速率变化值；所述干燥速率变化公式配置为：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
；其中，Bgs为干燥速率变化值，Gv1至Gvj为第一数量的干燥速率值，j等于第一数量；将干燥速率变化值通过干燥温度调整公式计算得到干燥温度调整值；所述干燥温度调整公式配置为：
Figure 448416DEST_PATH_IMAGE018
；其中，Ytgz为干燥温度调整值，B1为干燥速率变化参考值，y1为干燥速率变化影响系数，B1和y1均大于零；
当干燥压强偏差值大于等于第一干燥压强阈值时，通过真空发生模块将加热机体的内部压强调整至与干燥参考压强相同。
本发明的有益效果：本发明通过多源数据采集模块的预采集单元获取物料的湿基含水量和加热托盘上物料的厚度；通过预设干燥控制单元能够根据预采集单元获取到的数据进行计算分析，并基于计算分析结果设置干燥预设参数，将干燥预设参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块，该方法能够基于物料的初始性质设置对应的预设干燥参数，保证物料的基础干燥效果；
通过干燥采集单元能够在干燥过程中获取物料的重量、加热机体内的温度以及加热机体的内部压强；再通过干燥过程分析单元能够对预采集单元和干燥采集单元获取到的数据进行计算，并基于计算结果输出至智能调整单元；最后通过智能调整单元能够对干燥过程分析单元的计算结果进行分析，基于分析结果调整干燥预设参数，并得到干燥调整参数，将干燥调整参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块；该方法能够根据物料干燥过程中的数据进行分析，根据干燥状态及时调整干燥参数，进一步提高了物料的干燥效果。
本发明附加方面的优点将在下面的具体实施方式的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其他特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明的智能干燥系统的模块原理框图；
图2为本发明的智能干燥系统的工作原理图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1和图2所示，本发明提供一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，具体地，智能干燥系统包括加热干燥模块、真空发生模块、多源数据采集模块以及控制模块；通过获取物料的湿基含水量和物料的厚度，能够针对性地设置预设干燥参数，通过对干燥过程的数据进行获取，能够及时调整干燥参数，以解决现有的真空干燥设备的干燥方式调整不及时、干燥效果不够好的问题。
请参阅图2所示，加热干燥模块包括加热机体，加热机体内部上下平行设置有若干加热托盘，加热托盘底部设置有加热机构，加热托盘用于承载物料；真空发生模块与加热机体相连接，真空发生模块用于对加热机体内进行抽真空处理。本发明的加热机构可以选用热水作为热源供应，也可以选用电加热的方式进行热源供应。
多源数据采集模块包括预采集单元以及干燥采集单元，预采集单元包括湿度传感器以及厚度采集器；湿度传感器用于获取物料的湿基含水量；厚度采集器用于获取加热托盘上物料的厚度；实际采集过程中可以通过人工输入或者设置距离传感器进行厚度测量，采用人工输入时，人工通过尺子或者参照加热托盘上的刻度线进行识别；距离传感器进行测量时，在加热托盘的上方设置距离传感器，通过距离进行换算，此处默认托盘上的物料采用平铺的方式，实际干燥过程中，物料也是优选采用平铺的方式，并且每一层的加热托盘上的物料厚度保持一个厚度标准，从而能够尽可能地保证干燥的均匀度；干燥采集单元包括若干称重传感器、若干温度传感器以及压力表；若干称重传感器分别设置在若干加热托盘的底部，称重传感器用于获取托盘上的物料的重量，在进行数据获取时，首先对托盘的重量进行获取，称重传感器获取到的重量默认是减去托盘重量后的数据，能够得到准确的物料重量，温度传感器用于获取加热机体内的温度；若干温度传感器上下等距设置在加热机体内；压力表用于检测加热机体的内部压强；干燥采集单元配置有采集标记策略，采集标记策略包括：将由上至下设置的若干温度传感器分别标记为WD1至WDn；将标记为WD1至WDn的温度传感器获取到的加热机体内的温度分别标记为td1至tdn；
将若干加热托盘底部的称重传感器由上至下分别标记为CZ1至CZm；将标记为CZ1至CZm的称重传感器获取到的物料的重量分别标记为WZ1至WZm；将初始获取到的若干加热托盘上的物料的重量的平均值设定为初始参考重量，并标记为WZc；
将压力表获取到的加热机体的内部压强标记为Pn。
干燥采集单元配置有干燥采集策略，干燥采集策略包括：在预设常压时间内通过若干温度传感器每间隔第一监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设常压时间内通过若干称重传感器每间隔第一监测时长获取一次物料的重量；
