CN117170433B - 基于联动控制的温度智能控制方法及系统 - Google Patents
基于联动控制的温度智能控制方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及温度智能控制技术领域，提供基于联动控制的温度智能控制方法及系统，包括：获取存放温度区间、配送温度区间；获取冷链系统节点，并采集实时温度数据；使用无线传输技术，将实时温度数据同步至联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；获取粗放化控制信息；计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间，获取精细化控制信息；进行温度智能控制，解决固定规则和静态参数无法灵活地应对不同的环境条件，在复杂的应用场景中无法有效的控制温度技术问题，实现根据场景需求动态调整，更快的响应温度变化，减少产品的温度波动，能够在存放、配送工况下保持稳定的温度，灵活地应对不同的环境条件，提高温度控制的精度、稳定性和适应性技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及温度智能控制相关技术领域，具体涉及基于联动控制的温度智能控制方法及系统。
背景技术
在食品、医药等领域，冷链储存和运输是确保产品质量和安全的关键环节，温度是冷链管理中最关键的因素之一，产品暴露在不适宜的温度条件下可能会导致质量下降甚至损坏。
常见的，包括恒温控制、阈值控制，恒温控制即通过设置一个恒定的温度值来控制冷链设备，例如制冷机或加热器，仅适用于一些简单的应用，但在应对复杂的温度波动或变化时不够灵活。阈值控制即通过设置温度的上下限来控制温度，例如开启或关闭冷却或加热设备，能够防止温度超出安全范围，但无法应对温度的快速波动。
综上所述，现有技术中存在固定规则和静态参数无法灵活地应对不同的环境条件，在复杂的应用场景中无法有效的控制温度的技术问题。
发明内容
本申请通过提供了基于联动控制的温度智能控制方法及系统，旨在解决现有技术中的固定规则和静态参数无法灵活地应对不同的环境条件，在复杂的应用场景中无法有效的控制温度的技术问题。
鉴于上述问题，本申请提供了基于联动控制的温度智能控制方法及系统。
本申请公开的第一个方面，提供了基于联动控制的温度智能控制方法，其中，所述方法包括：获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间，所述冷链储存产品包括医药产品、鲜活品、加工食品；获取冷链系统节点，所述冷链系统节点包括收割后预冷节点、冷藏冷冻储藏节点、冷链运输节点、冷链储存产品销售节点；基于所述冷链系统节点，在冷链设备中布设温度传感器，同时，采集实时温度数据，所述实时温度数据包括采集时刻点；使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；将所述存放温度区间作为第一触发条件、所述配送温度区间作为第二触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取粗放化控制信息；通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间；将所述最佳存放温度区间作为第三触发条件、所述最佳配送温度区间作为第四触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取精细化控制信息；对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制。
本申请公开的另一个方面，提供了基于联动控制的温度智能控制系统，其中，所述系统包括：第一温度区间获取模块，用于获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间，所述冷链储存产品包括医药产品、鲜活品、加工食品；节点获取模块，用于获取冷链系统节点，所述冷链系统节点包括收割后预冷节点、冷藏冷冻储藏节点、冷链运输节点、冷链储存产品销售节点；数据采集模块，用于基于所述冷链系统节点，在冷链设备中布设温度传感器，同时，采集实时温度数据，所述实时温度数据包括采集时刻点；温度波动曲线绘制模块，用于使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；粗放控制信息获取模块，用于将所述存放温度区间作为第一触发条件、所述配送温度区间作为第二触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取粗放化控制信息；第二温度区间获取模块，用于通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间；精细控制信息获取模块，用于将所述最佳存放温度区间作为第三触发条件、所述最佳配送温度区间作为第四触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取精细化控制信息；温度智能控制模块，用于对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间；获取冷链系统节点，并采集实时温度数据；使用无线传输技术，将实时温度数据同步至冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；获取粗放化控制信息；计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间，对应获取精细化控制信息；对冷链设备进行温度智能控制，实现了根据场景需求动态调整，更快的响应温度变化，减少产品的温度波动，能够在存放、配送工况下保持稳定的温度，灵活地应对不同的环境条件，确保产品质量和安全，提高温度控制的精度、稳定性和适应性的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例提供了基于联动控制的温度智能控制方法可能的流程示意图；
