基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法技术

本发明专利技术公开了基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，通过获取当前环境影响因子对当前冻结环境做出精准判断，大数据对往期环境影响因子下的冻结参数运行曲线进行分析，获取当前环境影响因子下的对比分析值，通过环境影响占比实时对所选择的往期冻结参数运行曲线进行调整，获取当前冻结参数运行曲线，同步作出冻结参数的调整，相较于现有技术，本发明专利技术基于大数据分析的自动化控制，极大提高了运行效率，同时，本发明专利技术实时对过程冻结参数进行调整，能更好的把控成型状态。能更好的把控成型状态。能更好的把控成型状态。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法


[0001]本专利技术涉及产品自动化控制生产的
，尤其涉及基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法。

技术介绍

[0002]冷冻食品中冰品类产品冻结加工过程对温度、压强、流量等数据把控的要求明显高于其他速冻类产品，不仅限于冻结过程数据的收集与监控，更要求设备的控制参数随数据变化实时调整。加工过程中，相关数据控制的误差越小，冰淇淋的口感、味道、合格率就越容易达到高端冰淇淋的要求。
[0003]针对冻结设备参数控制方向，现有一般通过广泛统一的冻结参数进行全程式批量化生产，当冻结设备运用于其他口感的冰淇淋时则需要对设备冻结参数提前进行人为调整，调整过程中一方面效率低，另一方面没有根据设备运行过程中产品成型状态进行阶段化的动态调整，对产品成型造成影响。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有冻结设备参数控制方式存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术解决的技术问题是：解决现有冻结设备参数控制方式在调整过程中一方面效率低，另一方面没有根据设备运行过程中产品成型状态进行阶段化动态调整的问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，冻结真空箱内设置有一组信号传感器与用于数据处理的中央处理器，所述中央处理器接收数据，处理获取实时冻结参数并依据所述实时冻结参数调整制冷器的运行状态，具体包括如下步骤：S1：通过一组所述信号传感器实时获取当前环境信号，并将所述环境信号传输至所述中央处理器中；S2：所述中央处理器依据所述环境信号获取当前环境影响因子；S3：从数据库中获取出往期同品类产品的环境影响因子及冻结参数运行曲线，构建分析模型；S4：输入当前环境影响因子，所述分析模型中实时输出当前环境影响因子下的当前冻结参数运行曲线；S5：基于所述分析模型的实时输出获取运行状态时的冻结参数运行曲线，基于冻结参数运行曲线的动态变化实时调整制冷器的运行状态。
[0008]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：所述环境信号具体为：温度、压力及湿度。
[0009]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：所述中央处理器通过以下公式获取当前环境影响因子：
[0010][0011]其中，δ为当前环境影响因子，α为温度参数(℃)，β为压力参数(Pa)，γ为湿度参数(hPa)。
[0012]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：所述数据库设置有数据存储功能，存储往期同类型产品的优化调整数据，具体包括冻结过程中生成的环境影响因子及对应的冻结参数运行曲线；其中，冻结参数运行曲线包括二维坐标系中的纵坐标温度下降量a及横坐标温度下降时间b。
[0013]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：所述分析模型中实时输出当前环境影响因子下的当前冻结参数运行曲线具体包括：输入当前环境影响因子；获取当前环境影响因子所占的往期环境影响比例，获取环境影响占比；获取往期环境影响因子距当前环境影响因子偏幅最小的往期期数及对应的冻结参数运行曲线；基于所述环境影响占比同比调整所选择的往期期数对应的冻结参数运行曲线，输出冻结曲线为当前环境影响因子下的当前冻结参数运行曲线。
[0014]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：依据如下公式获取所述环境影响占比：
[0015][0016]其中，η为环境影响占比，δ
大
为所选择的往期影响因子中最大的环境影响因子，δ
当
为当前环境影响因子，δ
小
为所选择的往期影响因子中最小的环境影响因子。
[0017]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：基于所述环境影响占比同比调整所选择的往期期数对应的冻结参数运行曲线具体为：冻结参数运行曲线中二维坐标系中的纵坐标温度下降量调整为ηa；横坐标温度下降时间调整为ηb。
[0018]作为本专利技术所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的一种优选方案，其中：所述数据库中获取的往期期数为5期。
[0019]本专利技术的有益效果：本专利技术提供基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，通过获取当前环境影响因子对当前冻结环境做出精准判断，大数据对往期环境影响因子下的冻结参数运行曲线进行分析，获取当前环境影响因子下的对比分析值，通过环境影响占比实时对所选择的往期冻结参数运行曲线进行调整，获取当前冻结参数运行曲线，同步作出冻结参数的调整，相较于现有技术，本专利技术基于大数据分析的自动化控制，极大提高了运行效率，同时，本专利技术实时对过程冻结参数进行调整，能更好的把控成型状态，解决了现有冻结设备参数控制方式在调整过程中一方面效率低，另一方面没有根据设备运行过程中产品成型状态进行阶段化动态调整的问题。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它
的附图。其中：
[0021]图1为本专利技术提供的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法的整体方法流程图。
[0022]图2为本专利技术提供的分析模型中实时输出当前环境影响因子下的当前冻结参数运行曲线的方法流程图。
具体实施方式
[0023]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本专利技术的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术的保护的范围。
[0024]针对冰品类产品冻结加工过程冻结设备参数控制方向，现有一般通过广泛统一的冻结参数进行全程式批量化生产，当冻结设备运用于其他口感的冰淇淋时则需要对设备冻结参数提前进行人为调整，调整过程中一方面效率低，另一方面没有根据设备运行过程中产品成型状态进行阶段化的动态调整，对产品成型造成影响。
[0025]故此，请参阅图1，本专利技术提供基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，冻结真空箱内设置有一组信号传感器与用于数据处理的中央处理器，中央处理器接收数据，处理获取实时冻结参数并依据实时冻结参数调整制冷器的运行状态，具体包括如下步骤：
[0026]S1：通过一组信号传感器实时获取当前环境信号，并将环境信号传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，其特征在于：冻结真空箱内设置有一组信号传感器与用于数据处理的中央处理器，所述中央处理器接收数据，处理获取实时冻结参数并依据所述实时冻结参数调整制冷器的运行状态，具体包括如下步骤：S1：通过一组所述信号传感器实时获取当前环境信号，并将所述环境信号传输至所述中央处理器中；S2：所述中央处理器依据所述环境信号获取当前环境影响因子；S3：从数据库中获取出往期同品类产品的环境影响因子及冻结参数运行曲线，构建分析模型；S4：输入当前环境影响因子，所述分析模型中实时输出当前环境影响因子下的当前冻结参数运行曲线；S5：基于所述分析模型的实时输出获取运行状态时的冻结参数运行曲线，基于冻结参数运行曲线的动态变化实时调整制冷器的运行状态。2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，其特征在于：所述环境信号具体为：温度、压力及湿度。3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，其特征在于，所述中央处理器通过以下公式获取当前环境影响因子：其中，δ为当前环境影响因子，α为温度参数(℃)，β为压力参数(Pa)，γ为湿度参数(hPa)。4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的冷源产品生产动态优化方法，其特征在于：所述数据库设置有数据存储功能，存储往期同类型产品的优化调整数据，具体包括冻结过程中生成的环境影响因子及对应的冻结参数运行曲线；其中，冻结参数运...

【专利技术属性】
技术研发人员：项欣，
申请(专利权)人：苏州可米可酷食品有限公司，
类型：发明
国别省市：