在预设真空时间内通过若干温度传感器每间隔第二监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设真空时间内通过若干称重传感器每间隔第二监测时长获取一次物料的重量；在预设真空时间内通过压力表每间隔第二监测时长获取一次加热机体的内部压强；
在预设干燥时间内通过若干温度传感器每间隔第三监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设干燥时间内通过若干称重传感器每间隔第三监测时长获取一次物料的重量；在预设干燥时间内通过压力表每间隔第三监测时长获取一次加热机体的内部压强。
控制模块包括预设干燥控制单元、干燥过程分析单元以及智能调整单元，预设干燥控制单元配置有预干燥分析控制策略，预干燥分析控制策略包括：根据预采集单元获取到的数据进行计算分析，并基于计算分析结果设置干燥预设参数，将干燥预设参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块；预干燥分析控制策略还包括：将湿基含水量和物料的厚度通过预设转换公式计算得到预设参考值；预设转换公式配置为：
Figure 504097DEST_PATH_IMAGE001
；其中，Cy为预设参考值，w为湿基含水量，hl为物料的厚度，k1为含水量预设转换系数，k2为厚度预设转换系数；k1和k2的取值均大于零，其中，物料的厚度单位为m，例如，具体设置时，w=60%，hl为0.1m，k1具体取值为10，k2具体取值为80，求得Cy=14；
将预设参考值与预设常压时间系数相乘得到预设常压时间；常压时间系数设置为0.5；将预设参考值通过预设常压温度计算公式计算得到预设常压温度；预设常压温度计算公式配置为：
Figure 326603DEST_PATH_IMAGE002
；其中，Tcw为预设常压温度，C1为预设参考对照值，k3为预设参考常压温度转换系数，k3大于零；具体地，C1设置为10，k3设置为0.2；
将预设参考值与预设真空时间系数相乘得到预设真空时间；真空时间系数设置为1.2；将预设参考值通过预设真空温度计算公式计算得到预设真空温度；预设真空温度计算公式配置为：
Figure 860352DEST_PATH_IMAGE003
；其中，Tzk为预设真空温度，k4为预设参考真空温度转换系数，k4大于零；具体地，k4设置为0.15；
将预设参考值通过预设干燥时间计算公式计算得到预设干燥时间；预设干燥时间计算公式配置为：
Figure 180475DEST_PATH_IMAGE004
；其中，tg为预设干燥时间，k5为预设参考干燥时间转换系数，k5大于零；具体地，k5设置为5；将预设参考值通过预设干燥温度计算公式计算得到干燥温度；将预设参考值通过预设干燥温度计算公式计算得到预设干燥温度；预设干燥温度计算公式配置为：
Figure 407057DEST_PATH_IMAGE005
；其中，Tgz为预设干燥温度，k6为预设参考干燥温度转换系数，k6大于零；具体地，k6设置为0.12；时间的单位为分钟，温度的单位为摄氏度。
将预设常压时间、预设常压温度、预设真空时间、预设真空温度、预设干燥时间以及预设干燥温度的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块。
干燥过程分析单元配置有干燥过程分析策略，干燥过程分析策略包括：对预采集单元和干燥采集单元获取到的数据进行计算，并基于计算结果输出至智能调整单元；干燥过程分析策略包括：将预设常压温度和预设常压时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过常压温度检测公式计算得到常压温度偏差值；常压温度检测公式配置为：
Figure 711000DEST_PATH_IMAGE006
；其中，Xcwp为常压温度偏差值；将在预设常压时间内每次获取到的若干物料的重量和初始参考重量通过常压重量检测公式计算得到常压重量偏差值；常压重量检测公式配置为：
Figure 907495DEST_PATH_IMAGE007
；其中，Xczp为常压重量偏差值；物料的重量的单位为kg。
将预设真空温度和预设真空时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过真空温度检测公式计算得到真空温度偏差值；真空温度检测公式配置为：
Figure 613282DEST_PATH_IMAGE008
；其中，Xzwp为真空温度偏差值；将在预设真空时间内每次获取到的若干物料的重量通过真空重量检测公式计算得到真空重量偏差值；真空重量检测公式配置为：
Figure 10766DEST_PATH_IMAGE009
