1、 方案背景与目标

中药是我国传统医学的重要组成部分，具有丰富的药用价值和广泛的应用前景。中药的干燥过程是影响其质量和药效的重要环节，干燥结果直接影响着产品的使用和经济价值。中药干燥过程中，含水率是最重要的参数之一，过高或过低的含水率都会导致中草药的有效成分降解或变质，影响其稳定性和安全性。因此，对中药干燥过程中的含水率进行精确控制，是衡量中药干燥设备控制能力，提高中药成品质量和效率的关键。

当前中药加工领域的中药干燥技术有阴干、晒干、烘干等传统方法，以及气体射流冲击、真空脉动、中短波红外、射频等新型方法。这些方法各有优缺点，但都存在一个共同的问题，即难以实时监测和调节中草药干燥过程中的含水率。一方面，由于中草药物料的种类繁多、形态各异、成分复杂，导致其含水率难以准确测量和预测；另一方面，由于干燥过程受到多种因素的影响，如温度、湿度、风速、物料性状等，导致其含水率变化具有非线性、动态和不确定性等等特点，难以有效控制和调节。因此，传统的含水率控制方法，不能有效满足中草药干燥过程的精准控制需求。

基于人工智能AI神经网络模型的智能中药干燥设备控制系统是一种先进的人工智能AI控制系统解决方案，该方法通过多种传感器采集中药干燥过程的物料、设备、环境、气象变化情况，建立人工智能预测模型，对中药干燥含水率进行多步循环预测，预测结果通过控制系统驱动中药干燥机设备，对干燥过程进行实时反馈调节，从而实现对中药干燥设备含水率的精准控制。

本解决方案的技术创新主要在以下几个方面：

（1）   基于AI神经网络的人工智能干燥模型，抛弃传统中药干燥配方束缚，真正实现“一药一方”干燥工艺；

（2）   多传感器融合技术，实时采集物料、设备、环境、气象数据，克服单一数据来源数据可靠性问题，提高含水率预测的准确性和稳定性；

（3）   提出多变量时间序列预测方法，改进人工智能AI模型捕捉时间序列特征数据的能力，使模型适应中药干燥领域的多样性、不均匀性和非线性特性，提高含水率控制的精度和稳定性；

（4）   AI模型直接驱动中药干燥设备，通过模型提前预知含水率变化趋势，对干燥过程含水率进行多步预测和自动调节，保证中药干燥含水率的精度和均匀性，提高干燥设备控制的质量和效率。

2、 方案详细介绍

本解决方案提供一种基于人工智能AI神经网络模型的智能中药干燥设备控制系统，该方法能够根据中药物料的特性和干燥过程的重量变化情况，对含水率进行多步预测，预测结果通过控制系统驱动中药干燥机设备，对烘干过程进行实时反馈调节，从而实现对中药干燥设备含水率的精准控制。

为了实现上述目的，本解决方案采用以下技术路线：

1） 采集传感器信号

2） 数据预处理和分割

3） 构建AI神经网络模型

4） 训练并评估AI神经网络模型

5） 使用AI模型预测含水率数据

6） 根据预测结果调节设备参数

具体控制方案的流程图如下所示：

具体控制方案实施步骤如下：

（1）数据采集：在中草药干燥设备中安装中药重量传感器，实时采集中药的干燥过程实时重量，并将采集的数据传输至数据处理模块；同时，在干燥设备内部安装温度、湿度、风速等传感器，实时采集干燥过程中的环境参数，并将采集的信号传输至数据处理模块；此外，在干燥设备外部安装气象站，实时采集干燥过程中的外部气象参数，如气温、气压、风向、风力、相对湿度等，并将采集的信号传输至数据处理模块；在干燥设备内部安装工业摄像机，捕捉中药的颜色、形状、色泽、质地等图像，实时采集中药物料的性状特征参数，并将采集的图像数据传输至数据处理模块。

（2）数据预处理：在数据处理模块中，对采集的数据进行预处理，包括去除异常值、缺失值填补、归一化等操作，使数据符合神经网络模块的输入要求；同时，对数据进行特征提取，从中药性状、干燥设备、运行环境、外部气候等相关数据中提取幅值、频率、进入或退出阈值、积分区间等有效信息，并降低数据的维度和冗余；对数据进行相关性分析，筛选出对含水率变量影响较大的输入变量，如：重量、加热温度、湿度、风速、环境温湿度、风机频率、翻料次数、物料颜色和形状；最后对特征数据进行多变量时间序列计算，提高数据的可分析性和可预测性。

（3）数据分割：在数据处理模块中，将预处理后的数据分割为训练集和测试集，其中训练集用于训练神经网络模型，测试集用于评估神经网络模型的预测性能；同时，将训练集进一步分割为训练子集和验证子集，其中训练子集用于更新模型参数，验证子集用于验证模型性能，并根据验证结果对模型进行调优或保存至神经网络模块；此外，将测试集进一步分割为测试子集和应用子集，其中测试子集用于评估模型的预测性能，应用子集用于模拟实际应用场景，以检验模型的实际效果和适用性。

（4）模型构建：在神经网络模块中，根据训练集构建神经网络模型，该模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收多变量时间序列数据，隐藏层包含多个神经网络单元，输出层输出含水率的多步预测值。