图2为本申请实施例提供了基于联动控制的温度智能控制方法中联动控制中心与异常监测报告的发送端之间通信可能的流程示意图；
图3为本申请实施例提供了基于联动控制的温度智能控制系统可能的结构示意图。
附图标记说明：第一温度区间获取模块100，节点获取模块200，数据采集模块300，温度波动曲线绘制模块400，粗放控制信息获取模块500，第二温度区间获取模块600，精细控制信息获取模块700，温度智能控制模块800。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例作出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
实施例一
如图1所示，本申请实施例提供了基于联动控制的温度智能控制方法，其中，所述方法包括：
Step 1：获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间，所述冷链储存产品包括医药产品、鲜活品、加工食品；
Step 2：获取冷链系统节点，所述冷链系统节点包括收割后预冷节点、冷藏冷冻储藏节点、冷链运输节点、冷链储存产品销售节点；
Step 3：基于所述冷链系统节点，在冷链设备中布设温度传感器，同时，采集实时温度数据，所述实时温度数据包括采集时刻点；
Step 4：使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；
已知的，所述冷链储存产品是指需要在特定温度条件下存储和运输的产品，例如易腐食品（如蔬菜、水果、肉类等）、药品等，以确保在供应链中保持优良的状态；在冷藏运输过程中，温度波动是引起食品品质下降的主要原因之一，基于此，针对存放、配送工况下产品温度波动进行重点监测分析，所述存放温度区间、配送温度区间指的是冷链储存产品在不同阶段需要保持的温度范围，不同类型的产品（如医药产品、鲜活品、加工食品）在储存和配送过程中所需的温度范围，同时，不同的产品对温度有不同的要求，保持在适当的温度区间内有助于保持产品的质量和安全性。
冷链系统节点是指冷链管理过程中的关键步骤或环节，以确保产品在整个供应链中保持所需的温度条件，包括：收割后预冷节点（产品在收获后需要进行预冷处理，以迅速降低温度，延缓其腐败和品质损失的节点）、冷藏冷冻储藏节点（产品在储存过程中保持所需温度的节点，储存的地点可以是冷藏室或冷冻库）、冷链运输节点(产品在运输过程中需要保持合适的温度，以防止温度波动影响产品质量，通常涉及温控车辆和包装)、冷链储存产品销售节点（产品到达销售点后的温度控制环节，以保持产品在销售前的最佳状态，常见的，商店需要对冷饮保持至少-10℃温度、药店需要对特殊药品保持适宜的温度条件）；
所述冷链设备是专门用于在供应链中维持产品在适当温度下的设备，通常在食品和药品行业中使用，比如：螺旋速冻机；若冷链设备对应设置有所述冷链系统节点，布设温度传感器，并实时采集温度数据，同时，采集所得实时温度数据包括采集时刻点；采集所得温度数据通过无线传输技术发送到冷链设备的联动控制中心，所述产品温度波动曲线是根据实时温度数据绘制的图表，显示产品温度随时间的变化情况，一般的，通过观察产品温度波动曲线，可以评估是否需要采取调整措施；
联动控制中心可以分析历史数据，通过绘制产品温度波动曲线，可以直观地了解产品温度的变化情况，识别温度变化的趋势，有助于监管和决策，整体上来说，在整个冷链过程中实时监测产品的温度，以及温度波动情况，通过实时监测、迅速响应和数据分析来优化整个过程，提高冷链过程中产品的质量和安全性。
Step 5：将所述存放温度区间作为第一触发条件、所述配送温度区间作为第二触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取粗放化控制信息；
Step 6：通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间；
Step 7：将所述最佳存放温度区间作为第三触发条件、所述最佳配送温度区间作为第四触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取精细化控制信息；
Step 8：对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制。
所述产品温度波动曲线是通过监测产品的温度变化而生成的曲线图，通常以时间为横坐标，温度为纵坐标，可以用来追踪温度变化的趋势和波动；将所述存放温度区间和配送温度区间作为触发条件：考虑了两个关键的温度区间，即产品在存放阶段和配送阶段所需的温度范围，同时，将其用作触发条件，以便根据实际温度波动采取控制措施；
通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间，包括步骤：基于波动曲线，确定变化率异常的分段，产品在变化率异常的分段内的温度的变化率明显高于其他区域，或将因为温度波动受到损害或质量下降；在所述存放温度区间、配送温度区间中剔除变化率异常的分段，剔除后剩余的一段或多段温度区间即为最佳存放温度区间、最佳配送温度区间，所述最佳存放温度区间、最佳配送温度区间是产品质量和安全性的平衡点，避免过高或过低的温度对产品造成损害；
所述存放温度区间、配送温度区间是指在冷链环境中，基于一般性的指导和常规标准所进行的温度控制限定区间。通常是基于经验、行业标准或基本的监测数据，而不考虑特定产品的需求和变化。获取通过将存放温度区间和配送温度区间与实际对应的产品温度波动曲线进行比较，进而获得一些初步的控制信息并将其定义为粗放化控制信息，包括打开换气扇、液化气体制冷对应的气体流量调整；相应的，粗放化控制信息是一种相对简单的温度管理方法，可能不够适应特定产品的要求，因为没有充分考虑到产品的特性、营养价值以及最佳保存条件。
