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1、 方案背景與目標(biāo)

中藥是我國(guó)傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)的重要組成部分，具有豐富的藥用價(jià)值和廣泛的應(yīng)用前景。中藥的干燥過(guò)程是影響其質(zhì)量和藥效的重要環(huán)節(jié)，干燥結(jié)果直接影響著產(chǎn)品的使用和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。中藥干燥過(guò)程中，含水率是最重要的參數(shù)之一，過(guò)高或過(guò)低的含水率都會(huì)導(dǎo)致中草藥的有效成分降解或變質(zhì)，影響其穩(wěn)定性和安全性。因此，對(duì)中藥干燥過(guò)程中的含水率進(jìn)行精確控制，是衡量中藥干燥設(shè)備控制能力，提高中藥成品質(zhì)量和效率的關(guān)鍵。

當(dāng)前中藥加工領(lǐng)域的中藥干燥技術(shù)有陰干、曬干、烘干等傳統(tǒng)方法，以及氣體射流沖擊、真空脈動(dòng)、中短波紅外、射頻等新型方法。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，但都存在一個(gè)共同的問(wèn)題，即難以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)節(jié)中草藥干燥過(guò)程中的含水率。一方面，由于中草藥物料的種類繁多、形態(tài)各異、成分復(fù)雜，導(dǎo)致其含水率難以準(zhǔn)確測(cè)量和預(yù)測(cè)；另一方面，由于干燥過(guò)程受到多種因素的影響，如溫度、濕度、風(fēng)速、物料性狀等，導(dǎo)致其含水率變化具有非線性、動(dòng)態(tài)和不確定性等等特點(diǎn)，難以有效控制和調(diào)節(jié)。因此，傳統(tǒng)的含水率控制方法，不能有效滿足中草藥干燥過(guò)程的精準(zhǔn)控制需求。

基于人工智能AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的智能中藥干燥設(shè)備控制系統(tǒng)是一種先進(jìn)的人工智能AI控制系統(tǒng)解決方案，該方法通過(guò)多種傳感器采集中藥干燥過(guò)程的物料、設(shè)備、環(huán)境、氣象變化情況，建立人工智能預(yù)測(cè)模型，對(duì)中藥干燥含水率進(jìn)行多步循環(huán)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)控制系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)中藥干燥機(jī)設(shè)備，對(duì)干燥過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥干燥設(shè)備含水率的精準(zhǔn)控制。

本解決方案的技術(shù)創(chuàng)新主要在以下幾個(gè)方面：

（1）   基于AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能干燥模型，拋棄傳統(tǒng)中藥干燥配方束縛，真正實(shí)現(xiàn)“一藥一方”干燥工藝；

（2）   多傳感器融合技術(shù)，實(shí)時(shí)采集物料、設(shè)備、環(huán)境、氣象數(shù)據(jù)，克服單一數(shù)據(jù)來(lái)源數(shù)據(jù)可靠性問(wèn)題，提高含水率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性；

（3）   提出多變量時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，改進(jìn)人工智能AI模型捕捉時(shí)間序列特征數(shù)據(jù)的能力，使模型適應(yīng)中藥干燥領(lǐng)域的多樣性、不均勻性和非線性特性，提高含水率控制的精度和穩(wěn)定性；

（4）   AI模型直接驅(qū)動(dòng)中藥干燥設(shè)備，通過(guò)模型提前預(yù)知含水率變化趨勢(shì)，對(duì)干燥過(guò)程含水率進(jìn)行多步預(yù)測(cè)和自動(dòng)調(diào)節(jié)，保證中藥干燥含水率的精度和均勻性，提高干燥設(shè)備控制的質(zhì)量和效率。

2、 方案詳細(xì)介紹

本解決方案提供一種基于人工智能AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的智能中藥干燥設(shè)備控制系統(tǒng)，該方法能夠根據(jù)中藥物料的特性和干燥過(guò)程的重量變化情況，對(duì)含水率進(jìn)行多步預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)控制系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)中藥干燥機(jī)設(shè)備，對(duì)烘干過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)中藥干燥設(shè)備含水率的精準(zhǔn)控制。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本解決方案采用以下技術(shù)路線：

1） 采集傳感器信號(hào)

2） 數(shù)據(jù)預(yù)處理和分割

3） 構(gòu)建AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

4） 訓(xùn)練并評(píng)估AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

5） 使用AI模型預(yù)測(cè)含水率數(shù)據(jù)

6） 根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)節(jié)設(shè)備參數(shù)

