CN117348566A - 一种变性淀粉生产监控和预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种变性淀粉生产监控和预警系统，涉及变性淀粉生产技术领域，此监控和预警系统的主体架构包括如下技术模块：过程监测与控制模块、数据采集与分析模块、质量控制与检测模块、自动化与集成模块。基于对生产过程中关键参数和产品质量的智能预测和优化，提前调整生产过程，使变性淀粉生产效率和产品质量得到有效提升，通过实时监测数据和产品质量反馈信息，及时发现和解决设备故障，提高生产效率以及减少废弃物和污染物的产生，提高资源利用率。

Description

一种变性淀粉生产监控和预警系统

技术领域

本发明变性淀粉生产技术领域，尤其涉及一种变性淀粉生产监控和预警系统。

背景技术

变性淀粉作为一种功能性食品添加剂和工业原料，具有改善食品质地、增加稳定性、提高工艺性能等优点，随着全球食品、医药、化妆品等行业的快速发展，对变性淀粉的需求不断增加，为了满足市场需求，提高生产效率和产品质量的稳定性，变性淀粉生产控制系统应运而生。通过变性淀粉生产控制系统控制和监测变性淀粉生产过程，不仅保证了变性淀粉的生产过程能够稳定、高效地进行，而且提升了生产效率和产品质量。

尽管变性淀粉生产控制系统在提高生产效率和产品质量方面发挥了重要作用，但仍存在诸多技术缺陷，至少包括如下几个突出的方面：1.数据采集和分析的局限性，变性淀粉生产过程中涉及多个参数和复杂的反应过程，但目前的数据采集和分析技术仍有局限性，数据采集设备的误差、数据分析算法不够精确，都导致对生产过程的监测和控制不够准确和可靠；2.控制策略的单一性，目前的变性淀粉生产控制系统主要采用基于规则的控制策略，缺乏灵活性和自适应性，在面对复杂的生产过程和不确定的环境变化时，控制策略可能无法及时调整和优化；3.人机交互还需进一步改进，操作界面不够直观和友好，影响了生产过程的灵活性和响应能力。

发明内容

本发明要解决的技术问题时针对现有技术的种种不足，提供一种变性淀粉生产监控和预警系统。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

变性淀粉生产监控和预警系统，所述系统基于对生产过程中关键参数和产品质量的智能预测和优化，提前调整生产过程，提高生产效率和产品质量的稳定性。

作为本发明的一种优选技术方案，所述系统包括如下模块：过程监测与控制模块、数据采集与分析模块、质量控制与检测模块、自动化与集成模块。

作为本发明的一种优选技术方案，过程监测与控制模块通过传感器和仪表设备实时监测生产过程中的关键参数，并通过包含加热器、冷却器、搅拌器在内的控制设备，对生产过程进行自动调节和控制，确保生产过程的稳定性和一致性。

作为本发明的一种优选技术方案，所述数据采集与分析模块收集和记录生产过程中包括原料投入、工艺参数、产品质量在内的特征数据。

作为本发明的一种优选技术方案，所述数据采集与分析模块通过建立预测模型，预测生产过程中的关键参数和产品质量，具体的数据进程为：

A.建立回归模型预测关键参数：设定样本数据为n，其中自变量为x，因变量为y，通过找到最佳拟合直线，使得关键参数的预测值y_hat与实际值y之间的误差最小化；

预测模型表示为：y_hat＝β0+β1*x，其中y_hat是预测值，β0和β1是回归系数，表示直线的截距和斜率；

通过最小化误差平方和得到最佳的回归系数：

β1＝Σ((x_i-x_mean)*(y_i-y_mean))/Σ((x_i-x_mean)^2)

β0＝y_mean-β1*x_mean；

B.建立回归模型预测产品质量：设定样本数据为n，其中自变量为x，因变量为y，通过找到最佳拟合的多项式函数，使得产品质量的预测值y_hat与实际值y之间的误差最小化；

预测模型表示为：y_hat＝β0+β1*x+β2*x^2+...+βm*x^m，其中y_hat是预测值，β0、β1、β2、...、βm是多项式拟合的系数，m表示多项式的阶数；

通过最小化误差平方和得到最佳的多项式拟合系数：minΣ(y_i-y_hat_i)^2。

作为本发明的一种优选技术方案，所述质量控制与检测模块通过包括红外光和质谱仪传感器在内的检测设备，对产品的物理性质、化学成分、粒度分布进行检测和分析，确保产品符合规定的质量标准。