所述最佳存放温度区间、最佳配送温度区间考虑了产品的温度波动，数据表明，产品的温度波动对于微生物安全要求、营养成分的保持存在重要意义，所述精细化控制信息用于表征使用最佳存放温度区间、最佳配送温度区间作为新的触发条件，与产品的实际温度波动曲线相匹配，从而获得更精细的控制信息，精细化控制信息能够调整冷链环境，以满足产品的质量和安全性需求，从而在整个供应链中保持最佳的产品状态；
最后，将粗放化控制信息和精细化控制信息结合起来，可以使温度智能控制系统更加稳定地管理冷链环境。通过结合粗放化和精细化控制信息，实现更智能、更准确的温度控制，以确保冷链储存产品在供应链中的始终保持最佳状态。通过动态调整温度，可以降低产品质量损失的风险，提高供应链的可靠性，并减少资源浪费，特别是在食品和药品行业，从而确保产品的合规性和安全性。
使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线，Step 4包括：
在所述温度传感器上安装无线传输模块，所述无线传输模块包括Wi-Fi模块、蓝牙模块、LoRa模块；
在安全认证后，基于所述无线传输模块，建立温度智能控制系统与所述温度传感器之间的连接；
使用无线传输技术，授权访问采集到的所述实时温度数据，同时，制定数据传输协议和通信格式；
按照所述数据传输协议和通信格式，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线。
无线传输技术可以让设备之间在没有物理连接的情况下进行数据通信。在本申请实施例中，使用了Wi-Fi、蓝牙和LoRa等不同的无线传输模块；所述温度传感器用于测量所述冷链储存产品温度的设备，能够将温度信息转化为可读取的数据；所述Wi-Fi模块、蓝牙模块、LoRa模块是不同类型的无线传输模块，其中，Wi-Fi用于高速网络连接，蓝牙适用于短距离通信，LoRa适用于长距离低功耗通信；
所述数据传输协议和通信格式是用于规定数据进行传输和组织的规则和标准，以确保传输的数据能够被正确地解读和处理；通过将温度传感器与无线传输模块相结合，实现实时温度数据的收集和传输，随后将数据传送至冷链设备的联动控制中心，可以被用来监测产品温度的波动情况。实时地监测产品的温度并收集的温度数据，分析产品在不同时间段内的温度变化情况，可以及时发现温度异常或波动。另一方面，可以从远程地点访问和控制冷链设备，方便运营管理。
对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制，Step 8还包括：
识别所述冷链储存产品中的鲜活品，判断是否属于蔬菜类、水果类；
若所述冷链储存产品属于蔬菜类、水果类，对照所述温度传感器，在冷链设备中增设湿度传感器，同时，采集实时湿度数据，所述实时湿度数据包括采集时刻点；
将所述实时湿度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品湿度波动曲线。
冷链管理旨在保持所述冷链储存产品在整个供应链过程中的合适温度范围，以确保产品的品质，但在冷链管理中，除了温度外，湿度也是影响产品质量的关键因素之一，示例性的，苹果(存放温度区间为0~4℃、配送温度区间为5~12℃)、梨(存放温度区间为0~4℃、配送温度区间为5~12℃)、龙眼(存放温度区间为3~5℃、配送温度区间为5~12℃)等水果类对应的储存湿度区间为90%~95%；菠萝(存放温度区间为8~13℃、配送温度区间为5~12℃)、柑橘(存放温度区间为4~8℃、配送温度区间为5~12℃)等水果类对应的储存湿度区间为85%~95%；木瓜(存放温度区间为7~13℃、配送温度区间为5~12℃)、杨桃(存放温度区间为5~10℃、配送温度区间为5~12℃)、柠檬(存放温度区间为10~13℃、配送温度区间为5~12℃)等水果类对应的储存湿度区间为85%~90%；洋葱(存放温度区间为0~2℃、配送温度区间为5~12℃)、大蒜(存放温度区间为0~5℃、配送温度区间为5~12℃)等蔬菜类对应的储存湿度区间为65%~70%；基于此，识别所述冷链储存产品中的鲜活品，判断是否属于蔬菜类、水果类；
所述湿度传感器用于感知和测量周围空气湿度水平的设备，实时湿度数据即湿度传感器获取的关于空气湿度水平的即时信息，通常以数值形式表示。所述产品湿度波动曲线用于表征基于采集到的实时湿度数据绘制的图表，用于展示产品湿度随时间的变化情况，用于展示产品在储存和运输过程中的湿度波动情况。
通过识别冷链储存产品中的鲜活品，并判断产品是否属于蔬菜类或水果类，可以针对不同类型的产品采取不同的温度和湿度控制策略，有助于确保产品保持最佳状态。在冷链设备中增加湿度传感器，可以监测和控制湿度水平，进一步细化冷链管理，以满足特定产品的需求。绘制产品湿度波动曲线有助于可视化湿度变化，展示产品在储存和运输过程中的湿度情况，提高产品质量和安全性，减少冷链运输中的损耗，并为不同类型的冷链储存产品提供更精细的管理方式。
Step 8还包括：
按照所述冷链储存产品所属的品项，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间；
将所述存放温度异常区间、配送温度异常区间添加进所述产品温度波动曲线中，同时，进行温度异常检测；
将所述湿度异常区间添加进所述产品湿度波动曲线中，同时，进行湿度异常检测。
存放温度异常区间是指在冷链储存产品存放阶段，允许温度偏离正常范围的一定区间，但仍保持在可接受的范围内，以应对短期内的温度波动。配送温度异常区间是指在冷链储存产品配送运输过程中，允许温度偏离正常范围的一定区间，同样需要保持在可接受的范围内，以适应运输过程中的温度变化。湿度异常区间类似于温度异常区间，但针对的是湿度范围，允许湿度在一定范围内波动，以应对环境湿度的变化。