具體控制方案的流程圖如下所示：

具體控制方案實(shí)施步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)采集：在中草藥干燥設(shè)備中安裝中藥重量傳感器，實(shí)時(shí)采集中藥的干燥過(guò)程實(shí)時(shí)重量，并將采集的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；同時(shí)，在干燥設(shè)備內(nèi)部安裝溫度、濕度、風(fēng)速等傳感器，實(shí)時(shí)采集干燥過(guò)程中的環(huán)境參數(shù)，并將采集的信號(hào)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；此外，在干燥設(shè)備外部安裝氣象站，實(shí)時(shí)采集干燥過(guò)程中的外部氣象參數(shù)，如氣溫、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)力、相對(duì)濕度等，并將采集的信號(hào)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；在干燥設(shè)備內(nèi)部安裝工業(yè)攝像機(jī)，捕捉中藥的顏色、形狀、色澤、質(zhì)地等圖像，實(shí)時(shí)采集中藥物料的性狀特征參數(shù)，并將采集的圖像數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊。

（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：在數(shù)據(jù)處理模塊中，對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值、缺失值填補(bǔ)、歸一化等操作，使數(shù)據(jù)符合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的輸入要求；同時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，從中藥性狀、干燥設(shè)備、運(yùn)行環(huán)境、外部氣候等相關(guān)數(shù)據(jù)中提取幅值、頻率、進(jìn)入或退出閾值、積分區(qū)間等有效信息，并降低數(shù)據(jù)的維度和冗余；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選出對(duì)含水率變量影響較大的輸入變量，如：重量、加熱溫度、濕度、風(fēng)速、環(huán)境溫濕度、風(fēng)機(jī)頻率、翻料次數(shù)、物料顏色和形狀；最后對(duì)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多變量時(shí)間序列計(jì)算，提高數(shù)據(jù)的可分析性和可預(yù)測(cè)性。

（3）數(shù)據(jù)分割：在數(shù)據(jù)處理模塊中，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集，其中訓(xùn)練集用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測(cè)試集用于評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)性能；同時(shí)，將訓(xùn)練集進(jìn)一步分割為訓(xùn)練子集和驗(yàn)證子集，其中訓(xùn)練子集用于更新模型參數(shù)，驗(yàn)證子集用于驗(yàn)證模型性能，并根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)或保存至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊；此外，將測(cè)試集進(jìn)一步分割為測(cè)試子集和應(yīng)用子集，其中測(cè)試子集用于評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能，應(yīng)用子集用于模擬實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)際效果和適用性。

（4）模型構(gòu)建：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，根據(jù)訓(xùn)練集構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中輸入層接收多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，隱藏層包含多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，輸出層輸出含水率的多步預(yù)測(cè)值。

（5）模型訓(xùn)練：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，利用訓(xùn)練集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)反向傳播算法更新模型參數(shù)，使模型能夠擬合訓(xùn)練集中的時(shí)間序列特征，并最小化損失函數(shù)；同時(shí)，利用交叉驗(yàn)證法對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，通過(guò)將訓(xùn)練集分為多個(gè)子集，分別作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，計(jì)算模型在不同子集上的誤差指標(biāo)，評(píng)估模型的泛化能力，并根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行更新，提高模型的性能和效率。

（6）模型評(píng)估：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，利用數(shù)據(jù)處理模塊提供的測(cè)試集對(duì)AI模型進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)計(jì)算含水率預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果之間的誤差指標(biāo)，如均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等，評(píng)估模型的含水率預(yù)測(cè)性能，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)；同時(shí)，利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行敏感性分析，通過(guò)調(diào)整中草藥投料量、熱風(fēng)溫度等，觀察含水率的變化情況，分析模型對(duì)不同條件的敏感程度，優(yōu)先調(diào)節(jié)影響較大的如重量、熱風(fēng)溫度、環(huán)境溫濕度、物料性狀等參數(shù)；此外，利用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行穩(wěn)定性分析，通過(guò)改變初始條件或添加擾動(dòng)，分析模型對(duì)不同初始重量條件或環(huán)境溫濕度、氣壓擾動(dòng)的穩(wěn)定性，以便在干燥過(guò)程中保證含水率控制的穩(wěn)定性和魯棒性。

（7）模型預(yù)測(cè)：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，利用已保存的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行多步預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果傳輸至控制模塊，同時(shí)，利用滑動(dòng)窗口法對(duì)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行滑動(dòng)平均，以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和波動(dòng)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，此外，利用卡爾曼濾波法對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行濾波，以消除實(shí)時(shí)含水率預(yù)測(cè)的誤差，提高預(yù)測(cè)的可靠性和精確性。

