1、 方案背景與目標

中藥是我國傳統(tǒng)醫(yī)學的重要組成部分，具有豐富的藥用價值和廣泛的應(yīng)用前景。中藥的干燥過程是影響其質(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)濟價值。中藥干燥過程中，含水率是最重要的參數(shù)之一，過高或過低的含水率都會導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，對中藥干燥過程中的含水率進行精確控制，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、中短波紅外、射頻等新型方法。這些方法各有優(yōu)缺點，但都存在一個共同的問題，即難以實時監(jiān)測和調(diào)節(jié)中草藥干燥過程中的含水率。一方面，由于中草藥物料的種類繁多、形態(tài)各異、成分復雜，導致其含水率難以準確測量和預測；另一方面，由于干燥過程受到多種因素的影響，如溫度、濕度、風速、物料性狀等，導致其含水率變化具有非線性、動態(tài)和不確定性等等特點，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程的精準控制需求。

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)是一種先進的人工智能AI控制系統(tǒng)解決方案，該方法通過多種傳感器采集中藥干燥過程的物料、設(shè)備、環(huán)境、氣象變化情況，建立人工智能預測模型，對中藥干燥含水率進行多步循環(huán)預測，預測結(jié)果通過控制系統(tǒng)驅(qū)動中藥干燥機設(shè)備，對干燥過程進行實時反饋調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)對中藥干燥設(shè)備含水率的精準控制。

本解決方案的技術(shù)創(chuàng)新主要在以下幾個方面：

（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，真正實現(xiàn)“一藥一方”干燥工藝；

（2）   多傳感器融合技術(shù)，實時采集物料、設(shè)備、環(huán)境、氣象數(shù)據(jù)，克服單一數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)可靠性問題，提高含水率預測的準確性和穩(wěn)定性；

（3）   提出多變量時間序列預測方法，改進人工智能AI模型捕捉時間序列特征數(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)動中藥干燥設(shè)備，通過模型提前預知含水率變化趨勢，對干燥過程含水率進行多步預測和自動調(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程的重量變化情況，對含水率進行多步預測，預測結(jié)果通過控制系統(tǒng)驅(qū)動中藥干燥機設(shè)備，對烘干過程進行實時反饋調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)對中藥干燥設(shè)備含水率的精準控制。

為了實現(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

2） 數(shù)據(jù)預處理和分割

3） 構(gòu)建AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

4） 訓練并評估AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

5） 使用AI模型預測含水率數(shù)據(jù)

6） 根據(jù)預測結(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，實時采集中藥的干燥過程實時重量，并將采集的數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；同時，在干燥設(shè)備內(nèi)部安裝溫度、濕度、風速等傳感器，實時采集干燥過程中的環(huán)境參數(shù)，并將采集的信號傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；此外，在干燥設(shè)備外部安裝氣象站，實時采集干燥過程中的外部氣象參數(shù)，如氣溫、氣壓、風向、風力、相對濕度等，并將采集的信號傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊；在干燥設(shè)備內(nèi)部安裝工業(yè)攝像機，捕捉中藥的顏色、形狀、色澤、質(zhì)地等圖像，實時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)預處理：在數(shù)據(jù)處理模塊中，對采集的數(shù)據(jù)進行預處理，包括去除異常值、缺失值填補、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，對數(shù)據(jù)進行特征提取，從中藥性狀、干燥設(shè)備、運行環(huán)境、外部氣候等相關(guān)數(shù)據(jù)中提取幅值、頻率、進入或退出閾值、積分區(qū)間等有效信息，并降低數(shù)據(jù)的維度和冗余；對數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，篩選出對含水率變量影響較大的輸入變量，如：重量、加熱溫度、濕度、風速、環(huán)境溫濕度、風機頻率、翻料次數(shù)、物料顏色和形狀；最后對特征數(shù)據(jù)進行多變量時間序列計算，提高數(shù)據(jù)的可分析性和可預測性。

（3）數(shù)據(jù)分割：在數(shù)據(jù)處理模塊中，將預處理后的數(shù)據(jù)分割為訓練集和測試集，其中訓練集用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測試集用于評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測性能；同時，將訓練集進一步分割為訓練子集和驗證子集，其中訓練子集用于更新模型參數(shù)，驗證子集用于驗證模型性能，并根據(jù)驗證結(jié)果對模型進行調(diào)優(yōu)或保存至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊；此外，將測試集進一步分割為測試子集和應(yīng)用子集，其中測試子集用于評估模型的預測性能，應(yīng)用子集用于模擬實際應(yīng)用場景，以檢驗?zāi)Ｐ偷膶嶋H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間序列數(shù)據(jù)，隱藏層包含多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，輸出層輸出含水率的多步預測值。

