[發(fā)明專利]一種中藥/天然植物提取的數(shù)學建模方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010461973.0
• 申請日: 2020-05-27
• 公開（公告）號: CN111665716B
• 公開（公告）日: 2022-07-05
• 發(fā)明（設計）人: 張日威;何燕;蔡述庭;熊曉明;張子睿;滕瀟;曹帆;徐瑤通
• 申請（專利權）人: 廣東工業(yè)大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 陳勝杰

1.一種中藥/天然植物提取的數(shù)學建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，建立提取裝置的罐體內(nèi)從初始溫度到平衡溫度的系統(tǒng)模型

在中藥/天然植物提取過程中，從初始溫度到平衡溫度的系統(tǒng)模型表示為：

G1(s)＝K₁e^-ts/(T₁s+1)

上式中，K₁＝(u2-u1)/(k2-k1)，t是時間軸原點至通過拐點切線與時間軸交點的時間間隔，T₁是完成初始溫度到溫度穩(wěn)定過程中的63.2％所需時間，s表示輸入量；u1表示提取裝置罐內(nèi)初始溫度、u2表示罐內(nèi)溫度平衡時的溫度、k1表示初始蒸汽閥門開度，k2表示穩(wěn)定時的蒸汽閥門開度；

步驟2，建立罐體內(nèi)溫度降低過程的系統(tǒng)模型

當冷凝水閥門開度作階躍變化時，隨著罐體內(nèi)蒸汽的出量增多，以至罐內(nèi)溫度會持續(xù)降低；整個溫度降低的過程的系統(tǒng)模型表示為：

G2(s)＝K₂e^-ts/[s(T₂s+1)]

上式中，增益K₂為系統(tǒng)模型輸出響應曲線的斜率；t表示響應曲線在初始段沒有發(fā)生變化的時間；T₂表示時間常數(shù)，過程輸出響應曲線的漸近線與時間軸交點是時間常數(shù)T₂和t之和；

步驟3，建立罐體內(nèi)溫度升高過程中壓力變化直至穩(wěn)定的系統(tǒng)模型

在罐體溫度升高過程中，壓力也在增大；隨著罐體內(nèi)蒸汽的增多，壓強上升的加速度也會降低直至減少為0，此時壓強達到一個穩(wěn)定值，這個過程的系統(tǒng)模型表示為：

G3(s)＝K₃e^-ts/(T₃s+1)

上式中，增益K₃為系統(tǒng)模型輸出的響應曲線拐點處的切線斜率，切線與時間軸的交點為t；切線與響應曲線的交點對應的時間為T₃；

步驟4，建立罐體內(nèi)溫度下降過程中壓力變化過程的系統(tǒng)模型

在溫度下降過程中，壓力值在減小，隨著罐內(nèi)蒸汽的出量增多，罐內(nèi)壓力會一直下降；這個過程的系統(tǒng)模型表示為：

G4(s)＝K₄/s

上式中，增益K₄為該系統(tǒng)模型輸出響應曲線的斜率；

步驟5，建立中藥/天然植物提取過程中輸入、輸出的動態(tài)特性的數(shù)學模型：

綜合步驟1至步驟4中建立的系統(tǒng)模型，得到中藥/天然植物提取過程的動態(tài)特性為：

通過G(s)得到輸入輸出的動態(tài)特性為：

上式中，u₃為罐體蒸汽閥門的開度；u₄為冷凝水閥門的開度；y₁為罐體內(nèi)的溫度；y₂為罐體內(nèi)的壓力；

步驟6，對所述輸入、輸出的動態(tài)特性的數(shù)學模型進行解耦，將多變量耦合控制轉變?yōu)閱屋斎搿屋敵隹刂啤?/p>

2.根據(jù)權利要求1所述的中藥/天然植物提取的數(shù)學建模方法，其特征在于，對所述輸入、輸出的動態(tài)特性的數(shù)學模型進行解耦，將多變量耦合控制轉變?yōu)閱屋斎搿屋敵隹刂疲ǎ?/p>

利用雙神經(jīng)元PID解耦控制系統(tǒng)對所述數(shù)學模型進行解耦，其中，所述雙神經(jīng)元PID解耦控制系統(tǒng)包括兩個單神經(jīng)元PID控制器，所述兩個單神經(jīng)元PID控制器分別用于對溫度、壓力輸入被控制量進行控制，得出對應的輸出量。

3.根據(jù)權利要求2所述的中藥/天然植物提取的數(shù)學建模方法，其特征在于，所述單神經(jīng)元PID控制器中，被控對象的輸出值與設定量之間的偏差作為單神經(jīng)元PID控制器的輸入量，輸入量經(jīng)過微積分計算模塊得到神經(jīng)元智能化學習所需要的狀態(tài)變量，該狀態(tài)變量在對應的權重系數(shù)和神經(jīng)元比例系數(shù)的影響下，通過智能學習產(chǎn)生作用于被控對象的控制信號。

4.根據(jù)權利要求3所述的中藥/天然植物提取的數(shù)學建模方法，其特征在于，所述作用于被控對象的控制信號，表示為：

上式中，wi(k)為權重系數(shù)，通過神經(jīng)元的控制來實現(xiàn)學習功能；初始的權重系數(shù)wi(k)根據(jù)需求自定義選擇；xi(k)表示狀態(tài)變量，i＝1,2,3；u(k-1)為k-1時刻的控制信號，K為神經(jīng)元的比例系數(shù)。