；其中，Xzzp为真空重量偏差值；将在预设真空时间内获取到的加热机体的内部压强通过真空压强检测公式计算得到真空压强偏差值；真空压强检测公式配置为：
Figure 802004DEST_PATH_IMAGE010
；其中，Xzyp为真空压强偏差值，Pzc为真空参考压强；
将预设干燥温度和预设干燥时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过干燥温度检测公式计算得到干燥温度偏差值；干燥温度检测公式配置为：
Figure 677556DEST_PATH_IMAGE011
；其中，Xgwp为干燥温度偏差值；将在预设干燥时间内每次获取到的若干物料的重量通过干燥重量检测公式计算得到干燥重量偏差值；干燥重量检测公式配置为：
Figure 972271DEST_PATH_IMAGE012
；其中，Xgzp为干燥重量偏差值；将在干燥真空时间内获取到的加热机体的内部压强通过干燥压强检测公式计算得到干燥压强偏差值；干燥压强检测公式配置为：
Figure 806235DEST_PATH_IMAGE013
；其中，Xgyp为干燥压强偏差值，Pgc为干燥参考压强；压强的单位设置为千帕；
将每两次计算得到的干燥重量偏差值代入干燥速率计算公式中求得干燥速率值，干燥速率计算公式配置为：
Figure 553611DEST_PATH_IMAGE014
；其中，Gv为干燥速率值，Xgzp1和Xgzp2分别为前后两次计算得到的干燥重量偏差值，S3为第三监测时长。
智能调整单元配置有智能调整策略，智能调整策略包括：对干燥过程分析单元的计算结果进行分析，基于分析结果调整干燥预设参数，并得到干燥调整参数，将干燥调整参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块；智能调整策略还包括常压调整子策略，常压调整子策略包括：当常压温度偏差值大于等于第一温度偏差阈值时，输出常压温度调整信息信号，常压温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设常压温度之间的差值，将差值大于等于第一常压温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设常压温度；
当常压重量偏差值大于等于第一重量偏差阈值时，将常压重量偏差值通过常压温度调整公式计算得到常压温度调整值，常压温度调整公式配置为：
Figure 498434DEST_PATH_IMAGE015
；其中，Ytcw为常压温度调整值，x1为常压重量偏差的温度调整系数，x1大于零，具体地x1的取值为0.1；将预设常压温度减去常压温度调整值得到常压调整温度；将加热机构的加热温度调整至常压调整温度。优先级上，优先根据常压重量偏差值大于等于第一重量偏差阈值时进行常压温度调整。
智能调整策略还包括真空调整子策略，真空调整子策略包括：当真空温度偏差值大于等于第二温度偏差阈值时，输出真空温度调整信息信号，真空温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设真空温度之间的差值，将差值大于等于第一真空温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设真空温度；
当真空重量偏差值大于等于第二重量偏差阈值时，将真空重量偏差值通过真空温度调整公式计算得到真空温度调整值，真空温度调整公式配置为：
Figure 913234DEST_PATH_IMAGE016
；其中，Ytcw为常压温度调整值，x2为真空重量偏差的温度调整系数，x2大于零，具体地，x2的取值为0.08；将预设常压温度减去常压温度调整值得到常压调整温度；将加热机构的加热温度调整至常压调整温度；优先级上，优先根据真空重量偏差值大于等于第二重量偏差阈值时进行真空温度调整；在常压模式和真空模式下只是通过设定一定的温度，使物料的内外快速升温到一定的温度，从而在干燥过程中，能够使物料的干燥更加的均匀，但是在此过程中，物料的水分减少越小越好，因为在预设常压时间和预设真空时间下尽量不要发生水分丢失的情况，如果出现这一情况说明物料已经从外部开设干燥，这种情况会导致物料的外部干燥比内部快，从而导致物料的干燥不够均匀，如果出现物料的重量丢失过快，则需要调整预设常压时间和预设真空时间的加热温度；
当真空压强偏差值大于等于第一真空压强阈值时，通过真空发生模块将加热机体的内部压强调整至与真空参考压强相同。
智能调整策略还包括干燥调整子策略，干燥调整子策略包括：当干燥温度偏差值大于等于第三温度偏差阈值时，输出干燥温度调整信息信号，干燥温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设干燥温度之间的差值，将差值大于等于第一干燥温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设干燥温度；