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

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

（7）模型預測：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊中，利用已保存的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對實時采集的數(shù)據(jù)進行多步預測，并將預測結(jié)果傳輸至控制模塊，同時，利用滑動窗口法對實時采集的數(shù)據(jù)進行滑動平均，以消除數(shù)據(jù)中的噪聲和波動，提高預測的準確性和穩(wěn)定性，此外，利用卡爾曼濾波法對預測結(jié)果進行濾波，以消除實時含水率預測的誤差，提高預測的可靠性和精確性。

（8）設(shè)備調(diào)節(jié)：在控制模塊中，根據(jù)預測結(jié)果和設(shè)定值之間的偏差，對中藥干燥設(shè)備加熱參數(shù)進行調(diào)節(jié)，包括調(diào)節(jié)干燥溫度、蒸汽流量、風速等參數(shù)，使出口含水率低于并接近設(shè)定值；同時，根據(jù)中藥物料性狀特點，動態(tài)調(diào)整模型的預測步數(shù)和滑動窗口大小，以適應(yīng)干燥過程的變化，提高控制的靈活性和適應(yīng)性；此外，根據(jù)干燥過程中的環(huán)境氣象參數(shù)，動態(tài)調(diào)整干燥設(shè)備的工作模式，如開啟或關(guān)閉加熱器、除濕器、排風扇等，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，動態(tài)調(diào)整干燥設(shè)備的工作參數(shù)，如風機頻率、翻料次數(shù)等，以保證中草藥干燥過程的均勻性和質(zhì)量。

本解決方案設(shè)計的智能中藥干燥設(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：采集中藥干燥過程中的物料濕重，采集干燥設(shè)備的環(huán)境溫度、濕度、風速，采集干燥設(shè)備的外部氣象參數(shù)如氣溫、氣壓、風向、風力、相對濕度，工業(yè)攝像機采集中草藥的顏色、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)換為電信號輸出；

（2）數(shù)據(jù)處理模塊：包括數(shù)據(jù)預處理、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后，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，并對數(shù)據(jù)進行預處理，包括特征提取、相關(guān)性分析、量化計算等操作，再按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸入要求，將預處理后的數(shù)據(jù)按固定的時間間隔劃分為訓練集和測試集數(shù)據(jù)塊，在完成模型訓練后，數(shù)據(jù)處理模塊提供測試集數(shù)據(jù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊使用模型預測評估生產(chǎn)數(shù)據(jù)，并進行多步預測傳遞優(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，并使用多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元對每個輸入序列進行學習和訓練，得到相應(yīng)的輸出序列，作為中草藥干燥過程中未來若干個時間點的含水率預測值；

（4）控制模塊：用于接收神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸出的預測值，并根據(jù)預測值和設(shè)定的目標含水率范圍、物料性狀、環(huán)境氣候、干燥效率、干燥均勻性，計算出含水率偏差值，并根據(jù)偏差值調(diào)整干燥設(shè)備的溫度、濕度、風速等控制參數(shù)，實現(xiàn)對中草藥干燥過程中含水率的精確反饋控制。

3、代表性及推廣價值

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)動中藥干燥設(shè)備，對含水率進行多步預測和反饋調(diào)節(jié)，提前預知含水率變化趨勢，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、延遲等情況，保證中藥干燥的精度和均勻性，使設(shè)備具備自我學習、自我調(diào)整、自我進化的能力，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

利用人工智能AI模型對中藥干燥過程中的多變量時間序列數(shù)據(jù)進行預測，并根據(jù)預測結(jié)果對干燥設(shè)備進行實時調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)對含水率的精準控制。AI模型能夠有效地捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(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)用場景

利用多傳感器融合技術(shù)來克服設(shè)備數(shù)據(jù)可用性問題，對重量、溫度、濕度、風速、環(huán)境溫濕度、氣壓、顏色、形狀等多種數(shù)據(jù)源進行采樣，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特性，選擇合適的融合算法提高含水率預測的準確性、穩(wěn)定性，使人工智能模型能夠適應(yīng)各類中藥干燥的復雜應(yīng)用場景。