（5）模型训练：在神经网络模块中，利用训练集对神经网络模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，使模型能够拟合训练集中的时间序列特征，并最小化损失函数；同时，利用交叉验证法对模型进行验证，通过将训练集分为多个子集，分别作为训练数据和验证数据，计算模型在不同子集上的误差指标，评估模型的泛化能力，并根据验证结果对模型参数进行更新，提高模型的性能和效率。

（6）模型评估：在神经网络模块中，利用数据处理模块提供的测试集对AI模型进行评估，通过计算含水率预测值与实验室检测结果之间的误差指标，如均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，评估模型的含水率预测性能，并根据评估结果对模型进行调优；同时，利用测试集对模型进行敏感性分析，通过调整中草药投料量、热风温度等，观察含水率的变化情况，分析模型对不同条件的敏感程度，优先调节影响较大的如重量、热风温度、环境温湿度、物料性状等参数；此外，利用测试集对模型进行稳定性分析，通过改变初始条件或添加扰动，分析模型对不同初始重量条件或环境温湿度、气压扰动的稳定性，以便在干燥过程中保证含水率控制的稳定性和鲁棒性。

（7）模型预测：在神经网络模块中，利用已保存的神经网络模型对实时采集的数据进行多步预测，并将预测结果传输至控制模块，同时，利用滑动窗口法对实时采集的数据进行滑动平均，以消除数据中的噪声和波动，提高预测的准确性和稳定性，此外，利用卡尔曼滤波法对预测结果进行滤波，以消除实时含水率预测的误差，提高预测的可靠性和精确性。

（8）设备调节：在控制模块中，根据预测结果和设定值之间的偏差，对中药干燥设备加热参数进行调节，包括调节干燥温度、蒸汽流量、风速等参数，使出口含水率低于并接近设定值；同时，根据中药物料性状特点，动态调整模型的预测步数和滑动窗口大小，以适应干燥过程的变化，提高控制的灵活性和适应性；此外，根据干燥过程中的环境气象参数，动态调整干燥设备的工作模式，如开启或关闭加热器、除湿器、排风扇等，以适应外部环境的变化，提高控制的效率和节能性；最后根据中药物料的图像特征，动态调整干燥设备的工作参数，如风机频率、翻料次数等，以保证中草药干燥过程的均匀性和质量。

本解决方案设计的智能中药干燥设备，其结构示意图如下所示：

智能中药干燥设备及AI控制系统如下所示：:

干燥设备包括以下模块：

（1）传感器模块：采集中药干燥过程中的物料湿重，采集干燥设备的环境温度、湿度、风速，采集干燥设备的外部气象参数如气温、气压、风向、风力、相对湿度，工业摄像机采集中草药的颜色、形状、色泽、质地等图像数据，将传感器模块采集的设备参数、环境参数、气象参数和物料性状参数转换为电信号输出；

（2）数据处理模块：包括数据预处理、数据分割两部分，数据处理模块在接收传感器模块输出的电信号后，将其转换为数字信号，并对数据进行预处理，包括特征提取、相关性分析、量化计算等操作，再按照神经网络模块输入要求，将预处理后的数据按固定的时间间隔划分为训练集和测试集数据块，在完成模型训练后，数据处理模块提供测试集数据，神经网络模块使用模型预测评估生产数据，并进行多步预测传递优化参数；

（3）神经网络模块：用于接收数据处理模块输出的输入序列，并使用多个神经网络单元对每个输入序列进行学习和训练，得到相应的输出序列，作为中草药干燥过程中未来若干个时间点的含水率预测值；

（4）控制模块：用于接收神经网络模块输出的预测值，并根据预测值和设定的目标含水率范围、物料性状、环境气候、干燥效率、干燥均匀性，计算出含水率偏差值，并根据偏差值调整干燥设备的温度、湿度、风速等控制参数，实现对中草药干燥过程中含水率的精确反馈控制。

3、代表性及推广价值

本人工智能解决方案相比现有中药干燥技术，具有以下代表性及推广价值：

（1）       本解决方案是中药干燥设备的人工智能控制系统解决方案

采用人工智能AI模型直接驱动中药干燥设备，对含水率进行多步预测和反馈调节，提前预知含水率变化趋势，使出口含水率逼近设定值，避免出现含水率超出范围、波动、延迟等情况，保证中药干燥的精度和均匀性，使设备具备自我学习、自我调整、自我进化的能力，提高干燥控制的质量和效果。

（2）       本解决方案能精确控制出料含水率指标

利用人工智能AI模型对中药干燥过程中的多变量时间序列数据进行预测，并根据预测结果对干燥设备进行实时调节，从而实现对含水率的精准控制。AI模型能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和非线性特征，并具有较高的泛化能力和鲁棒性。相比传统的基于PID模型的控制系统，本解决方案能够更好地适应中药物料和干燥过程的多样性、不均匀性和非线性特性，提高含水率控制的精度和稳定性。

（3）       本解决方案能自适应大多数中药干燥应用场景

利用多传感器融合技术来克服设备数据可用性问题，对重量、温度、湿度、风速、环境温湿度、气压、颜色、形状等多种数据源进行采样，包括物料性状、设备参数、环境数据、气象数据等，利用各传感器冗余和互补特性，选择合适的融合算法提高含水率预测的准确性、稳定性，使人工智能模型能够适应各类中药干燥的复杂应用场景。