一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法技術

本發明專利技術涉及一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，以蒸曬室實際溫度、蒸曬室設定溫度和進汽閥開度的歷史數據訓練模糊神經網絡，得到穩定的神經網絡擬合的映射關系；采集k時刻蒸曬室溫度，基于蒸曬室溫度目標值得到k時刻的溫度偏差，帶入訓練完畢的模糊神經網絡，計算得到進汽閥開度的控制量后，與上一時刻的控制量運算，得到控制量增量，將計算結果作用于進汽閥，調整進汽閥開度。本發明專利技術具有可靠性、普遍性，擬合效果好、計算方便，控制效果優良，具有魯棒性，最大限度減少溫度變化在中藥蒸曬過程中對藥性的影響，降低產品損耗率；結構簡單，直接建立輸出至輸入的映射關系，通過輸出的效果來直接調整輸入參數。通過輸出的效果來直接調整輸入參數。通過輸出的效果來直接調整輸入參數。

【技術實現步驟摘要】
一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法


[0001]本專利技術屬于非電變量的控制或調節系統的
，特別涉及一種九蒸九曬一體化設備自動控制領域的基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法。

技術介紹

[0002]九蒸九曬是一種中藥材的傳統特色炮制方法，采用蒸制與晾曬重復交替進行多次的炮制中藥材的方法，具體蒸曬工藝因藥材品種不同而不同，主要目的是為了糾偏藥材藥性或增加藥物成分，減少毒性成分。由于傳統工藝中在蒸制時采用蒸鍋蒸煮的方式進行，在實際操作時較為不便，晾曬時容易受到天氣的影響，所以為了能夠批量生產并延長產品保質期，更傾向于選擇九蒸九曬一體化設備。
[0003]九蒸九曬一體化設備的特點是蒸曬工藝過程蒸汽溫度、流量等均可調節并設定；蒸制過程采用連續蒸汽直接加熱方式并通過集液閥將蒸制所得藥液進行收集；曬制過程采用蒸汽間接換熱方式并通過風機將熱風傳導至藥材表面以達到干燥目的，此過程亦有全光譜光源模擬太陽光參與干燥，兩種過程連續或斷續地作用于中藥材。蒸曬過程中裝藥蒸籠圓周轉動，無死角，藥材均可翻動，以實現蒸曬均勻且便于清理。因此對批量蒸曬的藥材經試蒸曬后可制定合理的蒸曬工藝。
[0004]在中藥九蒸九曬過程中，調整蒸汽和熱風的流量是控制九蒸九曬過程溫度的關鍵手段。根據藥物的性質或臨床用藥要求等選擇適宜的九蒸九曬工藝，通過控制蒸曬過程溫度得到不同炮制品以滿足臨床應用的需要。針對現有中藥九蒸九曬過程溫度控制方法的文獻的檢索發現，目前中藥九蒸九曬過程溫度控制方法主要是手動控制方法、開關定時控制方法和PID控制方法，但九蒸九曬過程是蒸和曬多次切換操作過程，藥物量、藥性成分、含水量等不斷發生變化，手動控制和開關定時控制方法難以隨著蒸曬過程的變化自動調節蒸籠內的溫度，造成熱量和蒸汽資源的浪費以及蒸曬效果不佳，而PID控制方法受到多控制變量和內外擾動影響，同樣難以精確控制中藥九蒸九曬過程的溫度，從而造成九蒸九曬過程的中藥出現不符合炮制規范要求的產品。