将每次获取到的第一数量的干燥速率值通过干燥速率变化公式计算得到干燥速率变化值；干燥速率变化公式配置为：
Figure 794732DEST_PATH_IMAGE017
；其中，Bgs为干燥速率变化值，Gv1至Gvj为第一数量的干燥速率值，j等于第一数量；将干燥速率变化值通过干燥温度调整公式计算得到干燥温度调整值；干燥温度调整公式配置为：
Figure 29404DEST_PATH_IMAGE018
；其中，Ytgz为干燥温度调整值，B1为干燥速率变化参考值，y1为干燥速率变化影响系数，B1和y1均大于零；具体地，B1设置为2，y1设置为0.2；B1的设置可以根据物料的性质来设定，如果物料的初始含水量较高，则干燥过程中的干燥速率变化也较快，此时B1的设置值也可以较大，如果物料的初始含水量较低，则干燥过程中的干燥速率变化也较慢，对应的B1的设置值也可以较小；
当干燥压强偏差值大于等于第一干燥压强阈值时，通过真空发生模块将加热机体的内部压强调整至与干燥参考压强相同。
工作原理：首先多源数据采集模块的预采集单元获取物料的湿基含水量和加热托盘上物料的厚度；再通过预设干燥控制单元能够设置干燥预设参数；然后通过干燥采集单元能够在干燥过程中获取物料的重量、加热机体内的温度以及加热机体的内部压强；再通过干燥过程分析单元能够对预采集单元和干燥采集单元获取到的数据进行计算，并基于计算结果输出至智能调整单元；最后通过智能调整单元能够对干燥过程分析单元的计算结果进行分析，基于分析结果调整干燥预设参数，并得到干燥调整参数，再将干燥调整参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块，对干燥过程的参数进行及时调整。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置，如存在权重系数和比例系数，其设置的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于权重系数和比例系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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上实施的计算机程序产品的形式。其中，存储介质可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（Static RandomAccess Memory，简称SRAM），电可擦除可编程只读存储器（Electrically ErasableProgrammable Read-Only Memory，简称EEPROM），可擦除可编程只读存储器（ErasableProgrammable Read Only Memory，简称EPROM），可编程只读存储器（Programmable Red-Only Memory，简称PROM），只读存储器（Read-OnlyMemory，简称ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。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。
以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述智能干燥系统包括加热干燥模块、真空发生模块、多源数据采集模块以及控制模块；
所述加热干燥模块包括加热机体，所述加热机体内部上下平行设置有若干加热托盘，所述加热托盘底部设置有加热机构，所述加热托盘用于承载物料；所述真空发生模块与加热机体相连接，所述真空发生模块用于对加热机体内进行抽真空处理；
所述多源数据采集模块包括预采集单元以及干燥采集单元，所述预采集单元包括湿度传感器以及厚度采集器；所述湿度传感器用于获取物料的湿基含水量；所述厚度采集器用于获取加热托盘上物料的厚度；所述干燥采集单元包括若干称重传感器、若干温度传感器以及压力表；若干称重传感器分别设置在若干加热托盘的底部，所述称重传感器用于获取托盘上的物料的重量；所述温度传感器用于获取加热机体内的温度；若干温度传感器上下等距设置在加热机体内；所述压力表用于检测加热机体的内部压强；
所述控制模块包括预设干燥控制单元、干燥过程分析单元以及智能调整单元，所述预设干燥控制单元配置有预干燥分析控制策略，所述预干燥分析控制策略包括：根据预采集单元获取到的数据进行计算分析，并基于计算分析结果设置干燥预设参数，将干燥预设参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块；
所述干燥过程分析单元配置有干燥过程分析策略，所述干燥过程分析策略包括：对预采集单元和干燥采集单元获取到的数据进行计算，并基于计算结果输出至智能调整单元；
