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      谷物干燥機(jī)的控制方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)

      文檔序號(hào):40385085發(fā)布日期:2024-12-20 12:07閱讀:5來(lái)源:國(guó)知局
      谷物干燥機(jī)的控制方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)

      本技術(shù)涉及農(nóng)業(yè)工程,尤其涉及谷物干燥機(jī)的控制方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。


      背景技術(shù):

      1、谷物干燥是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的工序,直接關(guān)系到谷物的貯藏和品質(zhì)。過(guò)度干燥或干燥不足都會(huì)導(dǎo)致谷物的品質(zhì)下降,甚至損失,因此精確控制谷物干燥的過(guò)程顯得尤為重要。

      2、當(dāng)前,谷物干燥機(jī)控制系統(tǒng)主要采用比例-積分-微分算法(proportional-integral-derivative?algorithm,pid)或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。pid算法在簡(jiǎn)單線性系統(tǒng)中表現(xiàn)良好,但難以應(yīng)對(duì)谷物干燥這種復(fù)雜的非線性過(guò)程。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然能夠進(jìn)行預(yù)測(cè),但其無(wú)法處理數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴性,導(dǎo)致對(duì)動(dòng)態(tài)過(guò)程的建模精度不高。

      3、因此,傳統(tǒng)pid算法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)谷物干燥過(guò)程中的未來(lái)狀態(tài),容易造成過(guò)度干燥或干燥不足;控制方法未能有效調(diào)節(jié)干燥過(guò)程中的能耗,導(dǎo)致能效低下,影響經(jīng)濟(jì)效益;干燥過(guò)程中控制不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致谷物的營(yíng)養(yǎng)成分和口感的損失,甚至影響谷物的貯存壽命。因此,如何提高谷物干燥的穩(wěn)定性成為亟待解決的問(wèn)題。上述內(nèi)容僅用于輔助理解本技術(shù)的技術(shù)方案,并不代表承認(rèn)上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。


      技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

      1、本技術(shù)目的在于提供一種谷物干燥機(jī)的控制方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì),旨在解決如何提高谷物干燥的穩(wěn)定性的技術(shù)問(wèn)題。

      2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)提出一種谷物干燥機(jī)的控制方法,所述方法包括:

      3、獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集,并將所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;

      4、根據(jù)順序模型、門(mén)控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門(mén)控循環(huán)單元模型;

      5、使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型;

      6、使用所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。

      7、在一實(shí)施例中,所述使用所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制的步驟包括:

      8、獲取當(dāng)前谷物數(shù)據(jù),并根據(jù)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型得到谷物預(yù)測(cè)含水率、谷物預(yù)測(cè)溫度、谷物表面溫度-時(shí)間曲線以及谷物含水率-時(shí)間曲線;

      9、根據(jù)所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度以及所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型,得到干燥過(guò)程中所需的干燥氣體溫度、干燥氣體相對(duì)濕度以及干燥氣體風(fēng)速;

      10、根據(jù)所述谷物含水率-時(shí)間曲線和所述谷物表面溫度-時(shí)間曲線計(jì)算得到谷物干燥速率;

      11、根據(jù)所述谷物干燥速率調(diào)整所述干燥氣體溫度、所述干燥氣體相對(duì)濕度以及所述干燥氣體風(fēng)速;

      12、根據(jù)所述干燥氣體溫度、所述干燥氣體相對(duì)濕度以及所述干燥氣體風(fēng)速對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。

      13、在一實(shí)施例中,所述根據(jù)所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度以及所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型,得到干燥過(guò)程中所需的干燥氣體溫度、干燥氣體相對(duì)濕度以及干燥氣體風(fēng)速的步驟包括:

      14、根據(jù)所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集、所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度以及所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型,構(gòu)建逆模型;

      15、使用所述測(cè)試集對(duì)所述逆模型進(jìn)行測(cè)試,得到目標(biāo)逆模型;

      16、將所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度輸入所述目標(biāo)逆模型,得到干燥過(guò)程中所需的干燥氣體溫度、干燥氣體相對(duì)濕度以及干燥氣體風(fēng)速。

      17、在一實(shí)施例中,所述根據(jù)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型得到谷物預(yù)測(cè)含水率、谷物預(yù)測(cè)溫度以及谷物含水率-時(shí)間曲線的步驟之后,還包括:

      18、對(duì)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波,并對(duì)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理,得到目標(biāo)谷物數(shù)據(jù);

      19、通過(guò)滑動(dòng)窗口從所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)中提取樣本;

      20、將所述樣本輸入所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型,得到預(yù)測(cè)值;

      21、根據(jù)所述預(yù)測(cè)值調(diào)整所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型的參數(shù),直至所述預(yù)測(cè)值與所述樣本中的實(shí)際值的平均誤差小于等于預(yù)設(shè)誤差。

