一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统及方法技术方案

本发明专利技术属于医药制备技术领域，公开了一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统及方法，控制系统包括：供电模块、温度检测模块、湿度检测模块、摄像模块、主控模块、清洗模块、克隆模块、失活模块、发酵模块、显示模块；同时公开一种控制方法。本发明专利技术通过清洗模块分析两部分的目标物品第一次清洗后的效果来判断第一次清洗的效率以及两部分目标物品的洁净程度，再根据两部分目标物品的洁净程度来制定第二次清洗方案，实现对目标物品高效率的清洗，对复杂背景下的图像进行纹理分析，能提供更准确的特征信息，提高制备链黑菌素化合物质量。

A Control System and Method of Equipment Parameters in the Extraction Process of Streptomelanin Compounds

The invention belongs to the field of pharmaceutical preparation technology, and discloses a control system and method for equipment parameters in the extraction process of streptomelanin compounds. The control system includes power supply module, temperature detection module, humidity detection module, camera module, main control module, cleaning module, clone module, inactivation module, fermentation module and display module, and also discloses a control method. The invention judges the efficiency of the first cleaning and the cleanliness of the two parts of the object by analyzing the effect of the first cleaning of the two parts of the object by the cleaning module, then formulates the second cleaning scheme according to the cleanliness of the two parts of the object, realizes the efficient cleaning of the object, and carries out texture analysis on the image under complex background, which can provide more accurate results. Characteristic information can improve the quality of streptomelanin compounds.

