[发明专利]烘干机出料水分含量预测方法、装置和计算机设备在审

专利信息
申请号: 202110387985.8 申请日: 2021-04-12
公开(公告)号: CN113096747A 公开(公告)日: 2021-07-09
发明(设计)人: 尹航;张鹏飞 申请(专利权)人: 江苏丰尚智能科技有限公司
主分类号: G16C20/20 分类号: G16C20/20;G16C20/70;G06N3/08;G06N3/04;F26B25/22
代理公司: 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 代理人: 黄丽霞
地址: 225127 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 烘干机 水分 含量 预测 方法 装置 计算机 设备
【说明书】:

本申请涉及一种烘干机出料水分含量预测方法、装置和计算机设备,所述方法通过获取用于预测烘干机出料水分含量的必要数据,并根据待烘干物料的配方信息确定对应的出料水分含量预测模型,根据进入烘干机烘干区空气的水分含量以及从烘干区排出空气的水分含量,确定烘干区的湿度增加量,进而将湿度增加量、烘干机进料口处的物料水分值和物料质量流量输入出料水分含量预测模型,以得到烘干机出料口处的物料水分值,从而实现对烘干机出料水分含量的快速预测,不仅节省了通过抽检的方式评估产品的水分含量的时间成本和人力成本,而且避免了因抽检产品的水分含量不合格而导致的物料浪费。

技术领域

本申请涉及物料烘干技术,特别是涉及一种烘干机出料水分含量预测方法、装置和计算机设备。

背景技术

目前,市面上烘干产品的水分要求通常需要达到一个规定值。以宠物粮、饲料为例,如果物料水分值过大,则物料在存储、运输过程中极易发霉;相反如果物料水分值过小,物料适口性降低(动物不喜欢吃),且生产成本增加。

又由于烘干机上游设备(例如膨化机、制粒机等)的产量不平稳,导致进入烘干机内部的物料薄厚不均匀,烘干后的物料水分含量也会有较大差异。因此,为了保证生产出来的产品满足产品水分要求,需要质检员定期测量和评估产品的水分含量。而通过抽检烘干完成后的产品,检测水分是否达标的过程,从产品烘干到检测,整个过程需要1小时左右,若检测产品不合格,则该1小时内的物料都变成了不合格产品。因此,目前通过抽检的方式评估产品的水分含量不仅需要耗费大量的时间和人力,且还会造成大量的物料浪费。

发明内容

基于此,有必要针对上述通过测量和评估产品的水分含量需要耗费大量人力物力且存在浪费的问题,提供一种烘干机出料水分含量预测方法、装置和计算机设备。

一种烘干机出料水分含量预测方法,所述方法包括:

获取待烘干物料的配方信息,以及烘干机进料口处的物料水分值、物料质量流量、对所述物料进行烘干时进入所述烘干机烘干区空气的水分含量和从所述烘干区排出空气的水分含量;

根据所述待烘干物料的配方信息确定对应的出料水分含量预测模型;

根据进入所述烘干机烘干区空气的水分含量以及从所述烘干区排出空气的水分含量,确定所述烘干区的湿度增加量;

将所述湿度增加量、所述烘干机进料口处的物料水分值和物料质量流量输入所述出料水分含量预测模型,得到所述烘干机出料口处的物料水分值。

在其中一个实施例中,所述出料水分含量预测模型通过如下方法得到:获取若干个配方信息分别对应的样本物料的训练数据集,所述样本物料的训练数据集包括烘干机进料口处的样本物料水分值、样本物料质量流量、对所述样本物料进行烘干时进入所述烘干机烘干区空气的水分含量、从所述烘干区排出空气的水分含量以及烘干机出料口处的样本物料水分标签;对每个配方信息所对应的样本物料的训练数据集进行标准化处理,得到所述配方信息对应的标准化后的训练数据;采用所述配方信息对应的标准化后的训练数据,通过反向传播训练深度神经网络,直到损失函数达到最小值时,得到与所述配方信息对应的出料水分含量预测模型。

在其中一个实施例中,所述通过反向传播训练深度神经网络,直到损失函数达到最小值,包括:通过反向传播训练深度神经网络,并采用梯度下降法、共轭梯度法、拟牛顿法中的任一种迭代求解所述损失函数,直到所述损失函数达到最小值时结束训练过程。

在其中一个实施例中,所述损失函数采用均方差损失函数或绝对误差损失函数。

在其中一个实施例中,所述根据进入所述烘干机烘干区空气的水分含量以及从所述烘干区排出空气的水分含量,确定所述烘干区的湿度增加量,包括:计算从所述烘干区排出空气的水分含量与进入所述烘干机烘干区空气的水分含量之间的差值;将所述差值确定为所述烘干区的湿度增加量。

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