本发明涉及智能控制，具体为一种饲料生产线智能控制方法及系统。
背景技术：
1、在家禽饲料制粒领域，制粒生产线的控制对于饲料的质量和生产效率至关重要。传统的制粒生产线主要依靠人工操作和基本的机械控制，这种方法难以实现对温度、湿度、压力等关键参数的精确控制，从而导致生产过程中的不稳定性和产品质量的不一致性。随着自动化和智能化技术的发展，家禽饲料制粒生产线的控制已经进入了一个全新的阶段。一种饲料生产线智能控制系统应运而生。
2、传统制粒生产线通常依赖人工监控，数据采集不全面，难以实时获取温度、湿度和压力等关键参数，传统系统中，数据处理能力有限，难以有效去噪和进行异常值检测，导致数据质量不高，传统生产线缺乏对数据的深度分析能力，难以识别和预测生产过程中的问题和趋势，传统生产线调整主要依靠人工操作，响应速度慢，且容易出现操作失误，缺乏完善的监控和预警机制，难以及时发现和处理异常情况，难以形成有效的反馈机制，无法根据实时监控数据和调整结果进行优化。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种饲料生产线智能控制方法及系统，解决了背景技术中提到的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种饲料生产线智能控制系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、实时调整模块、实时监控模块和反馈模块；
3、所述数据采集模块用于通过传感器实时采集生产线生产过程中各个关键节点的数据，获取温度、湿度和压力的情况数据，整理为温度数据组、湿度数据组和压力数据组，上传至数据处理模块进行处理；
4、所述数据处理模块用于对温度数据组、湿度数据组和压力数据组进行预处理，包括去噪声、数据归一化、异常值检测和滤波处理；
5、所述数据分析模块用于利用机器学习和数据分析算法，对预处理后的数据进行分析，识别和预测生产过程中的关键问题和趋势，执行统计分析、模式识别和异常检测算法，计算后获取：制粒生产线控制指数zlkz；
6、所述实时调整模块用于根据数据分析结果，实时调整制粒生产线的运行参数，进行温度控制、湿度控制、压力控制和速度控制，优化生产效率和生产质量；
7、所述实时监控模块用于建立实时监控系统，监控制粒生产线的运行状态和关键参数的实时变化，显示和记录各传感器的数据变化，通过制粒生产线控制指数zlkz与预设第一合格阈值m和预设第二合格指数n进行对比，获取评估策略，提供实时警报，当参数异常于设定范围时通知操作人员；
8、所述反馈模块用于根据实时监控数据和调整结果，提供反馈并自动优化制粒生产线的运行参数，根据反馈数据进行调整，形成闭环控制系统，并记录反馈调整的效果。
9、优选的，所述数据采集模块包括温度采集单元、湿度采集单元和压力采集单元；
10、所述温度采集单元用于通过温度传感器采集生产过程中各个关键节点的温度数据，关键节点包括：饲料进入制粒机前的温度、制粒机内部温度和冷却后饲料的温度，获取：饲料入料口温度值rlkw、制粒机内部温度值zljw、冷却器出口温度值lqkw、热气流速度值rqlw和冷气流速度值lqlw，并整理为温度数据组；
11、所述湿度采集单元用于通过电容式湿度传感器和光学湿度传感器，采集生产过程中各个关键节点的湿度数据，关键节点包括：饲料进入制粒机前的湿度、制粒过程中饲料的湿度和冷却后饲料的湿度，获取：制粒机入料前的饲料湿度值rlsd、制粒机内部的湿度值zlnb、干燥器出口的湿度值gzsd、湿气流速度sqls和空气流速度kqls，并整理为湿度数据组；
12、所述压力采集单元用于通过压电压力传感器和应变片压力传感器，采集生产过程中各个关键节点的压力数据，关键节点包括：制粒机内部的压力、冷却系统的压力和生产车间的空气压力，获取：制粒机内部的压力值nbyl、冷却器出口压力值ckyl、空气流速度kqls、水流速度slsd和冷却水压力，并整理为压力数据组。
13、优选的，所述数据处理模块包括数据预处理单元和数据整合单元；