所述智能调整单元配置有智能调整策略，所述智能调整策略包括：对干燥过程分析单元的计算结果进行分析，基于分析结果调整干燥预设参数，并得到干燥调整参数，将干燥调整参数的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述预干燥分析控制策略还包括：将湿基含水量和物料的厚度通过预设转换公式计算得到预设参考值；预设转换公式配置为：
Figure 430050DEST_PATH_IMAGE002
；其中，Cy为预设参考值，w为湿基含水量，hl为物料的厚度，k1为含水量预设转换系数，k2为厚度预设转换系数；k1和k2的取值均大于零；
将预设参考值与预设常压时间系数相乘得到预设常压时间；将预设参考值通过预设常压温度计算公式计算得到预设常压温度；所述预设常压温度计算公式配置为：
Figure 19294DEST_PATH_IMAGE004
；其中，Tcw为预设常压温度，C1为预设参考对照值，k3为预设参考常压温度转换系数，k3大于零；
将预设参考值与预设真空时间系数相乘得到预设真空时间；将预设参考值通过预设真空温度计算公式计算得到预设真空温度；所述预设真空温度计算公式配置为：
Figure 720403DEST_PATH_IMAGE006
；其中，Tzk为预设真空温度，k4为预设参考真空温度转换系数，k4大于零；
将预设参考值通过预设干燥时间计算公式计算得到预设干燥时间；所述预设干燥时间计算公式配置为：
Figure 302563DEST_PATH_IMAGE008
；其中，tg为预设干燥时间，k5为预设参考干燥时间转换系数，k5大于零；将预设参考值通过预设干燥温度计算公式计算得到预设干燥温度；所述预设干燥温度计算公式配置为：
Figure 523460DEST_PATH_IMAGE010
；其中，Tgz为预设干燥温度，k6为预设参考干燥温度转换系数，k6大于零；
将预设常压时间、预设常压温度、预设真空时间、预设真空温度、预设干燥时间以及预设干燥温度的控制信号输出至加热干燥模块和真空发生模块。
3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述干燥采集单元配置有采集标记策略，所述采集标记策略包括：将由上至下设置的若干温度传感器分别标记为WD1至WDn；将标记为WD1至WDn的温度传感器获取到的加热机体内的温度分别标记为td1至tdn；
将若干加热托盘底部的称重传感器由上至下分别标记为CZ1至CZm；将标记为CZ1至CZm的称重传感器获取到的物料的重量分别标记为WZ1至WZm；将初始获取到的若干加热托盘上的物料的重量的平均值设定为初始参考重量，并标记为WZc；
将压力表获取到的加热机体的内部压强标记为Pn。
4.根据权利要求3所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述干燥采集单元配置有干燥采集策略，所述干燥采集策略包括：在预设常压时间内通过若干温度传感器每间隔第一监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设常压时间内通过若干称重传感器每间隔第一监测时长获取一次物料的重量；
在预设真空时间内通过若干温度传感器每间隔第二监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设真空时间内通过若干称重传感器每间隔第二监测时长获取一次物料的重量；在预设真空时间内通过压力表每间隔第二监测时长获取一次加热机体的内部压强；
在预设干燥时间内通过若干温度传感器每间隔第三监测时长获取一次加热机体内的温度；在预设干燥时间内通过若干称重传感器每间隔第三监测时长获取一次物料的重量；在预设干燥时间内通过压力表每间隔第三监测时长获取一次加热机体的内部压强。
5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述干燥过程分析策略包括：将预设常压温度和预设常压时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过常压温度检测公式计算得到常压温度偏差值；所述常压温度检测公式配置为：
Figure 270223DEST_PATH_IMAGE012
；其中，Xcwp为常压温度偏差值；将在预设常压时间内每次获取到的若干物料的重量和初始参考重量通过常压重量检测公式计算得到常压重量偏差值；所述常压重量检测公式配置为：
Figure 474940DEST_PATH_IMAGE014
；其中，Xczp为常压重量偏差值；
将预设真空温度和预设真空时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过真空温度检测公式计算得到真空温度偏差值；所述真空温度检测公式配置为：
Figure 595212DEST_PATH_IMAGE016