所述存放温度异常区间是指针对不同类型的冷链储存产品，设定的在储存过程中允许的温度波动范围，若处于存放状态的产品的温度长期处于所述存放温度异常区间，就会被视为温度异常，会影响产品的质量和安全；所述配送温度异常区间、湿度异常区间类似于存放温度异常区间，不同的产品可能对湿度变化也有敏感度，因此在湿度长期处于湿度异常区间时，会影响产品的品质。
所述产品温度波动曲线用于表征随着时间推移，记录产品温度变化的图表，通过绘制温度波动曲线，可以清楚地看到产品在储存和运输过程中的温度变化情况，有助于及早发现温度异常；进行温度异常检测即利用传感器等技术手段来监测产品的温度情况，一旦温度超出了设定的异常区间，可以采取措施，以避免产品质量受到影响。湿度异常检测类似于温度异常检测，这是利用传感器等设备来监测产品的湿度情况，通过设置不同类型的产品的温度和湿度异常区间，并绘制温湿度波动曲线；
通过监测温湿度异常，可以避免产品在储存和运输过程中因温湿度波动而受损，从而保护产品的质量。同时，针对不同类型的产品，定制化的温湿度管理措施可以更精细地满足产品的特定需求，及早发现温湿度异常可以减少潜在风险，避免产品因温湿度问题而造成的损失，提高冷链管理的精细度和效率，确保冷链储存产品的质量和安全性。
按照所述冷链储存产品所属的品项，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间，Step 8还包括：
按照所述冷链储存产品所属的品项，获取所述冷链储存产品对应的行业标准条件信息，所述行业标准条件信息包括配送时间要求；
获取所述冷链储存产品对应的环境条件信息，所述环境条件信息包括海拔高度信息、地理位置信息、室外温度信息、时令月份信息；
将所述行业标准条件信息作为基准，将所述环境条件信息作为修正系数，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间。
针对不同种类的冷链储存产品，存在相应的行业标准，规定了在正常情况下应该保持的温度和湿度范围，其中，所述行业标准条件信息由监管机构或行业组织制定，以确保产品的质量和安全性，比如WB/T 1059-2016《肉与肉制品冷链物流作业规范》、GB/T 8559-2008《苹果冷藏技术》；
冷链储存的环境条件可以受到多种因素的影响，如海拔高度、地理位置、室外温度和不同时令月份的变化等，不同的环境因素可能导致控制参数的变化需求，由此，基于获取的行业标准条件信息，确定了冷链储存产品应在的正常温湿度范围；考虑到环境因素的变化，通过将环境条件信息作为修正系数，对正常温湿度范围进行调整，以便在不同环境中也能保持适宜的温湿度水平。
提高冷链管理的精细度和效率，确保冷链储存产品的质量和安全性。通过结合行业标准条件和实际环境因素，对存放温度、配送温度和湿度等参数进行调整，更好地适应不同环境条件下的变化，减少质量损失和风险，进而实现更可靠的冷链储存，确保产品在整个供应链中的可控性和稳定性。
如图2所示，Step 8还包括：
在进行温、湿度异常检测的过程中，若所述实时温度数据和/或所述实时湿度数据触发所述存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间，触发异常监测警报，同时，生成异常监测报告，所述异常监测报告包括当前位置坐标；
将所述异常监测报告发送至所述冷链设备的联动控制中心，启用异常矫正控制方式，其中，所述异常矫正控制方式是制冷控制方式、制热控制方式、湿度调控方式中的一种或多种方式，所述制冷控制方式包括机械制冷、蓄冷板制冷、液化气体制冷；
通过短信、邮件的方式，将所述异常矫正控制方式发送至所述异常监测报告的发送端。
所述联动控制中心是冷链设备的中央控制系统，负责监控和控制整个冷链过程；当实时温湿度数据触发了预设的异常区间时，会生成异常监测警报，以通知操作人员发生了异常情况；同时，会生成一份包含当前位置坐标和异常信息的报告，以便进一步分析和处理，包括：采取一种或多种控制方式来纠正异常情况，可以是机械制冷、蓄冷板制冷、液化气体制冷等制冷控制方式以及制热控制方式、湿度调控方式，以恢复到正常运行状态；而后，通过短信或邮件的方式，将异常矫正控制方式发送给异常监测报告的发送端，冷链设备操作人员在异常监测报告的发送端接收到异常矫正控制方式后，实施上述的异常矫正控制方式；
实现更可靠的冷链储存，确保在整个供应链过程中产品的温湿度可控性和稳定性。通过实时监测温湿度数据并对异常情况进行自动纠正，可以降低产品在冷链储存过程中遭受损坏或变质的风险，从而提高产品质量。同时，及时通知相关人员并采取措施来处理异常情况，进一步提高了冷链储存的效率和可靠性。
如图2所示，Step 8还包括：
基于所述冷链系统节点，发布收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务，其中，所述冷链运输任务包括长途运输→冷藏冷冻储藏→短途运输OR长途运输→食品加工→中长途运输→冷藏冷冻储藏→短途运输；
在所述收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务全部认领完成后，发出冷链系统启动指令，同时，认领任务需要职员联系方式认证、职员邮箱地址认证。
所述收割后预冷任务是指在农产品收割后迅速将其暴露在适宜的低温环境中，以减缓其新鲜度流失，延缓腐烂过程。所述冷藏冷冻储藏任务是指将产品存放在低温环境中，以防止其变质或腐烂，冷藏一般指在较高的温度下（通常在0℃~5℃之间），而冷冻则是在更低的温度下（通常在-18℃以下）保存；
冷链运输任务是指确保在产品从一个地点到另一个地点的过程中，其温度得到有效控制，以保持产品的新鲜度和质量。冷链储存产品销售任务包括将冷链储存的产品配送至销售点，以确保产品在销售前保持优良状态；食品加工是对食品进行加工、制作或处理的过程，包括但不限于包装；认领任务是指冷链系统中的工作人员接受并承担所述收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务中的任意一项或多项任务的过程；
