本发明专利技术涉及配料管理技术领域，具体涉及一种饲料生产的智能配料管理系统，包括：原料数据采集模块，用于实时采集原料的重量、种类、湿度、温度数据；原料数据处理模块，用于对采集到的数据进行分析、处理和存储；配料控制模块，根据处理后的数据生成配料指令；配料执行模块，用于执行配料指令，实现原料的精确配比；监控模块，用于实时监控配料过程，发现异常及时报警。本发明专利技术，实现了对原料输送和混合过程的精确控制，即使在复杂多变的生产环境中也能保持高精度的原料配比。显著提高了饲料生产的稳定性和一致性，有效减少了由于配料误差带来的生产波动和资源浪费。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配料管理，尤其涉及一种饲料生产的智能配料管理系统。
技术介绍
1、目前，饲料生产过程中配料的管理是一个复杂且关键的环节。传统的配料管理系统大多依赖人工操作，这不仅效率低下，还容易出现人为错误，影响饲料的质量和一致性。同时，现有的自动化配料系统大多存在以下问题：
2、灵活性差：难以适应复杂多变的生产需求，无法根据不同的原料特性和生产条件进行优化调整。
3、智能化程度低：多数系统缺乏智能优化和自适应控制能力，难以实现高精度的配料控制。
4、随着养殖业的发展，对饲料质量的要求不断提高，迫切需要一种智能化程度高、操作简便、能够精确控制配料过程的系统，以提高生产效率，保证饲料质量。
5、针对上述问题，本专利技术提供了一种饲料生产的智能配料管理系统，通过集成先进的传感器技术、数据处理技术、优化和控制技术，实现了对饲料配料全过程的智能化管理。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种饲料生产的智能配料管理系统。
2、一种饲料生产的智能配料管理系统，包括：
3、原料数据采集模块，用于实时采集原料的重量、种类、湿度、温度数据；
4、原料数据处理模块，与所述数据采集模块连接，用于对采集到的数据进行分析、处理和存储；
5、配料控制模块，与所述数据处理模块连接，根据处理后的数据生成配料指令；
6、配料执行模块，与所述配料控制模块连接，用于执行配料指令，实现原料的精确配比；</p>7、监控模块，与所述配料控制模块和配料执行模块连接，用于实时监控配料过程，发现异常及时报警。
8、进一步的，所述原料数据采集模块包括重量传感器、湿度传感器、温度传感器和种类识别传感器，具体包括：
9、所述重量传感器安装在每个原料储存容器的底部，用于实时测量原料的重量，重量传感器将测得的重量数据传输到原料数据采集模块；
10、所述湿度传感器安装在原料输送管道的内部，用于实时测量原料的湿度，湿度传感器通过无线连接将湿度数据传输到原料数据采集模块，便于在原料输送过程中及时获取湿度变化信息；
11、所述温度传感器分布在原料储存容器和输送管道的多个位置，用于实时测量原料的温度，温度传感器通过无线连接方式，将温度数据传输到原料数据采集模块；
12、所述种类识别传感器安装在原料输入口处，用于识别进入系统的原料种类，种类识别传感器采用图像识别和光谱分析结合技术，通过无线连接将识别结果传输到原料数据采集模块。
13、进一步的，所述图像识别和光谱分析结合技术具体包括：
14、图像处理单元：图像识别技术通过配备摄像头，对原料进行拍摄，并将图像数据传输到图像处理单元，图像处理单元利用预先训练的深度学习模型对图像进行分析，识别原料的形态特征，进而确定原料的种类；
15、光谱分析单元：光谱分析技术配备光谱分析仪，对原料进行光谱扫描，获取其光谱数据，光谱分析单元利用预设的光谱数据库对光谱数据进行比对和分析，确定原料的化学成分和物理特性，从而识别原料种类。
16、进一步的，所述原料数据处理模块具体包括：
17、对从原料数据采集模块接收到的数据进行预处理，包括数据清洗和异常值检测，预处理后的数据表示为d，对于重量数据w、湿度数据h、温度数据t和种类数据c，均进行预处理；
18、进而采用数据库存储采集到的原料数据和预处理结果，为每种原料创建独立的数据表格或文档，存储结构化数据和非结构化数据。
19、进一步的，所述配料控制模块具体包括：
20、配料算法单元：接收并分析原料数据处理模块传输的处理后数据d，包括原料的重量、种类、湿度、温度参数，利用差分进化算法生成最佳配料方案；
21、配料计划单元：根据配料算法单元生成的最优配料方案，制定具体的配料指令，配料指令包括每种原料的配比、配料顺序和配料时间；
22、将生成的配料指令传输到配料执行模块，确保配料执行模块及时执行指令，实现原料的配比。
23、进一步的，所述差分进化算法具体包括：
24、初始化种群：随机生成初始种群，每个个体代表一个候选解，即一个配料方案，种群大小为，每个个体为一个向量：
25、，其中，表示第个个体中第种原料的配比量;
26、变异操作：对于每个个体，选择三个不同的个体，生成变异向量，其中，f是缩放因子，取在（0，2）之间；
27、交叉操作：对变异向量和当前个体进行交叉，生成试验向量；
28、选择操作：根据适应度函数对试验向量和当前个体进行选择，保留高适应度的个体进入下一代：
29、。
30、进一步的，所述试验向量表示为：，其中，是交叉概率，是第维上的随机数。
