[發明專利]一種適于中藥提取濃縮的循環神經網絡控制方法和系統

有效

• 申請號: 202010542428.4
• 申請日: 2020-06-15
• 公開（公告）號: CN111888788B
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 張子睿;何燕;陳學松;蔡述庭;熊曉明;張日威;滕瀟;曹帆;徐瑤通
• 申請（專利權）人: 廣東工業大學
• 主分類號: B01D1/26
• 分類號: B01D1/26;B01D1/30;B01D11/00;G06N3/04;G06K9/62;G01D21/02;G05B13/04
• 代理公司: 廣東廣信君達律師事務所 44329
• 代理人: 陳勝杰

1.一種適于中藥提取的循環神經網絡控制方法，其特征在于，該方法在進行中藥提取時，所采用的中藥提取系統包括多功能提取罐，將原料與預設比例的純凈水混合配比后，投入到多功能提取罐中，控制打開罐側夾套的蒸汽控制閥門，向提取罐夾套中通入蒸汽加熱，當混合液沸騰時即視為達到提取工藝溫度，關閉蒸汽閥門，用循環神經網絡控制調節保溫；

所述循環神經網絡包括輸入層、隱含層、輸出層，其中輸入層連接隱含層，隱含層包括兩個門控系統：分別為重置門r_t與更新門z_t，以及候選隱變量 和隱變量h_t與f_t，隱含層的輸出分為兩個分支，均與輸出層連接；其中：

輸入層：輸入層將x_t為當前時刻總輸入變量，x_t＝[Tb(t)，Pa(t)，Qa(t)，Fa(t)，Ta(t)]，其中Ta(t)為提取罐內藥液的實時溫度，Tb(t)為通入提取罐夾套內蒸汽的實時溫度，Qa(t)為通入提取罐夾套內的實時蒸汽流量，Fa(t)為提取罐夾套蒸汽控制閥門的實時開度，Pa(t)為提取罐內的實時壓力；

隱含層：隱含層包括重置門r_t與更新門z_t，其中重置門r_t＝δ(w_r，[h_t-1，x_t])，更新門z_t＝δ(w_z，[h_t-1，x_t])；δ為狄拉克函數，控制r_t與z_t的值在[0，1]之間；w_r與w_z分別為輸入層到重置門與更新門的權重系數，候選隱變量隱變量隱變量表示兩個向量相連，*表示矩陣的按元素相乘，tanh為激活函數，h_t -₁為前一時刻提取罐內藥液溫度誤差；隱變量h_t為當前時刻提取罐內藥液溫度誤差，其中溫度誤差計算為ET_t＝1/2(Ta(t+1)-Ti)²；Ta(t+1)為循環神經網絡輸出的下一時刻提取罐內藥液的預測溫度，Ti為提取罐內藥液理想溫度給定值；隱變量f_t為當前時刻的蒸汽閥門開度變化系數，其中h_t會隨著網絡序列作為下一序列的網絡隱變量輸入，f_t不向前傳播；

輸出層：輸出層的作用是對隱含層得到的兩個隱變量h_t與f_t進行計算，預測控制下一時刻的提取罐藥液預測溫度Ta(t+1)以及蒸汽控制閥門預測開度Fa(t+1)，其中預測輸出的Ta(t+1)是關于h_t的函數，Ta(t+1)＝σ(w_o1，h_t)；預測輸出的Fa(t+1)是關于f_t的函數，Fa(t+1)＝σ(w_o2，f_t)，σ是sigmoid函數；

循環神經網絡訓練的權重系數為(w_r，w_z，w_o1，w_o2)，參數分別為輸入層到重置門、輸入層到更新門、隱含層候選隱變量、輸出層計算Ta(t+1)與Fa(t+1)的權重系數；

通過預先采集的樣本數據對循環神經網絡訓練后得到的權重系數w_r，w_z，w_o1，w_o2輸入至網絡中；將t時采集的參數Tb(t)，Pa(t)，Qa(t)，Fa(t)，Ta(t)作為網絡模型輸入量x_t 進入輸入層后，通過隱含層以及輸出層的計算預測出Fa(t+1)以及Ta(t+1)，即下一時刻的提取罐蒸汽控制閥開度以及提取罐藥液溫度；

根據輸出的Ta(t+1)作為參考，以Fa(t+1)作為控制參數，根據Fa(t+1)的大小，使提取罐在t+1時刻的蒸汽閥門開度直接調整至Fa(t+1)的值，通過調整的蒸汽閥門開度直接調整蒸汽輸入量，間接改變提取罐內中藥藥液的溫度。