【技术实现步骤摘要】
一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统及方法
本专利技术属于医药制备
，尤其涉及一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统及方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：链黑菌素(STN)是由绒毛链霉菌所产生的抗肿瘤抗生素，它具有广谱的抗肿瘤活性，特别是对恶性淋巴瘤、慢性淋巴细胞白血病和慢性粒细胞白血病具有较好的临床疗效。链黑菌素的活性物质可用于肿瘤治疗，但由于其较强的毒性曾一度停止使用。链黑菌素是从str.flocculus培养液中提取的一种抗肿瘤抗生素，是一种广谱抗生素。在其分子中具有氨基醌的结构，有利于保持其生物活性。STN可选择性地抑DNA合成，一个分子的STZ可与2000个分子的脱氧核苷酸稳定地结合，并能使瘤细胞染色体继裂，使已形成的DNA降解，在体外对Hela细胞呈强大的细胞毒作用。然而，现有链黑菌素化合物提取工艺中设备清洗不全面、效率低影响制备质量。综上所述，现有技术存在的问题是：现有链黑菌素化合物提取工艺中设备清洗不全面、效率低影响制备质量。现有链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制中，智能化程度低。现有技术的温度湿度调整中，由于采用PID控制算法易产生超调，且不具备在线调整参数能力，自适应能力差。链黑菌素化合物提取工艺中的过程图像提取中，PSO在实际应用中求解高维空间函数时容易出现局部范围内徘徊、后期收敛速度慢，造成图像获得效果差。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统及方法。本专利技术是这样实现的，一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法，包括：检测控制链黑菌素化合物提取工艺中环境温度、湿度数据；环境温度采集控制中，引入粒子群优化算法进行PID参数的合理优化；假定Xit为t时刻第i个粒子的位置，Vit为t时刻第i个粒子的速度，Sit为t时刻第i个粒子的最优位置；Stg为t时刻的全局位置，则则粒子i在t+1时刻的位置描述为式中：为t时刻第i个粒子在第D维空间的度，为t时刻第i个粒子在第D维空间的最优位置，为t时刻第i个粒子在第D维空间的位置，r1、r2为分布在(0，1)区间的两个独立随机数；c1、c2为学习因子，w为惯性权重；采集链黑菌素化合物提取过程图像数据；提取链黑菌素化合物过程图像数据中利用求解互信息的联合直方图法，重新定义联合直方图中的h(e，g)以及粒子的速度和位移更新公式，进行链黑菌素化合物过程图像数据预处理；粒子的速度和位移更新公式：其中，v表示粒子速度，t表示时间，i表示第i个粒子，j表示第j个路径，w是惯性权重，c1、c2表示学习因子，pi,j表示第i个粒子经历过的最好位置，pg,j表示群体所有微粒经历过的最好位置，其中e，g分别为待匹配路径和模板路径，h(e，g)表示在最优路径e出现的位置上，在历史路径相应的位置g出现的次数；通过粒子的速度和位移更新公式更新粒子的速度和位移，找到优解，优解公式为：xi,j表示第i个粒子第j个路径所需要更新的位移，xi,j(1)表示的是xi,j的下一个，每次都在变化，下一次就为xi,j(2)；进行链黑菌素化合物过程图像数据预处理后，提取颜色特征和自适应LBP算子特征；再进行多特征底秩矩阵表示；其中α是大于0的系数，用来度量噪声和野点带来的误差；等价为：输出准确的图像；对链黑菌素化合物提取工艺中设备进行清洗。进一步，所述的链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法具体包括：通过供电模块对链黑菌素化合物提取工艺中设备进行供电；通过温度检测模块、湿度检测模块检测控制链黑菌素化合物提取工艺中环境温度、湿度数据；通过摄像模块采集链黑菌素化合物提取过程图像数据；主控模块调度清洗模块对链黑菌素化合物提取工艺中设备进行清洗；通过显示模块显示检测的数据信息及监控图像内容。进一步，粒子群优化算法通过迭代搜寻每个粒子的当前最优解，采用适应度函数评价解的优劣程度；粒子的适应度函数为式中：Zi，j为第i个样本的第j个理想输出值；zi，j为第i个样本的第j个实际输出值；n为样本数；m＝1，2，…，r，r为粒子数；粒子的个体极值点和全局最优极值点以及PID温度控制模型中P、I、D系数值和温度偏差值的优化终止条件由粒子的适应度确定；将粒子群优化算法的误差作为PID控制算法阈值和权值的优化终止条件，当迭代l次时的误差为粒子的位移更新方法包括：(1)按照xi,j＝vi,j+wvi,j对xi,j进行更改；(2)以概率c1h(e,g)修改(pi,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(1)为xi,j与c1h(e,g)(pi,j-xi,j)的和，pi,j-xi,j(t)表示每个粒子与个体最优位置的交换序；(3)以概率c2h(e,g)修改(pg,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(2)为xi,j(1)与c2h(e,g)(pg,j-xi,j)的和，pg,j-xi,j(t)表示群体最优位置与个体位置的交换序，更新位移完毕。进一步，提取自适应LBP算子特征算法的具体步骤如下：(1)将输入系统的图像转换成灰度图像，对图像{grayv(i,j)}像素灰度值求和，再获取平均值：(2)利用总的纹理特征去除背景，计算图像的像素灰度值与平均像素灰度值的差值的绝对值之和，求其平均值：利用局部纹理特征去除背景，用3×3大小的滑动窗口，遍历图像，求取中心像素灰度值与周边像素灰度值之差，在每一个窗口图像内求取平均值：(3)拟合计算自适应阈值的方法：输出准确的图像区域，具体为：设置一个跳变函数f(i,j)，对链黑菌素化合物提取工艺中不确定图像区域进行精确定位，确定链黑菌素化合物提取工艺中图像准确区域的上下边界：其中c(i,j)为c(i,j)＝LBP8,1(i,j)-LBP8,1(i,j-1)上两式中i＝1,2,3,4,…N,j＝2,3,4,…M，因此任意一行i的跳变次数和S(i)为：如果任意一行跳变次数的和S(i≥12)，则这一行就有可能属于准确图像区域；由上至下对整幅图像进行扫描，找出所有满足S(i≥12)的行，并记录下这一行的行数i；如果有连续的h行满足S(i≥12)，则得到一个宽度为M，高度为h的矩形区域，这个区域是准确图像区域。进一步，链黑菌素化合物提取工艺中设备清洗方法包括：首先，将待清洗的目标物品分为两部分，并分别对第一部分的目标物品、第二部分的目标物品进行第一次清洗；然后，采集第一次清洗后的第一部分的目标物品的第一图像、第二部分的目标物品的第二图像，分别将第一图像与第一预设图像、第二图像与第二预设图像进行比较得出比较结果；最后，根据上述比较结果制定第二次清洗方案对第一部分的目标物品以及第二部分的目标物品进行清洗。本专利技术的另一目的在于提供一种实现所述链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法的计算机程序。本专利技术的另一目的在于提供一种实现所述链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法的信息数据处理终端。本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法。本专利技术的另一目的在于提供一种实现所述链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法的链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统，所述链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制系统包括：供电模块，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法，其特征在于，所述链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法包括：检测控制链黑菌素化合物提取工艺中环境温度、湿度数据；环境温度采集控制中，引入粒子群优化算法进行PID参数的合理优化；假定Xit为t时刻第i个粒子的位置，Vit为t时刻第i个粒子的速度，Sit为t时刻第i个粒子的最优位置；Stg为t时刻的全局位置，则