（8）設(shè)備調(diào)節(jié)：在控制模塊中，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果和設(shè)定值之間的偏差，對(duì)中藥干燥設(shè)備加熱參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，包括調(diào)節(jié)干燥溫度、蒸汽流量、風(fēng)速等參數(shù)，使出口含水率低于并接近設(shè)定值；同時(shí)，根據(jù)中藥物料性狀特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)調(diào)整模型的預(yù)測(cè)步數(shù)和滑動(dòng)窗口大小，以適應(yīng)干燥過(guò)程的變化，提高控制的靈活性和適應(yīng)性；此外，根據(jù)干燥過(guò)程中的環(huán)境氣象參數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整干燥設(shè)備的工作模式，如開(kāi)啟或關(guān)閉加熱器、除濕器、排風(fēng)扇等，以適應(yīng)外部環(huán)境的變化，提高控制的效率和節(jié)能性；最后根據(jù)中藥物料的圖像特征，動(dòng)態(tài)調(diào)整干燥設(shè)備的工作參數(shù)，如風(fēng)機(jī)頻率、翻料次數(shù)等，以保證中草藥干燥過(guò)程的均勻性和質(zhì)量。

本解決方案設(shè)計(jì)的智能中藥干燥設(shè)備，其結(jié)構(gòu)示意圖如下所示：

智能中藥干燥設(shè)備及AI控制系統(tǒng)如下所示：:

干燥設(shè)備包括以下模塊：

（1）傳感器模塊：采集中藥干燥過(guò)程中的物料濕重，采集干燥設(shè)備的環(huán)境溫度、濕度、風(fēng)速，采集干燥設(shè)備的外部氣象參數(shù)如氣溫、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)力、相對(duì)濕度，工業(yè)攝像機(jī)采集中草藥的顏色、形狀、色澤、質(zhì)地等圖像數(shù)據(jù)，將傳感器模塊采集的設(shè)備參數(shù)、環(huán)境參數(shù)、氣象參數(shù)和物料性狀參數(shù)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)輸出；

（2）數(shù)據(jù)處理模塊：包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分割兩部分，數(shù)據(jù)處理模塊在接收傳感器模塊輸出的電信號(hào)后，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括特征提取、相關(guān)性分析、量化計(jì)算等操作，再按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸入要求，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)按固定的時(shí)間間隔劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)塊，在完成模型訓(xùn)練后，數(shù)據(jù)處理模塊提供測(cè)試集數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊使用模型預(yù)測(cè)評(píng)估生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行多步預(yù)測(cè)傳遞優(yōu)化參數(shù)；

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊：用于接收數(shù)據(jù)處理模塊輸出的輸入序列，并使用多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元對(duì)每個(gè)輸入序列進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，得到相應(yīng)的輸出序列，作為中草藥干燥過(guò)程中未來(lái)若干個(gè)時(shí)間點(diǎn)的含水率預(yù)測(cè)值；

（4）控制模塊：用于接收神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的預(yù)測(cè)值，并根據(jù)預(yù)測(cè)值和設(shè)定的目標(biāo)含水率范圍、物料性狀、環(huán)境氣候、干燥效率、干燥均勻性，計(jì)算出含水率偏差值，并根據(jù)偏差值調(diào)整干燥設(shè)備的溫度、濕度、風(fēng)速等控制參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)中草藥干燥過(guò)程中含水率的精確反饋控制。

3、代表性及推廣價(jià)值

本人工智能解決方案相比現(xiàn)有中藥干燥技術(shù)，具有以下代表性及推廣價(jià)值：

（1）       本解決方案是中藥干燥設(shè)備的人工智能控制系統(tǒng)解決方案

采用人工智能AI模型直接驅(qū)動(dòng)中藥干燥設(shè)備，對(duì)含水率進(jìn)行多步預(yù)測(cè)和反饋調(diào)節(jié)，提前預(yù)知含水率變化趨勢(shì)，使出口含水率逼近設(shè)定值，避免出現(xiàn)含水率超出范圍、波動(dòng)、延遲等情況，保證中藥干燥的精度和均勻性，使設(shè)備具備自我學(xué)習(xí)、自我調(diào)整、自我進(jìn)化的能力，提高干燥控制的質(zhì)量和效果。

（2）       本解決方案能精確控制出料含水率指標(biāo)

利用人工智能AI模型對(duì)中藥干燥過(guò)程中的多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)干燥設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)含水率的精準(zhǔn)控制。AI模型能夠有效地捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系和非線性特征，并具有較高的泛化能力和魯棒性。相比傳統(tǒng)的基于PID模型的控制系統(tǒng)，本解決方案能夠更好地適應(yīng)中藥物料和干燥過(guò)程的多樣性、不均勻性和非線性特性，提高含水率控制的精度和穩(wěn)定性。

（3）       本解決方案能自適應(yīng)大多數(shù)中藥干燥應(yīng)用場(chǎng)景

利用多傳感器融合技術(shù)來(lái)克服設(shè)備數(shù)據(jù)可用性問(wèn)題，對(duì)重量、溫度、濕度、風(fēng)速、環(huán)境溫濕度、氣壓、顏色、形狀等多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行采樣，包括物料性狀、設(shè)備參數(shù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，利用各傳感器冗余和互補(bǔ)特性，選擇合適的融合算法提高含水率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性，使人工智能模型能夠適應(yīng)各類中藥干燥的復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景。