冷链系统启动指令即将整个冷链系统置于运行状态，开始执行任务；验证工作人员的联系信息，确保能够及时沟通；确认工作人员的电子邮件地址的有效性；通过要求职员联系方式认证和邮箱地址认证，确保只有授权人员可以认领和执行任务，提高安全性，保证可以通过短信或邮件的方式，建立异常监测报告的发送端与联动控制中心之间的通信交互；能够监测温度异常或其他问题，并及时通知相关人员，以便他们可以采取适当的措施来防止损失；
通过冷链系统的各个环节，确保产品的温度得到有效控制，从而减少产品腐烂、变质的风险，提升产品质量和安全性。从收割到销售的整个流程被规划和优化，以确保最佳的产品状态和质量。通过启动指令，冷链系统可以自动地在任务认领完成后开始运行，减少人为干预，提高效率。确保冷链过程中产品的质量和安全性，通过自动化和有效的通知机制来优化整个过程。
所述行业标准条件信息包括配送时间要求，Step 8还包括：
对照所述环境条件信息中的位置坐标点，合并得到配送路线信息；
基于所述配送时间要求和所述配送路线信息，设置低温配送方案；
按照所述低温配送方案，在所述冷链设备中布设配送设备，并将所述配送设备连接至所述联动控制中心；
在低温配送过程中，实时监测获取所述实时温度数据、所述实时湿度数据，并同步至所述联动控制中心；
在所述低温配送完成后，将所述配送设备关闭并断开与所述联动控制中心的数据连接，并将所述配送设备在所述联动控制中心的状态更新为空闲状态。
所述行业标准条件信息包括配送时间要求，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：行业标准条件信息是指行业对配送时间、配送路线等的要求，其中，配送时间要求即根据行业标准，对配送的时间节点进行要求，配送路线信息即包括配送起点和终点的位置坐标、配送路线的规划等；冷链设备即用于存储、运输和处理易腐烂物品的设备；低温配送即在设定的低温环境下进行的配送；配送设备可以是用于配送的设备，如冷藏车、冷冻车等；状态更新为空闲状态即在配送完成后，将配送设备的状态更新为空闲状态，等待下一次配送任务。
以冷链物流为例，行业标准条件信息包括配送时间要求和配送路线信息，例如，配送时间要求可能包括货物需要在什么时间到达客户手中，而配送路线信息可能包括从仓库到客户的路线，以及在途中的中转站位置等信息。
在得到了配送时间要求和配送路线信息后，可以根据这些信息设置低温配送方案，例如，如果需要在气温较高的季节进行配送，可能需要在运输过程中使用冷藏车或冷冻车来保持货物的低温状态。
在低温配送过程中，需要实时监测获取温度、湿度等信息，并同步至联动控制中心，例如，可以使用温度传感器和湿度传感器来实时监测货物的温度和湿度，然后将这些数据发送至联动控制中心。
在低温配送完成后，需要将配送设备关闭并断开与联动控制中心的数据连接，并将配送设备在联动控制中心的状态更新为空闲状态，这样，就可以等待下一次配送任务了。对照环境条件信息中的位置坐标点，合并得到配送路线信息，从而减少配送过程中的路线搜索和选择的时间，提高配送效率。
综上所述，本申请实施例所提供的基于联动控制的温度智能控制方法及系统具有如下技术效果：
1．由于采用了获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间；获取冷链系统节点，并采集实时温度数据；使用无线传输技术，将实时温度数据同步至冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；获取粗放化控制信息；计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间，对应获取精细化控制信息；对冷链设备进行温度智能控制，本申请通过提供了基于联动控制的温度智能控制方法及系统，解决了固定规则和静态参数无法灵活地应对不同的环境条件，在复杂的应用场景中无法有效的控制温度的技术问题，实现了根据场景需求动态调整，更快的响应温度变化，减少产品的温度波动，能够在存放、配送工况下保持稳定的温度，灵活地应对不同的环境条件，确保产品质量和安全，提高温度控制的精度、稳定性和适应性的技术效果。
2．由于采用了按照冷链储存产品所属的品项，获取冷链储存产品对应的行业标准条件信息；获取冷链储存产品对应的环境条件信息，环境条件信息包括海拔高度信息、地理位置信息、室外温度信息、时令月份信息；将行业标准条件信息作为基准，将环境条件信息作为修正系数，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间。提高冷链管理的精细度和效率，确保冷链储存产品的质量和安全性。通过结合行业标准条件和实际环境因素，对存放温度、配送温度和湿度等参数进行调整，更好地适应不同环境条件下的变化，减少质量损失和风险，进而实现更可靠的冷链储存，确保产品在整个供应链中的可控性和稳定性。
实施例二
基于与前述实施例中基于联动控制的温度智能控制方法相同的发明构思，如图3所示，本申请实施例提供了基于联动控制的温度智能控制系统，其中，所述系统包括：
第一温度区间获取模块100，用于获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间，所述冷链储存产品包括医药产品、鲜活品、加工食品；
节点获取模块200，用于获取冷链系统节点，所述冷链系统节点包括收割后预冷节点、冷藏冷冻储藏节点、冷链运输节点、冷链储存产品销售节点；
数据采集模块300，用于基于所述冷链系统节点，在冷链设备中布设温度传感器，同时，采集实时温度数据，所述实时温度数据包括采集时刻点；
温度波动曲线绘制模块400，用于使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；