      22、在一實(shí)施例中,所述根據(jù)順序模型、門(mén)控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門(mén)控循環(huán)單元模型的步驟包括:

      23、初始化順序模型,并在所述順序模型上添加預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)門(mén)控循環(huán)單元層;

      24、在每個(gè)所述門(mén)控循環(huán)單元層后添加丟棄層;

      25、在所述丟棄層后添加全連接層;

      26、在所述全連接層后添加輸出層,得到初始門(mén)控循環(huán)單元模型。

      27、在一實(shí)施例中,所述使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型的步驟包括:

      28、使用所述訓(xùn)練集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到參考門(mén)控循環(huán)單元模型;

      29、使用所述測(cè)試集對(duì)所述參考門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行測(cè)試,得到測(cè)試結(jié)果;

      30、當(dāng)所述測(cè)試結(jié)果不滿足預(yù)設(shè)要求的情況下,返回所述使用所述訓(xùn)練集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練的步驟,直至所述測(cè)試結(jié)果滿足所述預(yù)設(shè)要求,得到目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型。

      31、在一實(shí)施例中,所述使用所述訓(xùn)練集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練,得到參考門(mén)控循環(huán)單元模型的步驟包括:

      32、將所述訓(xùn)練集中的輸入數(shù)據(jù)輸入所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型,得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);

      33、根據(jù)所述訓(xùn)練集中的谷物出機(jī)數(shù)據(jù)、所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及均方誤差公式計(jì)算得到損失值;

      34、根據(jù)所述損失值計(jì)算得到所述輸入數(shù)據(jù)的梯度;

      35、根據(jù)所述梯度對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型的參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)矩估計(jì),直至所述損失值小于等于預(yù)設(shè)損失閾值,得到參考門(mén)控循環(huán)單元模型。

      36、在一實(shí)施例中,所述獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集的步驟包括:

      37、獲取初始谷物數(shù)據(jù)集,所述初始谷物數(shù)據(jù)集包括輸入?yún)?shù)和目標(biāo)變量;

      38、通過(guò)極差標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)所述初始谷物數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理,得到中間谷物數(shù)據(jù)集;

      39、將所述中間谷物數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為時(shí)間序列數(shù)據(jù)集,并將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的所述輸入?yún)?shù)作為子序列;

      40、將所述子序列和所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的所述目標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為三維數(shù)組形式,得到目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集。

      41、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提出一種谷物干燥機(jī)的控制裝置,所述裝置包括:

      42、數(shù)據(jù)獲取模塊,用于獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集,并將所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;

      43、模型構(gòu)建模塊,用于根據(jù)順序模型、門(mén)控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門(mén)控循環(huán)單元模型;

      44、訓(xùn)練模塊,用于使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型;

      45、控制模塊,用于使用所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。

      46、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提出一種谷物干燥機(jī)的控制設(shè)備,所述設(shè)備包括:存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如上文所述的谷物干燥機(jī)的控制方法的步驟。

      47、此外,為實(shí)現(xiàn)上述目的,本技術(shù)還提出一種存儲(chǔ)介質(zhì),所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的谷物干燥機(jī)的控制方法的步驟。

      48、本技術(shù)提出的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案,至少具有以下技術(shù)效果:

      49、獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集,并將所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;根據(jù)順序模型、門(mén)控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門(mén)控循環(huán)單元模型;使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門(mén)控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試,得到目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型;使用所述目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。首先,通過(guò)收集實(shí)時(shí)的谷物數(shù)據(jù)集,并將其分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,確保模型建立和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性;其次,構(gòu)建包括順序模型、門(mén)控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層和輸出層的初始門(mén)控循環(huán)單元模型,這些組件能夠有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù),并提高模型的泛化能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性;隨后,使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù),以學(xué)習(xí)并捕捉谷物干燥過(guò)程中的復(fù)雜模式和特征,同時(shí)通過(guò)測(cè)試集評(píng)估模型的性能和泛化能力,確保模型能夠有效預(yù)測(cè)未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù);最后,將訓(xùn)練好的目標(biāo)門(mén)控循環(huán)單元模型應(yīng)用于實(shí)際的谷物干燥機(jī)控制中,實(shí)現(xiàn)對(duì)谷物干燥過(guò)程的預(yù)測(cè)與調(diào)整,從而提高了干燥效率和產(chǎn)品質(zhì)量,減少了人工干預(yù),同時(shí)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化控制,確保了操作的穩(wěn)定性和一致性。本技術(shù)結(jié)合了數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模和實(shí)時(shí)控制,提高了谷物干燥的穩(wěn)定性,為谷物干燥過(guò)程提供了高效、精確和可靠的解決方案。

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