【技术特征摘要】
1.一种链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法，其特征在于，所述链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法包括：检测控制链黑菌素化合物提取工艺中环境温度、湿度数据；环境温度采集控制中，引入粒子群优化算法进行PID参数的合理优化；假定Xit为t时刻第i个粒子的位置，Vit为t时刻第i个粒子的速度，Sit为t时刻第i个粒子的最优位置；Stg为t时刻的全局位置，则则粒子i在t+1时刻的位置描述为式中：为t时刻第i个粒子在第D维空间的度，为t时刻第i个粒子在第D维空间的最优位置，为t时刻第i个粒子在第D维空间的位置，r1、r2为分布在(0，1)区间的两个独立随机数；c1、c2为学习因子，w为惯性权重；采集链黑菌素化合物提取过程图像数据；提取链黑菌素化合物过程图像数据中利用求解互信息的联合直方图法，重新定义联合直方图中的h(e，g)以及粒子的速度和位移更新公式，进行链黑菌素化合物过程图像数据预处理；粒子的速度和位移更新公式：其中，v表示粒子速度，t表示时间，i表示第i个粒子，j表示第j个路径，w是惯性权重，c1、c2表示学习因子，pi,j表示第i个粒子经历过的最好位置，pg,j表示群体所有微粒经历过的最好位置，其中e，g分别为待匹配路径和模板路径，h(e，g)表示在最优路径e出现的位置上，在历史路径相应的位置g出现的次数；通过粒子的速度和位移更新公式更新粒子的速度和位移，找到优解，优解公式为：xi,j表示第i个粒子第j个路径所需要更新的位移，xi,j(1)表示的是xi,j的下一个，每次都在变化，下一次就为xi,j(2)；进行链黑菌素化合物过程图像数据预处理后，提取颜色特征和自适应LBP算子特征；再进行多特征底秩矩阵表示；其中α是大于0的系数，用来度量噪声和野点带来的误差；等价为：输出准确的图像；对链黑菌素化合物提取工艺中设备进行清洗。2.如权利要求1所述的链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法，其特征在于，所述的链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法具体包括：通过供电模块对链黑菌素化合物提取工艺中设备进行供电；通过温度检测模块、湿度检测模块检测控制链黑菌素化合物提取工艺中环境温度、湿度数据；通过摄像模块采集链黑菌素化合物提取过程图像数据；主控模块调度清洗模块对链黑菌素化合物提取工艺中设备进行清洗；通过显示模块显示检测的数据信息及监控图像内容。3.如权利要求1所述的链黑菌素化合物提取工艺中设备参数控制方法，其特征在于，粒子群优化算法通过迭代搜寻每个粒子的当前最优解，采用适应度函数评价解的优劣程度；粒子的适应度函数为式中：Zi，j为第i个样本的第j个理想输出值；zi，j为第i个样本的第j个实际输出值；n为样本数；m＝1，2，…，r，r为粒子数；粒子的个体极值点和全局最优极值点以及PID温度控制模型中P、I、D系数值和温度偏差值的优化终止条件由粒子的适应度确定；将粒子群优化算法的误差作为PID控制算法阈值和权值的优化终止条件，当迭代l次时的误差为粒子的位移更新方法包括：(1)按照xi,j＝vi,j+wvi,j对xi,j进行更改；(2)以概率c1h(e,g)修改(pi,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(1)为xi,j与c1h(e,g)(pi,j-xi,j)的和，pi,j-xi,j(t)表示每个粒子与个体最优位置的交换序；(3)以概率c2h(e,g)修改(pg,j-xi,j)的交换序，得到xi,j...

【专利技术属性】
技术研发人员：关统伟，林双君，
申请(专利权)人：西华大学，
类型：发明
国别省市：四川,51