粗放控制信息获取模块500，用于将所述存放温度区间作为第一触发条件、所述配送温度区间作为第二触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取粗放化控制信息；
第二温度区间获取模块600，用于通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间；
精细控制信息获取模块700，用于将所述最佳存放温度区间作为第三触发条件、所述最佳配送温度区间作为第四触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取精细化控制信息；
温度智能控制模块800，用于对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制。
进一步的，所述温度波动曲线绘制模块400用于执行以下步骤：
在所述温度传感器上安装无线传输模块，所述无线传输模块包括Wi-Fi模块、蓝牙模块、LoRa模块；
在安全认证后，基于所述无线传输模块，建立温度智能控制系统与所述温度传感器之间的连接；
使用无线传输技术，授权访问采集到的所述实时温度数据，同时，制定数据传输协议和通信格式；
按照所述数据传输协议和通信格式，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线。
进一步的，所述温度智能控制模块800还用于执行以下步骤：
识别所述冷链储存产品中的鲜活品，判断是否属于蔬菜类、水果类；
若所述冷链储存产品属于蔬菜类、水果类，对照所述温度传感器，在冷链设备中增设湿度传感器，同时，采集实时湿度数据，所述实时湿度数据包括采集时刻点；
将所述实时湿度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品湿度波动曲线。
进一步的，所述温度智能控制模块800还用于执行以下步骤：
按照所述冷链储存产品所属的品项，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间；
将所述存放温度异常区间、配送温度异常区间添加进所述产品温度波动曲线中，同时，进行温度异常检测；
将所述湿度异常区间添加进所述产品湿度波动曲线中，同时，进行湿度异常检测。
进一步的，所述温度智能控制模块800还用于执行以下步骤：
按照所述冷链储存产品所属的品项，获取所述冷链储存产品对应的行业标准条件信息，所述行业标准条件信息包括配送时间要求；
获取所述冷链储存产品对应的环境条件信息，所述环境条件信息包括海拔高度信息、地理位置信息、室外温度信息、时令月份信息；
将所述行业标准条件信息作为基准，将所述环境条件信息作为修正系数，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间。
进一步的，所述温度智能控制模块800还用于执行以下步骤：
在进行温、湿度异常检测的过程中，若所述实时温度数据和/或所述实时湿度数据触发所述存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间，触发异常监测警报，同时，生成异常监测报告，所述异常监测报告包括当前位置坐标；
将所述异常监测报告发送至所述冷链设备的联动控制中心，启用异常矫正控制方式，其中，所述异常矫正控制方式是制冷控制方式、制热控制方式、湿度调控方式中的一种或多种方式，所述制冷控制方式包括机械制冷、蓄冷板制冷、液化气体制冷；
通过短信、邮件的方式，将所述异常矫正控制方式发送至所述异常监测报告的发送端。
进一步的，所述温度智能控制模块800还用于执行以下步骤：
基于所述冷链系统节点，发布收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务，其中，所述冷链运输任务包括长途运输→冷藏冷冻储藏→短途运输OR长途运输→食品加工→中长途运输→冷藏冷冻储藏→短途运输；
在所述收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务全部认领完成后，发出冷链系统启动指令，同时，认领任务需要职员联系方式认证、职员邮箱地址认证。
进一步的，所述温度智能控制模块800还用于执行以下步骤：
对照所述环境条件信息中的位置坐标点，合并得到配送路线信息；
基于所述配送时间要求和所述配送路线信息，设置低温配送方案；
按照所述低温配送方案，在所述冷链设备中布设配送设备，并将所述配送设备连接至所述联动控制中心；
在低温配送过程中，实时监测获取所述实时温度数据、所述实时湿度数据，并同步至所述联动控制中心；
在所述低温配送完成后，将所述配送设备关闭并断开与所述联动控制中心的数据连接，并将所述配送设备在所述联动控制中心的状态更新为空闲状态。
综上所述的方法的任意步骤都可作为计算机指令或者程序存储在不设限制的计算机存储器中，并可以被不设限制的计算机处理器调用识别用以实现本申请实施例中的任一项方法，在此不做多余限制。
进一步的，综上所述的第一或第二可能不止代表次序关系，也可能代表某项特指概念，和/或指的是多个元素之间可单独或全部选择。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间，所述冷链储存产品包括医药产品、鲜活品、加工食品；
获取冷链系统节点，所述冷链系统节点包括收割后预冷节点、冷藏冷冻储藏节点、冷链运输节点、冷链储存产品销售节点；
基于所述冷链系统节点，在冷链设备中布设温度传感器，同时，采集实时温度数据，所述实时温度数据包括采集时刻点；
使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；
将所述存放温度区间作为第一触发条件、所述配送温度区间作为第二触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取粗放化控制信息；