；其中，Xzwp为真空温度偏差值；将在预设真空时间内每次获取到的若干物料的重量通过真空重量检测公式计算得到真空重量偏差值；所述真空重量检测公式配置为：
Figure 919882DEST_PATH_IMAGE018
；其中，Xzzp为真空重量偏差值；将在预设真空时间内获取到的加热机体的内部压强通过真空压强检测公式计算得到真空压强偏差值；所述真空压强检测公式配置为：
Figure 585350DEST_PATH_IMAGE020
；其中，Xzyp为真空压强偏差值，Pzc为真空参考压强；
将预设干燥温度和预设干燥时间内每次获取到的若干加热机体内的温度通过干燥温度检测公式计算得到干燥温度偏差值；所述干燥温度检测公式配置为：
Figure 526630DEST_PATH_IMAGE022
；其中，Xgwp为干燥温度偏差值；将在预设干燥时间内每次获取到的若干物料的重量通过干燥重量检测公式计算得到干燥重量偏差值；干燥重量检测公式配置为：
Figure 182084DEST_PATH_IMAGE024
；其中，Xgzp为干燥重量偏差值；将在干燥真空时间内获取到的加热机体的内部压强通过干燥压强检测公式计算得到干燥压强偏差值；所述干燥压强检测公式配置为：
Figure 643152DEST_PATH_IMAGE026
；其中，Xgyp为干燥压强偏差值，Pgc为干燥参考压强；
将每两次计算得到的干燥重量偏差值代入干燥速率计算公式中求得干燥速率值，所述干燥速率计算公式配置为：
Figure 259947DEST_PATH_IMAGE028
；其中，Gv为干燥速率值，Xgzp1和Xgzp2分别为前后两次计算得到的干燥重量偏差值，S3为第三监测时长。
6.根据权利要求5所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述智能调整策略还包括常压调整子策略，所述常压调整子策略包括：当常压温度偏差值大于等于第一温度偏差阈值时，输出常压温度调整信息信号，所述常压温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设常压温度之间的差值，将差值大于等于第一常压温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设常压温度；
当常压重量偏差值大于等于第一重量偏差阈值时，将常压重量偏差值通过常压温度调整公式计算得到常压温度调整值，所述常压温度调整公式配置为：
Figure 173677DEST_PATH_IMAGE030
；其中，Ytcw为常压温度调整值，x1为常压重量偏差的温度调整系数，x1大于零；将预设常压温度减去常压温度调整值得到常压调整温度；将加热机构的加热温度调整至常压调整温度。
7.根据权利要求6所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述智能调整策略还包括真空调整子策略，所述真空调整子策略包括：当真空温度偏差值大于等于第二温度偏差阈值时，输出真空温度调整信息信号，所述真空温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设真空温度之间的差值，将差值大于等于第一真空温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设真空温度；
当真空重量偏差值大于等于第二重量偏差阈值时，将真空重量偏差值通过真空温度调整公式计算得到真空温度调整值，所述真空温度调整公式配置为：
Figure 635751DEST_PATH_IMAGE032
；其中，Ytcw为常压温度调整值，x2为真空重量偏差的温度调整系数，x2大于零；将预设常压温度减去常压温度调整值得到常压调整温度；将加热机构的加热温度调整至常压调整温度；
当真空压强偏差值大于等于第一真空压强阈值时，通过真空发生模块将加热机体的内部压强调整至与真空参考压强相同。
8.根据权利要求7所述的一种基于多源数据分析的真空低温脉动智能干燥系统，其特征在于，所述智能调整策略还包括干燥调整子策略，所述干燥调整子策略包括：当干燥温度偏差值大于等于第三温度偏差阈值时，输出干燥温度调整信息信号，所述干燥温度调整信息包括：分别求取td1至tdn与预设干燥温度之间的差值，将差值大于等于第一干燥温差阈值的温度传感器对应的加热机构的加热温度调整至预设干燥温度；
将每次获取到的第一数量的干燥速率值通过干燥速率变化公式计算得到干燥速率变化值；所述干燥速率变化公式配置为：
Figure 482484DEST_PATH_IMAGE034
；其中，Bgs为干燥速率变化值，Gv1至Gvj为第一数量的干燥速率值，j等于第一数量；将干燥速率变化值通过干燥温度调整公式计算得到干燥温度调整值；所述干燥温度调整公式配置为：
Figure 739022DEST_PATH_IMAGE036