技術實現思路

[0005]針對中藥九蒸九曬過程的溫度控制問題，本專利技術提出一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，在中藥九蒸九曬過程中，應對實際生產的復雜情況以及中藥數量、種類的多樣性，更精確地控制九蒸九曬過程溫度的變化，能夠很好的解決中藥九蒸九曬過程溫度控制這一難點問題。
[0006]本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是，一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，所述方法包括以下步驟：
[0007]步驟1：以蒸曬室實際溫度、蒸曬室設定溫度和進汽閥開度的歷史數據訓練模糊神經網絡，得到穩定的神經網絡擬合的映射關系u(k)＝f(e(k))；
[0008]步驟2：采集k時刻蒸曬室溫度T(k)，基于蒸曬室溫度目標值r，得到k時刻的溫度偏
差e(k)；
[0009]步驟3：將步驟2中計算所得的溫度偏差e(k)帶入步驟1訓練完畢的模糊神經網絡，計算得到進汽閥開度的控制量u(k)；
[0010]步驟4：將步驟3中計算得到控制量u(k)與上一時刻的控制量u(k
?
1)進行運算，得到控制量增量Δu(k)，并將計算結果作用于進汽閥，調整進汽閥開度。
[0011]優選地，步驟1中，以控制量u(k)為進汽閥開度，進汽閥包括蒸汽閥和熱風閥，在九蒸九曬的工藝前提下，蒸汽閥和熱風閥不同時啟動，以蒸曬室實際溫度、蒸曬室設定溫度的差值為誤差量e(k)，模糊神經網絡擬合的映射關系f為四層自適應模糊神經網絡，包括順次設置的輸入層、隸屬層、規則層和輸出層，u(k)＝f(e(k))，為采樣離散形式表示的中藥九蒸九曬過程輸出輸入映射關系；k為任一時刻。基于模糊神經網絡的控制器反映了中藥九蒸九曬過程的輸入與輸出之間的一種直接因果關系，訓練數據需要按照時效和普適的原則進行選取。
[0012]優選地，所述輸入層中，令節點數為n，各節點的輸入和輸出映射關系為式(1)，
[0013]x
i
＝ δ
i
???????????????????????
(1)
[0014]其中，δ
i
為第i個節點的輸入信息，i為1至n的正整數；
[0015]δ＝[δ1,δ2,
…
,δ
n
]T
＝[e(k
?
1),e(k
?
2),
…
,e(k
?
n)]T
，對應輸出列向量x＝[x1,x2,
…
,x
n
]T
＝[e(k
?
1),e(k
?
2),
…
,e(k
?
n)]T
，x
i
為列向量x的第i個元素，如x1為列向量x的第1個元素，x2為列向量x的第2個元素，x
n
為列向量x的第n個元素。
[0016]優選地，隸屬層中各個節點的隸屬函數為式(2)，
[0017][0018]其中，μ
ij
為x
i
的第j個隸屬度，exp表示指數函數，c
ij
和σ
ij
分別為x
i
的第j個隸屬函數的中心和寬度，i為1至n的正整數，j為1至s的正整數，s為規則層的節點數。
[0019]優選地，規則層中各個規則節點的模糊規則為式(3)，
[0020][0021]其中，為第j個規則節點的輸出，該層的規范化輸出為式(4)，
[0022][0023]其中，h
j
為第j個規則節點的規范化輸出，g＝1,2,...s。
[0024]由于規則節點的輸出是通過對隸屬函數求乘積得到，不同的x具有s個隸屬度，通過對應乘積，可以得到s個規則節點的輸出，所以隸屬函數和規則節點以j進行關聯。
[0025]優選地，輸出層中，節點數為q，各個節點的輸出為式(5)，
[0026][0027]其中，y
q
為第q個節點的輸出，w
jq
為第j個規則節點和第q個節點輸出之間的連接權重，通過輸出誤差反向傳播調整網絡結構參數。
[0028]優選地，所述步驟2中，e(k)＝T(k)
?
r。
[0029]優選地，所述步驟4中，
△
u(k)＝u(k)
?
u(k
?
1)，Δu(k)對應進汽閥開度的增量，通過增量來調整設備閥門的開度。
[0030]本專利技術提出一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，技術構思為，根據中藥九蒸九曬過程溫度控制結構，采用模糊神經網絡控制器，根據每個時刻的數據采集，實時計算中藥九蒸九曬過程蒸汽閥開度的大小，實現中藥九蒸九曬過程溫度跟蹤設定值的優化自動控制。
[0031]本專利技術的有益效果主要表現在：
[0032]第一、根據數本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步驟：步驟1：以蒸曬室實際溫度、蒸曬室設定溫度和進汽閥開度的歷史數據訓練模糊神經網絡，得到穩定的神經網絡擬合的映射關系；步驟2：采集k時刻蒸曬室溫度T(k)，基于蒸曬室溫度目標值r，得到k時刻的溫度偏差e(k)；步驟3：將步驟2中計算所得的溫度偏差e(k)帶入步驟1訓練完畢的模糊神經網絡，計算得到進汽閥開度的控制量u(k)；步驟4：將步驟3中計算得到控制量u(k)與上一時刻的控制量u(k
?
1)進行運算，得到控制量增量Δu(k)，并將計算結果作用于進汽閥，調整進汽閥開度。2.根據權利要求1所述的一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，其特征在于：步驟1中，以控制量u(k)為進汽閥開度，進汽閥包括蒸汽閥和熱風閥，以蒸曬室實際溫度、蒸曬室設定溫度的差值為誤差量e(k)，模糊神經網絡擬合的映射關系f為四層自適應模糊神經網絡，包括順次設置的輸入層、隸屬層、規則層和輸出層，u(k)＝f(e(k))；k為任一時刻。3.根據權利要求2所述的一種基于模糊神經網絡的中藥九蒸九曬過程溫度控制方法，其特征在于：所述輸入層中，令節點數為n，各節點的輸入和輸出映射關系為式(1)，x
i
＝ δ
i
?????????????????????
(1)其中，δ
i
為第i個節點的輸入信息，i為1至n的正整數；δ＝[δ1,δ2,
…
,δ
n
]
T
＝[e(k
?
1),e(k
?
2),
…
,e(k
?
n)]
T
，對應輸出列向量x＝[x1,x2,
…
,x
n
]...

【專利技術屬性】
技術研發人員：何德峰，岑江暉，徐建明，周江，
申請(專利權)人：浙江工業大學，
類型：發明
國別省市：