通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间；
将所述最佳存放温度区间作为第三触发条件、所述最佳配送温度区间作为第四触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取精细化控制信息；
对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制。
2.如权利要求1所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线，所述方法包括：
在所述温度传感器上安装无线传输模块，所述无线传输模块包括Wi-Fi模块、蓝牙模块、LoRa模块；
在安全认证后，基于所述无线传输模块，建立温度智能控制系统与所述温度传感器之间的连接；
使用无线传输技术，授权访问采集到的所述实时温度数据，同时，制定数据传输协议和通信格式；
按照所述数据传输协议和通信格式，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线。
3.如权利要求2所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制，所述方法还包括：
识别所述冷链储存产品中的鲜活品，判断是否属于蔬菜类、水果类；
若所述冷链储存产品属于蔬菜类、水果类，对照所述温度传感器，在冷链设备中增设湿度传感器，同时，采集实时湿度数据，所述实时湿度数据包括采集时刻点；
将所述实时湿度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品湿度波动曲线。
4.如权利要求3所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
按照所述冷链储存产品所属的品项，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间；
将所述存放温度异常区间、配送温度异常区间添加进所述产品温度波动曲线中，同时，进行温度异常检测；
将所述湿度异常区间添加进所述产品湿度波动曲线中，同时，进行湿度异常检测。
5.如权利要求4所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，按照所述冷链储存产品所属的品项，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间，所述方法还包括：
按照所述冷链储存产品所属的品项，获取所述冷链储存产品对应的行业标准条件信息，所述行业标准条件信息包括配送时间要求；
获取所述冷链储存产品对应的环境条件信息，所述环境条件信息包括海拔高度信息、地理位置信息、室外温度信息、时令月份信息；
将所述行业标准条件信息作为基准，将所述环境条件信息作为修正系数，设置存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间。
6.如权利要求4所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
在进行温、湿度异常检测的过程中，若所述实时温度数据和/或所述实时湿度数据触发所述存放温度异常区间、配送温度异常区间以及湿度异常区间，触发异常监测警报，同时，生成异常监测报告，所述异常监测报告包括当前位置坐标；
将所述异常监测报告发送至所述冷链设备的联动控制中心，启用异常矫正控制方式，其中，所述异常矫正控制方式是制冷控制方式、制热控制方式、湿度调控方式中的一种或多种方式，所述制冷控制方式包括机械制冷、蓄冷板制冷、液化气体制冷；
通过短信、邮件的方式，将所述异常矫正控制方式发送至所述异常监测报告的发送端。
7.如权利要求5所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述冷链系统节点，发布收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务，其中，所述冷链运输任务包括长途运输→冷藏冷冻储藏→短途运输OR长途运输→食品加工→中长途运输→冷藏冷冻储藏→短途运输；
在所述收割后预冷任务、冷藏冷冻储藏任务、冷链运输任务、冷链储存产品销售任务全部认领完成后，发出冷链系统启动指令，同时，认领任务需要职员联系方式认证、职员邮箱地址认证。
8.如权利要求5所述的基于联动控制的温度智能控制方法，其特征在于，所述行业标准条件信息包括配送时间要求，所述方法还包括：
对照所述环境条件信息中的位置坐标点，合并得到配送路线信息；
基于所述配送时间要求和所述配送路线信息，设置低温配送方案；
按照所述低温配送方案，在所述冷链设备中布设配送设备，并将所述配送设备连接至所述联动控制中心；
在低温配送过程中，实时监测获取所述实时温度数据、所述实时湿度数据，并同步至所述联动控制中心；
在所述低温配送完成后，将所述配送设备关闭并断开与所述联动控制中心的数据连接，并将所述配送设备在所述联动控制中心的状态更新为空闲状态。
9.基于联动控制的温度智能控制系统，其特征在于，用于实施权利要求1-8任意一项所述的基于联动控制的温度智能控制方法，包括：
第一温度区间获取模块，用于获取冷链储存产品的存放温度区间、配送温度区间，所述冷链储存产品包括医药产品、鲜活品、加工食品；
节点获取模块，用于获取冷链系统节点，所述冷链系统节点包括收割后预冷节点、冷藏冷冻储藏节点、冷链运输节点、冷链储存产品销售节点；
数据采集模块，用于基于所述冷链系统节点，在冷链设备中布设温度传感器，同时，采集实时温度数据，所述实时温度数据包括采集时刻点；
温度波动曲线绘制模块，用于使用无线传输技术，将所述实时温度数据同步至所述冷链设备的联动控制中心，并绘制产品温度波动曲线；
粗放控制信息获取模块，用于将所述存放温度区间作为第一触发条件、所述配送温度区间作为第二触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取粗放化控制信息；