作为本发明的一种优选技术方案，所述自动化与集成模块通过在生产设备和传感器上安装物联网设备，实现设备之间的互联互通，实现生产数据的远程监控、共享和管理。

作为本发明的一种优选技术方案，所述系统基于远程监控和诊断技术，实现监测包括电机运行温度、振动、噪音在内的生产设备的工作状态参数，实现对生产设备的故障预测、故障诊断、故障报警和远程维护功能。

作为本发明的一种优选技术方案，所述系统配置有可视化界面，工作人员通过可视化界面实时监测生产过程，并进行操作指导和决策支持，提高生产过程的灵活性和响应能力。

作为本发明的一种优选技术方案，所述系统基于云平台实现生产数据的存储、共享和远程访问。

采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明构建的一种变性淀粉生产监控和预警系统，基于对生产过程中关键参数和产品质量的智能预测和优化，提前调整生产过程，使控制策略更加灵活、性淀粉生产效率和产品质量得到有效提升。通过实时监测数据和产品质量反馈信息，自动调整生产参数以优化变性淀粉的质量。本发明还有助于及时发现和解决设备故障，提高生产效率以及减少废弃物和污染物的产生，提高资源利用率。总体上，本发明变性淀粉生产监控和预警系统能够通过对生产过程的提前预测和过程优化，实现变性淀粉生产效率的提升和产品质量的稳定。

具体实施方式

以下实施例详细说明了本发明。本发明所使用的各项设备均为常规市售产品，均能够通过市场购买直接获得。

在以下实施例的描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

实施例1

本发明主体上开发了如下技术模块：过程监测与控制模块、数据采集与分析模块、质量控制与检测模块、自动化与集成模块，并基于以上技术模块进行数据模型构建，对生产过程中关键参数和产品质量的智能预测和优化，通过云平台进行生产数据的存储、共享和远程访问，实现生产效率的提高和产品质量稳定。

实施例2

过程监测与控制模块通过传感器和仪表设备实时监测变性淀粉生产过程中包括温度、压力、pH值、浓度在内的各个关键参数，一旦传感器采集到相关的参数数据，过程监测与控制模块会将这些数据传输到控制系统中进行处理和分析并生成相应的控制策略。质量控制与检测模块通过包括红外光和质谱仪传感器在内的检测设备，实时监测变性淀粉的生产过程，对产品的物理性质、化学成分、粒度分布进行检测和分析，确保产品符合规定的质量标准。自动化与集成模块使用包括无线传感器网络、物联网网关、数据采集器在内的物联网设备来进行设备之间的数据交互，采集生产设备和传感器监测到的数据，并将其传输到云平台或者本地服务器上进行存储和处理。同时在物联网设备之间建立网络连接实现远程操控和调节生产设备，从而将生产流程实现从人工操作向设备自动化转变。此外，自动化与集成模块还可以实现机器之间的数据共享和协作，通过在机器之间建立数据通信渠道，实现不同机器之间的协同作业，从而提高生产效率和产品质量。自动化与集成模块通过将自动化设备与智能软件系统集成，实现设备自主运行和优化，基于采集到的数据进行数据分析和机器学习，推导出更优化的生产策略和方法。

实施例3

数据采集与分析模块收集和记录生产过程中各个环节所涉及的数据，包括原料投入、工艺参数、产品质量在内的特征数据，温度、压力、流量、振动等生产设备运行参数，生产员工、工艺参数、工作时间等需人工采集的重要指标；将采集到的所有数据保存在数据采集与分析模块的数据库中，为后续的数据分析提供必要的数据源。同时，数据采集与分析模块通过建立预测模型，根据历史数据和实时监测数据，预测生产过程中的关键参数和产品质量，以提前调整和优化生产过程，提高生产效率和产品质量的稳定性，具体的数据进程为：

A.建立回归模型预测关键参数：设定样本数据为n，其中自变量为x，因变量为y，通过找到最佳拟合直线，使得关键参数的预测值y_hat与实际值y之间的误差最小化；

预测模型表示为：y_hat＝β0+β1*x，其中y_hat是预测值，β0和β1是回归系数，表示直线的截距和斜率；

通过最小化误差平方和得到最佳的回归系数：

β1＝Σ((x_i-x_mean)*(y_i-y_mean))/Σ((x_i-x_mean)^2)

β0＝y_mean-β1*x_mean；

B.建立回归模型预测产品质量：设定样本数据为n，其中自变量为x，因变量为y，通过找到最佳拟合的多项式函数，使得产品质量的预测值y_hat与实际值y之间的误差最小化；

预测模型表示为：y_hat＝β0+β1*x+β2*x^2+...+βm*x^m，其中y_hat是预测值，β0、β1、β2、...、βm是多项式拟合的系数，m表示多项式的阶数；