；其中，Ytgz为干燥温度调整值，B1为干燥速率变化参考值，y1为干燥速率变化影响系数，B1和y1均大于零；
当干燥压强偏差值大于等于第一干燥压强阈值时，通过真空发生模块将加热机体的内部压强调整至与干燥参考压强相同。
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Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1983000083A1 (en) * 1981-07-11 1983-01-20 Preis, Walter Device for emptying a container containing dragees and for the final drying and storing of the dragees
US5125168A (en) * 1989-07-03 1992-06-30 Zwag Zschokke Wartmann Ag Apparatus for processing a pasty product in a vacuum
JP2002237482A (ja) * 2001-02-07 2002-08-23 Sony Corp 真空スピンドライヤー方法及び装置
CN1789874A (zh) * 2004-12-16 2006-06-21 精工爱普生株式会社 被加热体的干燥方法、加热炉及设备的制造方法
JP2007085600A (ja) * 2005-09-21 2007-04-05 Morita Corp 減圧低温乾燥装置
CN102200373A (zh) * 2010-03-26 2011-09-28 中国农业机械化科学研究院 一种真空冷冻干燥实验机
US20120090193A1 (en) * 2009-06-18 2012-04-19 Paex Food Ag Mvd method and device for drying and buffering organic moist products
JP2014212757A (ja) * 2013-04-26 2014-11-17 恵子 河▲崎▼ 食品の減圧乾燥方法及び装置
CN104596207A (zh) * 2015-01-26 2015-05-06 中国农业大学 平板式真空脉动干燥机
JP2015127272A (ja) * 2013-12-27 2015-07-09 三菱マテリアル株式会社 シリコン破砕片の真空乾燥方法
CN106288666A (zh) * 2016-10-28 2017-01-04 扬州大学 二氧化碳冷阱微波真空干燥装置及干燥方法
CN106440669A (zh) * 2016-11-30 2017-02-22 陈锦权 利用自产过热蒸汽的常压与负压联合干燥设备及其干燥物料的方法
US20170146292A1 (en) * 2014-05-28 2017-05-25 Gregory Howard O'Gary Bin system and method of regulating particulate flow from bins
CN106857797A (zh) * 2017-01-17 2017-06-20 陕西科技大学 一种真空脉动干燥网络化远程多参数监控与信息服务系统
CN106973981A (zh) * 2017-04-18 2017-07-25 江苏大学 一种南瓜的干燥的方法
CN109341202A (zh) * 2018-11-20 2019-02-15 南京同皓干燥设备有限公司 一种高效节能型真空干燥箱
JP2019158157A (ja) * 2018-03-07 2019-09-19 東レ株式会社 減圧乾燥方法及び減圧乾燥装置
CN110360815A (zh) * 2019-07-23 2019-10-22 中国农业大学 一种温湿度控制的热风与真空脉动组合干燥方法与设备
CN215490622U (zh) * 2021-09-02 2022-01-11 常州市润邦干燥设备科技有限公司 一种节能型脉动真空干燥机
CN114896821A (zh) * 2022-06-15 2022-08-12 天津中医药大学 中药真空带式干燥数字孪生智能决策工艺预测方法及系统
CN115096048A (zh) * 2022-06-28 2022-09-23 四川科伦斗山生物技术有限公司 卵磷脂干燥设备及方法

Patent Citations (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1983000083A1 (en) * 1981-07-11 1983-01-20 Preis, Walter Device for emptying a container containing dragees and for the final drying and storing of the dragees
