[發明專利]一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法

在審

• 申請號: 201711315323.X
• 申請日: 2017-12-12
• 公開（公告）號: CN108121860A
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發明（設計）人: 黎業飛;司超杰;章桀;柳秋敏
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法，包括多源信息融合下的關鍵制曲因子信息獲取、基于深度學習的制曲過程CPS建模、輸出優化的制曲決策結果。首先獲取并融合多源生物制曲因子，構建制曲影響因子決策框架；因子縮減，獲得關鍵制曲因子信息；其次記錄制曲前資源數據；采集生物狀態數據、制曲資源數據和制曲工作任務數據并建立這三者的映射關系，以該映射關系作為制曲過程的物理信息融合系統模型，實現對制曲過程的CPS建模。本發明的方法避免了從復雜傳感信息和物理設備直接建模的難題，通過控制制曲資源數據、制定制曲工作任務數據，觀察生物制曲過程中的生物狀態數據，實現了多源信息融合的生物制曲工藝狀態的建模。

技術領域

本發明涉及一種多源信息融合和深度學習理論處理生物制曲信息的方法，特別涉及一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法。

背景技術

生物制曲工作環境較差，勞動強度大，生產效率低。生物制曲工藝包括原料入庫、曲胚成型、曲胚發酵、區塊陳化、區塊粉碎5個步驟，為獲得良好的制曲效果，需要檢測和控制如培菌房及陳化房間的溫度、濕度、含氧量等參數。當前為檢測溫度、濕度、含氧量等參數，制曲工廠或車間大多配備相應傳感器，具備物理信息融合基礎，但由于有的傳感器非自動測量，或只能檢測，無法通過合適的CPS模型來主動調整生物制曲關鍵因子信息，獲得更好的產出。這已成為制約生物制曲下游行業利潤的因素。構建基于多源信息融合的生物制曲過程CPS系統，將有助于提高相關行業和企業的效益。

發明內容：

本發明的目的是提高多源信息融合處理效率，簡化生物制曲過程CPS建模過程，提出了一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法。

為了實現上述目的，本方面的技術方案是：一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法，包括如下步驟：

步驟1：多源信息融合下的關鍵制曲因子信息獲取，獲取多源生物制曲因子；進行析因設計，融合生物制曲因子；用拉丁方試驗法縮減生物制曲因子數，獲得關鍵制曲因子信息，構建制曲影響因子決策框架。

步驟2：基于深度學習的生物制曲過程CPS建模，記錄生物制曲前資源數據；采集生物狀態數據、制曲資源數據和制曲工作任務數據；以物理信息融合系統(Cyber-PhysicalSystems，CPS)系統獲得的大數據按深度學習算法建立制曲資源數據、制曲工作任務數據與生物狀態數據的映射關系，以該映射關系作為生物制曲過程的物理信息融合系統模型，實現對生物制曲過程的CPS建模。

步驟3：輸出優化的生物制曲決策結果，通過控制關鍵制曲資源因子，在穩定的制曲工藝條件下，觀測生物制曲過程中的生物狀態數據。

本發明的有益效果在于：開發了一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法，本發明的方法通過拉丁方試驗法篩選關鍵生物制曲因子，獲得關鍵制曲因子，并且避免了從復雜傳感信息和物理設備直接建模的難題，通過控制制曲資源數據、制定制曲工作任務數據，即制曲工藝數據，觀察生物制曲過程中的生物狀態數據，實現了多源信息融合的生物制曲工藝狀態的建模。

附圖說明：

圖1為本發明的基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法流程圖。

具體實施方式：

現結合附圖和具體實施例對本發明作進一步描述。

如圖1所示，本發明提供了一種基于多源信息融合的生物制曲過程CPS建模方法，該方法包括如下步驟：

步驟1：多源信息融合下的關鍵制曲因子信息獲取，獲取多源生物制曲因子；進行析因設計，融合生物制曲因子；用拉丁方試驗法縮減生物制曲因子數，獲得關鍵制曲因子信息，構建制曲影響因子決策框架。