第二温度区间获取模块，用于通过所述存放温度区间、配送温度区间，计算最佳存放温度区间、最佳配送温度区间；
精细控制信息获取模块，用于将所述最佳存放温度区间作为第三触发条件、所述最佳配送温度区间作为第四触发条件输入所述产品温度波动曲线中，获取精细化控制信息；
温度智能控制模块，用于对照所述冷链储存产品，使用所述粗放化控制信息、所述精细化控制信息对冷链设备进行温度智能控制。
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Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117635009B (zh) * | 2024-01-25 | 2024-05-03 | 四川汇利实业有限公司 | 一种冷链运输智能监测方法、系统、设备和存储介质 |
| CN118051744B (zh) * | 2024-04-16 | 2024-06-28 | 天津君磊科技有限公司 | 基于数据处理的防水型信号连接器故障诊断方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6397163B1 (en) * | 1999-12-02 | 2002-05-28 | Eastman Kodak Company | Method for determining thermal exposure of a product |
| CN107464078A (zh) * | 2017-08-02 | 2017-12-12 | 新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所 | 一种哈密瓜冷链物流控制系统及控制方法 |
| KR20190032166A (ko) * | 2018-03-19 | 2019-03-27 | 박선민 | 식품 통합물류 시스템 |
| CN110135788A (zh) * | 2019-05-26 | 2019-08-16 | 浙江大学 | 一种冷链物流运输设备、冷链物流系统及货物动态定价方法 |
| CN111149793A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-15 | 湖南嘉盛保鲜科技有限公司 | 一种生物细胞休眠保鲜系统平台 |
| KR102336992B1 (ko) * | 2021-05-11 | 2021-12-09 | 주식회사 테넷 | 콜드체인용 보냉박스 및 이를 이용한 콜드체인 재고관리 시스템 |
| CN116579695A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-08-11 | 河南大象物流有限公司 | 一种基于多模型算法优化的智慧冷链信息管理系统 |
| CN116862352A (zh) * | 2023-07-03 | 2023-10-10 | 同福集团股份有限公司 | 一种冷链模拟配送方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6397163B1 (en) * | 1999-12-02 | 2002-05-28 | Eastman Kodak Company | Method for determining thermal exposure of a product |
| CN107464078A (zh) * | 2017-08-02 | 2017-12-12 | 新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所 | 一种哈密瓜冷链物流控制系统及控制方法 |
| KR20190032166A (ko) * | 2018-03-19 | 2019-03-27 | 박선민 | 식품 통합물류 시스템 |
| CN110135788A (zh) * | 2019-05-26 | 2019-08-16 | 浙江大学 | 一种冷链物流运输设备、冷链物流系统及货物动态定价方法 |
| CN111149793A (zh) * | 2020-01-08 | 2020-05-15 | 湖南嘉盛保鲜科技有限公司 | 一种生物细胞休眠保鲜系统平台 |
| KR102336992B1 (ko) * | 2021-05-11 | 2021-12-09 | 주식회사 테넷 | 콜드체인용 보냉박스 및 이를 이용한 콜드체인 재고관리 시스템 |
| CN116579695A (zh) * | 2023-03-13 | 2023-08-11 | 河南大象物流有限公司 | 一种基于多模型算法优化的智慧冷链信息管理系统 |
| CN116862352A (zh) * | 2023-07-03 | 2023-10-10 | 同福集团股份有限公司 | 一种冷链模拟配送方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 冷链运输车远程智能监测与定位管理系统;孙雷明;吉炜寰;;物流技术;20150415(第07期);全文 * |
| 基于RFID的药品冷链监控与信息管理系统设计;谷吉海;刘钗;巴兴强;迟广志;;哈尔滨商业大学学报(自然科学版);20160415(第02期);全文 * |
| 基于WSID和WebGIS的农产品冷链监控追踪系统;刘丹丹;李志刚;;江苏农业科学;20171231(第17期);全文 * |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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