31、进一步的，配料指令表示为：，其中，为第种原料，为第种原料的配比量，为第种原料的配料时间。
32、一步的，所述配料执行模块基于改进后的pid控制，具体包括：
33、获取期望配比量：根据配料控制模块生成的配料指令，确定当前的期望配比量；
34、计算误差：实时获取实际配比量，计算误差；
35、前馈控制输入：计算前馈控制输入；
36、pid控制输入：根据改进后的pid控制公式计算总控制输入；
37、自适应调整：根据实际误差动态调整pid增益参数、和；
38、执行控制指令：将计算得到的控制输入传输到执行机构，调节原料输送和混合过程，确保原料的精确配比。
39、进一步的，所述改进后的pid控制表示为：
40、，其中，为配比误差，、和别为自适应调整后的比例、积分和微分增益：
41、；
42、；
43、；
44、其中，、、为初始增益，、、为自适应调整系数。
45、本专利技术的有益效果：
46、本专利技术，引入了改进的pid控制算法，通过结合前馈控制和自适应调整机制，使系统能够快速响应配料过程中的动态变化。前馈控制部分根据期望的配比量直接计算控制输入，快速调整系统输出，减少响应时间。自适应调整机制根据实时误差动态调整比例、积分和微分增益参数，适应不同原料和环境条件下的变化，确保配料精度和稳定性，实现了对原料输送和混合过程的精确控制，即使在复杂多变的生产环境中也能保持高精度的原料配比。显著提高了饲料生产的稳定性和一致性，有效减少了由于配料误差带来的生产波动和资源浪费。
47、本专利技术，在配料控制模块中采用了差分进化算法（de），该算法通过模拟自然进化过程，寻找最优配料方案。差分进化算法具有强大的全局搜索能力，能够在多目标、多约束条件下高效地优化配料方案，使用差分进化算法，可以在众多可能的配料组合中快速找到成本最低、效率最高的方案，同时保证各原料的精确配比。这一优化过程考虑了原料的多种特性和生产条件，确保本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述原料数据采集模块包括重量传感器、湿度传感器、温度传感器和种类识别传感器，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述图像识别和光谱分析结合技术具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述原料数据处理模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述配料控制模块具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述差分进化算法具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述试验向量表示为：，其中，是交叉概率，是第维上的随机数 。
8.根据权利要求6所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述配料指令表示为：，其中，为第种原料，为第种原料的配比量，为第种原料的配料时间。
9.根据权利要求6所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述配料执行模块基于改进后的PID控制，具体包括：获取期望配比量：根据配料控制模块生成的配料指令，确定当前的期望配比量；
10.根据权利要求9所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述改进后的PID控制表示为：，其中，为配比误差，、和别为自适应调整后的比例、积分和微分增益：
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【技术特征摘要】
1.一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述原料数据采集模块包括重量传感器、湿度传感器、温度传感器和种类识别传感器，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述图像识别和光谱分析结合技术具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述原料数据处理模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述配料控制模块具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种饲料生产的智能配料管理系统，其特征在于，所述差分进化算法具体包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：张燕兵，赵世伟，何福庆，尹华孟，聂文晓，吴令芳，
申请(专利权)人：山东创脂生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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