[发明专利]一种适于中药提取浓缩的循环神经网络控制方法和系统

权利要求书

1.一种适于中药提取的循环神经网络控制方法，其特征在于，该方法在进行中药提取时，所采用的中药提取系统包括多功能提取罐，将原料与预设比例的纯净水混合配比后，投入到多功能提取罐中，控制打开罐侧夹套的蒸汽控制阀门，向提取罐夹套中通入蒸汽加热，当混合液沸腾时即视为达到提取工艺温度，关闭蒸汽阀门，用循环神经网络控制调节保温；

所述循环神经网络包括输入层、隐含层、输出层，其中输入层连接隐含层，隐含层包括两个门控系统：分别为重置门r_t与更新门z_t，以及候选隐变量 和隐变量h_t与f_t，隐含层的输出分为两个分支，均与输出层连接；其中：

输入层：输入层将x_t为当前时刻总输入变量，x_t＝[Tb(t)，Pa(t)，Qa(t)，Fa(t)，Ta(t)]，其中Ta(t)为提取罐内药液的实时温度，Tb(t)为通入提取罐夹套内蒸汽的实时温度，Qa(t)为通入提取罐夹套内的实时蒸汽流量，Fa(t)为提取罐夹套蒸汽控制阀门的实时开度，Pa(t)为提取罐内的实时压力；

隐含层：隐含层包括重置门r_t与更新门z_t，其中重置门r_t＝δ(w_r，[h_t-1，x_t])，更新门z_t＝δ(w_z，[h_t-1，x_t])；δ为狄拉克函数，控制r_t与z_t的值在[0，1]之间；w_r与w_z分别为输入层到重置门与更新门的权重系数，候选隐变量隐变量隐变量表示两个向量相连，*表示矩阵的按元素相乘，tanh为激活函数，h_t -₁为前一时刻提取罐内药液温度误差；隐变量h_t为当前时刻提取罐内药液温度误差，其中温度误差计算为ET_t＝1/2(Ta(t+1)-Ti)²；Ta(t+1)为循环神经网络输出的下一时刻提取罐内药液的预测温度，Ti为提取罐内药液理想温度给定值；隐变量f_t为当前时刻的蒸汽阀门开度变化系数，其中h_t会随着网络序列作为下一序列的网络隐变量输入，f_t不向前传播；

输出层：输出层的作用是对隐含层得到的两个隐变量h_t与f_t进行计算，预测控制下一时刻的提取罐药液预测温度Ta(t+1)以及蒸汽控制阀门预测开度Fa(t+1)，其中预测输出的Ta(t+1)是关于h_t的函数，Ta(t+1)＝σ(w_o1，h_t)；预测输出的Fa(t+1)是关于f_t的函数，Fa(t+1)＝σ(w_o2，f_t)，σ是sigmoid函数；

循环神经网络训练的权重系数为(w_r，w_z，w_o1，w_o2)，参数分别为输入层到重置门、输入层到更新门、隐含层候选隐变量、输出层计算Ta(t+1)与Fa(t+1)的权重系数；

通过预先采集的样本数据对循环神经网络训练后得到的权重系数w_r，w_z，w_o1，w_o2输入至网络中；将t时采集的参数Tb(t)，Pa(t)，Qa(t)，Fa(t)，Ta(t)作为网络模型输入量x_t 进入输入层后，通过隐含层以及输出层的计算预测出Fa(t+1)以及Ta(t+1)，即下一时刻的提取罐蒸汽控制阀开度以及提取罐药液温度；

根据输出的Ta(t+1)作为参考，以Fa(t+1)作为控制参数，根据Fa(t+1)的大小，使提取罐在t+1时刻的蒸汽阀门开度直接调整至Fa(t+1)的值，通过调整的蒸汽阀门开度直接调整蒸汽输入量，间接改变提取罐内中药药液的温度。