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1、 方案背景與目標

中藥是我國傳統醫學的重要組成部分，具有豐富的藥用價值和廣泛的應用前景。中藥的干燥過程是影響其質量和藥效的重要環節，干燥結果直接影響著產品的使用和經濟價值。中藥干燥過程中，含水率是最重要的參數之一，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，影響其穩定性和安全性。因此，對中藥干燥過程中的含水率進行精確控制，是衡量中藥干燥設備控制能力，提高中藥成品質量和效率的關鍵。

當前中藥加工領域的中藥干燥技術有陰干、曬干、烘干等傳統方法，以及氣體射流沖擊、真空脈動、中短波紅外、射頻等新型方法。這些方法各有優缺點，但都存在一個共同的問題，即難以實時監測和調節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、動態和不確定性等等特點，難以有效控制和調節。因此，傳統的含水率控制方法，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神經網絡模型的智能中藥干燥設備控制系統是一種先進的人工智能AI控制系統解決方案，該方法通過多種傳感器采集中藥干燥過程的物料、設備、環境、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預測，預測結果通過控制系統驅動中藥干燥機設備，對干燥過程進行實時反饋調節，從而實現對中藥干燥設備含水率的精準控制。

本解決方案的技術創新主要在以下幾個方面：

（1）   基于AI神經網絡的人工智能干燥模型，拋棄傳統中藥干燥配方束縛，真正實現“一藥一方”干燥工藝；

（2）   多傳感器融合技術，實時采集物料、設備、環境、氣象數據，克服單一數據來源數據可靠性問題，提高含水率預測的準確性和穩定性；

（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據的能力，使模型適應中藥干燥領域的多樣性、不均勻性和非線性特性，提高含水率控制的精度和穩定性；

（4）   AI模型直接驅動中藥干燥設備，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節，保證中藥干燥含水率的精度和均勻性，提高干燥設備控制的質量和效率。

2、 方案詳細介紹

本解決方案提供一種基于人工智能AI神經網絡模型的智能中藥干燥設備控制系統，該方法能夠根據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，預測結果通過控制系統驅動中藥干燥機設備，對烘干過程進行實時反饋調節，從而實現對中藥干燥設備含水率的精準控制。

為了實現上述目的，本解決方案采用以下技術路線：

1） 采集傳感器信號

2） 數據預處理和分割

3） 構建AI神經網絡模型

4） 訓練并評估AI神經網絡模型

5） 使用AI模型預測含水率數據

6） 根據預測結果調節設備參數

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）數據采集：在中草藥干燥設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，并將采集的數據傳輸至數據處理模塊；同時，在干燥設備內部安裝溫度、濕度、風速等傳感器，實時采集干燥過程中的環境參數，并將采集的信號傳輸至數據處理模塊；此外，在干燥設備外部安裝氣象站，實時采集干燥過程中的外部氣象參數，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據處理模塊；在干燥設備內部安裝工業攝像機，捕捉中藥的顏色、形狀、色澤、質地等圖像，實時采集中藥物料的性狀特征參數，并將采集的圖像數據傳輸至數據處理模塊。

（2）數據預處理：在數據處理模塊中，對采集的數據進行預處理，包括去除異常值、缺失值填補、歸一化等操作，使數據符合神經網絡模塊的輸入要求；同時，對數據進行特征提取，從中藥性狀、干燥設備、運行環境、外部氣候等相關數據中提取幅值、頻率、進入或退出閾值、積分區間等有效信息，并降低數據的維度和冗余；對數據進行相關性分析，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、環境溫濕度、風機頻率、翻料次數、物料顏色和形狀；最后對特征數據進行多變量時間序列計算，提高數據的可分析性和可預測性。

（3）數據分割：在數據處理模塊中，將預處理后的數據分割為訓練集和測試集，其中訓練集用于訓練神經網絡模型，測試集用于評估神經網絡模型的預測性能；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，驗證子集用于驗證模型性能，并根據驗證結果對模型進行調優或保存至神經網絡模塊；此外，將測試集進一步分割為測試子集和應用子集，其中測試子集用于評估模型的預測性能，應用子集用于模擬實際應用場景，以檢驗模型的實際效果和適用性。

（4）模型構建：在神經網絡模塊中，根據訓練集構建神經網絡模型，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據，隱藏層包含多個神經網絡單元，輸出層輸出含水率的多步預測值。

（5）模型訓練：在神經網絡模塊中，利用訓練集對神經網絡模型進行訓練，通過反向傳播算法更新模型參數，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；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，分別作為訓練數據和驗證數據，計算模型在不同子集上的誤差指標，評估模型的泛化能力，并根據驗證結果對模型參數進行更新，提高模型的性能和效率。