US5125168A (en) * 1989-07-03 1992-06-30 Zwag Zschokke Wartmann Ag Apparatus for processing a pasty product in a vacuum
JP2002237482A (ja) * 2001-02-07 2002-08-23 Sony Corp 真空スピンドライヤー方法及び装置
CN1789874A (zh) * 2004-12-16 2006-06-21 精工爱普生株式会社 被加热体的干燥方法、加热炉及设备的制造方法
JP2007085600A (ja) * 2005-09-21 2007-04-05 Morita Corp 減圧低温乾燥装置
US20120090193A1 (en) * 2009-06-18 2012-04-19 Paex Food Ag Mvd method and device for drying and buffering organic moist products
CN102200373A (zh) * 2010-03-26 2011-09-28 中国农业机械化科学研究院 一种真空冷冻干燥实验机
JP2014212757A (ja) * 2013-04-26 2014-11-17 恵子 河▲崎▼ 食品の減圧乾燥方法及び装置
JP2015127272A (ja) * 2013-12-27 2015-07-09 三菱マテリアル株式会社 シリコン破砕片の真空乾燥方法
US20170146292A1 (en) * 2014-05-28 2017-05-25 Gregory Howard O'Gary Bin system and method of regulating particulate flow from bins
CN104596207A (zh) * 2015-01-26 2015-05-06 中国农业大学 平板式真空脉动干燥机
CN106288666A (zh) * 2016-10-28 2017-01-04 扬州大学 二氧化碳冷阱微波真空干燥装置及干燥方法
CN106440669A (zh) * 2016-11-30 2017-02-22 陈锦权 利用自产过热蒸汽的常压与负压联合干燥设备及其干燥物料的方法
CN106857797A (zh) * 2017-01-17 2017-06-20 陕西科技大学 一种真空脉动干燥网络化远程多参数监控与信息服务系统
CN106973981A (zh) * 2017-04-18 2017-07-25 江苏大学 一种南瓜的干燥的方法
JP2019158157A (ja) * 2018-03-07 2019-09-19 東レ株式会社 減圧乾燥方法及び減圧乾燥装置
CN109341202A (zh) * 2018-11-20 2019-02-15 南京同皓干燥设备有限公司 一种高效节能型真空干燥箱
CN110360815A (zh) * 2019-07-23 2019-10-22 中国农业大学 一种温湿度控制的热风与真空脉动组合干燥方法与设备
CN215490622U (zh) * 2021-09-02 2022-01-11 常州市润邦干燥设备科技有限公司 一种节能型脉动真空干燥机
CN114896821A (zh) * 2022-06-15 2022-08-12 天津中医药大学 中药真空带式干燥数字孪生智能决策工艺预测方法及系统
CN115096048A (zh) * 2022-06-28 2022-09-23 四川科伦斗山生物技术有限公司 卵磷脂干燥设备及方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SHUYAO WANG ET AL: "Effects of pulsed vacuum drying temperature on drying kinetics, physicochemical properties and microstructure of bee pollen", 《LWT》 *
ZHENGBIN HE ET AL: "Simulation of moisture transfer during wood vacuum drying", 《RESULTS IN PHYSICS》 *
巨浩羽等: "光皮木瓜真空脉动干燥特性及神经网络模型", 《食品与机械》 *

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Publication number Publication date
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