1、 方案背景與目標

中藥是我國傳統醫學(xué)的重要組成部分，具有豐富的藥用價(jià)值和廣泛的應用前景。中藥的干燥過(guò)程是影響其質(zhì)量和藥效的重要環(huán)節，干燥結果直接影響著(zhù)產(chǎn)品的使用和經(jīng)濟價(jià)值。中藥干燥過(guò)程中，含水率是最重要的參數之一，過(guò)高或過(guò)低的含水率都會(huì )導致中草藥的有效成分降解或變質(zhì)，影響其穩定性和安全性。因此，對中藥干燥過(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)監測和調節中草藥干燥過(guò)程中的含水率。一方面，由于中草藥物料的種類(lèi)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(guò)程受到多種因素的影響，如溫度、濕度、風(fēng)速、物料性狀等，導致其含水率變化具有非線(xiàn)性、動(dòng)態(tài)和不確定性等等特點(diǎn)，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(mǎn)足中草藥干燥過(guò)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備控制系統是一種先進(jìn)的人工智能AI控制系統解決方案，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(jìn)行多步循環(huán)預測，預測結果通過(guò)控制系統驅動(dòng)中藥干燥機設備，對干燥過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋調節，從而實(shí)現對中藥干燥設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(gè)方面：

（1）   基于A(yíng)I神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人工智能干燥模型，拋棄傳統中藥干燥配方束縛，真正實(shí)現“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、設備、環(huán)境、氣象數據，克服單一數據來(lái)源數據可靠性問(wèn)題，提高含水率預測的準確性和穩定性；

（3）   提出多變量時(shí)間序列預測方法，改進(jìn)人工智能AI模型捕捉時(shí)間序列特征數據的能力，使模型適應中藥干燥領(lǐng)域的多樣性、不均勻性和非線(xiàn)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(dòng)中藥干燥設備，通過(guò)模型提前預知含水率變化趨勢，對干燥過(guò)程含水率進(jìn)行多步預測和自動(dòng)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(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備控制系統，該方法能夠根據中藥物料的特性和干燥過(guò)程的重量變化情況，對含水率進(jìn)行多步預測，預測結果通過(guò)控制系統驅動(dòng)中藥干燥機設備，對烘干過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋調節，從而實(shí)現對中藥干燥設備含水率的精準控制。

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

1） 采集傳感器信號

2） 數據預處理和分割

3） 構建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(shí)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(shí)時(shí)采集中藥的干燥過(guò)程實(shí)時(shí)重量，并將采集的數據傳輸至數據處理模塊；同時(shí)，在干燥設備內部安裝溫度、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，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(shí)時(shí)采集干燥過(guò)程中的外部氣象參數，如氣溫、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)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(yè)攝像機，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，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(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊的輸入要求；同時(shí)，對數據進(jìn)行特征提取，從中藥性狀、干燥設備、運行環(huán)境、外部氣候等相關(guān)數據中提取幅值、頻率、進(jìn)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(jìn)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(fēng)速、環(huán)境溫濕度、風(fēng)機頻率、翻料次數、物料顏色和形狀；最后對特征數據進(jìn)行多變量時(shí)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(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(shí)，將訓練集進(jìn)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(jìn)行調優(yōu)或保存至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊；此外，將測試集進(jìn)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(shí)際應用場(chǎng)景，以檢驗模型的實(shí)際效果和適用性。

（4）模型構建：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊中，根據訓練集構建神經(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)間序列數據，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(jìn)行訓練，通過(guò)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(shí)間序列特征，并最小化損失函數；同時(shí)，利用交叉驗證法對模型進(jìn)行驗證，通過(guò)將訓練集分為多個(gè)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(jìn)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，利用數據處理模塊提供的測試集對AI模型進(jìn)行評估，通過(guò)計算含水率預測值與實(shí)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(jìn)行調優(yōu)；同時(shí)，利用測試集對模型進(jìn)行敏感性分析，通過(guò)調整中草藥投料量、熱風(fēng)溫度等，觀(guān)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)先調節影響較大的如重量、熱風(fēng)溫度、環(huán)境溫濕度、物料性狀等參數；此外，利用測試集對模型進(jìn)行穩定性分析，通過(guò)改變初始條件或添加擾動(dòng)，分析模型對不同初始重量條件或環(huán)境溫濕度、氣壓擾動(dòng)的穩定性，以便在干燥過(guò)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(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(shí)時(shí)采集的數據進(jìn)行多步預測，并將預測結果傳輸至控制模塊，同時(shí)，利用滑動(dòng)窗口法對實(shí)時(shí)采集的數據進(jìn)行滑動(dòng)平均，以消除數據中的噪聲和波動(dòng)，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(jìn)行濾波，以消除實(shí)時(shí)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(jìn)行調節，包括調節干燥溫度、蒸汽流量、風(fēng)速等參數，使出口含水率低于并接近設定值；同時(shí)，根據中藥物料性狀特點(diǎn)，動(dòng)態(tài)調整模型的預測步數和滑動(dòng)窗口大小，以適應干燥過(guò)程的變化，提高控制的靈活性和適應性；此外，根據干燥過(guò)程中的環(huán)境氣象參數，動(dòng)態(tài)調整干燥設備的工作模式，如開(kāi)啟或關(guān)閉加熱器、除濕器、排風(fēng)扇等，以適應外部環(huán)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(dòng)態(tài)調整干燥設備的工作參數，如風(fēng)機頻率、翻料次數等，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(guò)程中的物料濕重，采集干燥設備的環(huán)境溫度、濕度、風(fēng)速，采集干燥設備的外部氣象參數如氣溫、氣壓、風(fēng)向、風(fēng)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)地等圖像數據，將傳感器模塊采集的設備參數、環(huán)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(jìn)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，將預處理后的數據按固定的時(shí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊使用模型預測評估生產(chǎn)數據，并進(jìn)行多步預測傳遞優(yōu)化參數；

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模塊：用于接收數據處理模塊輸出的輸入序列，并使用多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元對每個(gè)輸入序列進(jìn)行學(xué)習和訓練，得到相應的輸出序列，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，并根據預測值和設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，并根據偏差值調整干燥設備的溫度、濕度、風(fēng)速等控制參數，實(shí)現對中草藥干燥過(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(dòng)中藥干燥設備，對含水率進(jìn)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(dòng)、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(xué)習、自我調整、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

利用人工智能AI模型對中藥干燥過(guò)程中的多變量時(shí)間序列數據進(jìn)行預測，并根據預測結果對干燥設備進(jìn)行實(shí)時(shí)調節，從而實(shí)現對含水率的精準控制。AI模型能夠有效地捕捉時(shí)間序列數據中的長(cháng)期依賴(lài)關(guān)系和非線(xiàn)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(guò)程的多樣性、不均勻性和非線(xiàn)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(chǎng)景

利用多傳感器融合技術(shù)來(lái)克服設備數據可用性問(wèn)題，對重量、溫度、濕度、風(fēng)速、環(huán)境溫濕度、氣壓、顏色、形狀等多種數據源進(jìn)行采樣，包括物料性狀、設備參數、環(huán)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(lèi)中藥干燥的復雜應用場(chǎng)景。