（6）模型評估：在神經網絡模塊中，利用數據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，并根據評估結果對模型進行調優；同時，利用測試集對模型進行敏感性分析，通過調整中草藥投料量、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，優先調節影響較大的如重量、熱風溫度、環境溫濕度、物料性狀等參數；此外，利用測試集對模型進行穩定性分析，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境溫濕度、氣壓擾動的穩定性，以便在干燥過程中保證含水率控制的穩定性和魯棒性。

（7）模型預測：在神經網絡模塊中，利用已保存的神經網絡模型對實時采集的數據進行多步預測，并將預測結果傳輸至控制模塊，同時，利用滑動窗口法對實時采集的數據進行滑動平均，以消除數據中的噪聲和波動，提高預測的準確性和穩定性，此外，利用卡爾曼濾波法對預測結果進行濾波，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）設備調節：在控制模塊中，根據預測結果和設定值之間的偏差，對中藥干燥設備加熱參數進行調節，包括調節干燥溫度、蒸汽流量、風速等參數，使出口含水率低于并接近設定值；同時，根據中藥物料性狀特點，動態調整模型的預測步數和滑動窗口大小，以適應干燥過程的變化，提高控制的靈活性和適應性；此外，根據干燥過程中的環境氣象參數，動態調整干燥設備的工作模式，如開啟或關閉加熱器、除濕器、排風扇等，以適應外部環境的變化，提高控制的效率和節能性；最后根據中藥物料的圖像特征，動態調整干燥設備的工作參數，如風機頻率、翻料次數等，以保證中草藥干燥過程的均勻性和質量。

本解決方案設計的智能中藥干燥設備，其結構示意圖如下所示：

智能中藥干燥設備及AI控制系統如下所示：:

干燥設備包括以下模塊：

（1）傳感器模塊：采集中藥干燥過程中的物料濕重，采集干燥設備的環境溫度、濕度、風速，采集干燥設備的外部氣象參數如氣溫、氣壓、風向、風力、相對濕度，工業攝像機采集中草藥的顏色、形狀、色澤、質地等圖像數據，將傳感器模塊采集的設備參數、環境參數、氣象參數和物料性狀參數轉換為電信號輸出；

（2）數據處理模塊：包括數據預處理、數據分割兩部分，數據處理模塊在接收傳感器模塊輸出的電信號后，將其轉換為數字信號，并對數據進行預處理，包括特征提取、相關性分析、量化計算等操作，再按照神經網絡模塊輸入要求，將預處理后的數據按固定的時間間隔劃分為訓練集和測試集數據塊，在完成模型訓練后，數據處理模塊提供測試集數據，神經網絡模塊使用模型預測評估生產數據，并進行多步預測傳遞優化參數；

（3）神經網絡模塊：用于接收數據處理模塊輸出的輸入序列，并使用多個神經網絡單元對每個輸入序列進行學習和訓練，得到相應的輸出序列，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：用于接收神經網絡模塊輸出的預測值，并根據預測值和設定的目標含水率范圍、物料性狀、環境氣候、干燥效率、干燥均勻性，計算出含水率偏差值，并根據偏差值調整干燥設備的溫度、濕度、風速等控制參數，實現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有中藥干燥技術，具有以下代表性及推廣價值：

（1）       本解決方案是中藥干燥設備的人工智能控制系統解決方案

采用人工智能AI模型直接驅動中藥干燥設備，對含水率進行多步預測和反饋調節，提前預知含水率變化趨勢，使出口含水率逼近設定值，避免出現含水率超出范圍、波動、延遲等情況，保證中藥干燥的精度和均勻性，使設備具備自我學習、自我調整、自我進化的能力，提高干燥控制的質量和效果。

（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據進行預測，并根據預測結果對干燥設備進行實時調節，從而實現對含水率的精準控制。AI模型能夠有效地捕捉時間序列數據中的長期依賴關系和非線性特征，并具有較高的泛化能力和魯棒性。相比傳統的基于PID模型的控制系統，本解決方案能夠更好地適應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定性。

（3）       本解決方案能自適應大多數中藥干燥應用場景

利用多傳感器融合技術來克服設備數據可用性問題，對重量、溫度、濕度、風速、環境溫濕度、氣壓、顏色、形狀等多種數據源進行采樣，包括物料性狀、設備參數、環境數據、氣象數據等，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、穩定性，使人工智能模型能夠適應各類中藥干燥的復雜應用場景。