通过最小化误差平方和得到最佳的多项式拟合系数：minΣ(y_i-y_hat_i)^2。

通过预测模型发现生产中可能出现的问题，如温度不均或化学成分变化等，并实时建议调整生产参数。

实施例4

变性淀粉生产监控和预警系统基于远程监控和诊断技术，实现监测包括电机运行温度、振动、噪音在内的生产设备的工作状态参数，实现对生产设备的故障预测、故障诊断、故障报警和远程维护功能。通过传感器和采集设备实时获取生产设备的状态参数。基于应用数据分析和机器学习算法，对采集到的数据进行处理和分析，实现故障预测功能。进一步，通过对大量历史数据和实时数据的综合分析，发现设备在特定工况下的异常行为和可能的故障模式，提前采取预防措施，减少设备故障带来的停机和损失，提高生产设备的可靠性和稳定性。当设备发生故障或异常时，远程诊断技术可以快速定位故障原因。此外，当设备出现异常或预测到可能的故障时，变性淀粉生产监控和预警系统自动生成报警并及时通知相关人员，帮助生产企业及时采取措施，避免潜在的生产事故和停机时间。更进一步，变性淀粉生产监控和预警系统配置有可视化界面，工作人员通过可视化界面实时监测生产过程，并进行操作指导和决策支持，提高生产过程的灵活性和响应能力。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

在各个实施例中，技术的硬件实现可以直接采用现有的智能设备，包括但不限于工控机、PC机、智能手机、手持单机、落地式单机等。其输入设备优选采用屏幕键盘，其数据存储和计算模块采用现有的存储器、计算器、控制器，其内部通信模块采用现有的通信端口和协议，其远程通信采用现有的gprs网络、万维互联网等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(RandomAcces Memory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述系统基于对生产过程中关键参数和产品质量的智能预测和优化，提前调整生产过程，提高生产效率和产品质量的稳定性。

2.根据权利要求1所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述系统包括如下模块：过程监测与控制模块、数据采集与分析模块、质量控制与检测模块、自动化与集成模块。

3.根据权利要求2所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：过程监测与控制模块通过传感器和仪表设备实时监测生产过程中的关键参数，并通过包含加热器、冷却器、搅拌器在内的控制设备，对生产过程进行自动调节和控制，确保生产过程的稳定性和一致性。

4.根据权利要求2所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述数据采集与分析模块收集和记录生产过程中包括原料投入、工艺参数、产品质量在内的特征数据。

5.根据权利要求2所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述数据采集与分析模块通过建立预测模型，预测生产过程中的关键参数和产品质量，具体的数据进程为：

A.建立回归模型预测关键参数：设定样本数据为n，其中自变量为x，因变量为y，通过找到最佳拟合直线，使得关键参数的预测值y_hat与实际值y之间的误差最小化；

预测模型表示为：y_hat＝β0+β1*x，其中y_hat是预测值，β0和β1是回归系数，表示直线的截距和斜率；

通过最小化误差平方和得到最佳的回归系数：

β1＝Σ((x_i-x_mean)*(y_i-y_mean))/Σ((x_i-x_mean)^2)

β0＝y_mean-β1*x_mean；

B.建立回归模型预测产品质量：设定样本数据为n，其中自变量为x，因变量为y，通过找到最佳拟合的多项式函数，使得产品质量的预测值y_hat与实际值y之间的误差最小化；

预测模型表示为：y_hat＝β0+β1*x+β2*x^2+...+βm*x^m，其中y_hat是预测值，β0、β1、β2、...、βm是多项式拟合的系数，m表示多项式的阶数；

通过最小化误差平方和得到最佳的多项式拟合系数：minΣ(y_i-y_hat_i)^2。

6.根据权利要求2所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述质量控制与检测模块通过包括红外光和质谱仪传感器在内的检测设备，对产品的物理性质、化学成分、粒度分布进行检测和分析，确保产品符合规定的质量标准。

7.根据权利要求2所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述自动化与集成模块通过在生产设备和传感器上安装物联网设备，实现设备之间的互联互通，实现生产数据的远程监控、共享和管理。

8.根据权利要求1所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述系统基于远程监控和诊断技术，实现监测包括电机运行温度、振动、噪音在内的生产设备的工作状态参数，实现对生产设备的故障预测、故障诊断、故障报警和远程维护功能。

9.根据权利要求1所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述系统配置有可视化界面，工作人员通过可视化界面实时监测生产过程，并进行操作指导和决策支持，提高生产过程的灵活性和响应能力。

10.根据权利要求1所述的变性淀粉生产监控和预警系统，其特征在于：所述系统基于云平台实现生产数据的存储、共享和远程访问。