14、所述数据预处理单元用于对温度数据组、湿度数据组和压力数据组进行初步的预处理，预处理步骤包括：使用噪声滤除算法去除数据中的随机噪声，并进行无量纲处理，使用滤波器对数据进行平滑处理；
15、所述数据整合单元用于将预处理后的温度数据组、湿度数据组和压力数据组进行整合，进行数据同步，将处理后的数据存储在统一的数据格式中，并传输至数据分析模块。
16、优选的，所述数据分析模块包括数据分析单元和控制指数计算单元；
17、所述数据分析单元用于利用机器学习和数据分析算法，对预处理后的数据进行分析，识别生产过程中的关键问题和趋势，对温度、湿度和压力数据进行统计分析，使用模式识别算法识别数据中的模式，应用异常检测算法识别数据中的异常情况预测问题；
18、所述控制指数计算单元用于根据数据分析单元的结果，整合温度、湿度和压力数据，计算制粒生产线控制指数zlkz、温度控制系数wdkz、湿度控制系数sdkz和压力控制系数ylkz；
19、所述制粒生产线控制指数zlkz通过以下公式计算获取：
20、
21、式中，zlkz表示制粒生产线控制指数、wdkz表示温度控制系数、sdkz表示湿度控制系数，ylkz表示压力控制系数；
22、所述温度控制系数wdkz通过以下公式计算获取：
23、
24、式中，rlkw表示饲料入料口温度值，zljw表示制粒机内部温度值，lqkw表示冷却器出口温度值，rqlw表示热气流速度值，lqlw表示冷气流速度值。
25、优选的，所述湿度控制系数sdkz通过以下公式计算获取：
26、
27、式中，rlsd表示制粒机入料前的饲料湿度值，zlnb表示制粒机内部的湿度值，gzsd表示干燥器出口的湿度值，sqls表示湿气流速度，kqls表示空气流速度。
28、优选的，所述压力控制系数ylkz通过以下公式计算获取：
29、
30、式中，nbyl表示制粒机内部的压力值、ckyl表示冷却器出口压力值、kqls表示空气流速度、slsd表示水流速度，lqsy表示冷却水压力。
31、优选的，所述实时调整模块包括参数调整单元和实时控制单元；
32、所述参数调整单元用于根据数据分析结果，对制粒生产线的各个运行参数进行实时调整，包括调整加热系统的功率、冷却系统的冷却强度、控制加湿器的水分供应、控制干燥器的排湿速度、调整制粒机内部的工作压力、调整冷却系统的气流压力、控制饲料输送速度和控制冷却系统的气流速度；
33、所述实时控制单元用于根据监控数据和分析结果，接收温度、湿度和压力的实时监控数据，建立闭环控制机制，通过不断的反馈和调整，使用机器学习算法，根据历史数据和实时数据，逐步改进控制模型。
34、优选的，所述实时监控模块包括实时数据监控单元和预警评估单元；
35、所述实时数据监控单元用于建立和维护制粒生产线各关键参数的实时监控，实时采集温度、湿度、压力的传感器数据，显示各传感器的实时数据和历史数据曲线，提供数据的实时更新和刷新功能；
36、所述预警评估单元用于将制粒生产线控制指数zlkz与预设第一合格阈值m和预设第二合格指数n进行对比，根据对比结果评估生产线的运行状态：
37、制粒生产线控制指数zlkz≤预设第一合格阈值m，生产线运行正常，所有关键参数均在预设范围内，无需进行调整，继续实时监控温度、湿度和压力情况，每月一次定期检查传感器和设备；
38、预设第一合格阈值m<制粒生产线控制指数zlkz≤预设第一合格阈值n，生产线出现异常，根据实时监控数据，适度调整温度、湿度和压力参数，使参数回到正常范围内，监控频率增加至每月三次，对出现异常的参数进行重点监控；
39、制粒生产线控制指数zlkz>预设第一合格阈值n，生产线出现严重异常，影响生产质量和安全，需要立即采取措施，立即调整温度、湿度和压力参数，用于降低设备运行负荷，暂停生产，全面检查和修复设备。
40、优选的，所述反馈模块包括通知单元和反馈单元；
41、所述通知单元用于基于实时监控数据和评估策略，提供实时警报和通知功能，当参数异常时，及时通知操作人员，并记录报警事件，通过短信、邮件或移动应用通知操作人员，提供声音和视觉的多种警报方式；
42、所述反馈单元用于根据反馈数据和优化建议，自动调整制粒生产线的运行参数，形成闭环控制系统，并记录调整效果，自动调整加热和冷却系统的温度设置，自动调整加湿或干燥系统的湿度设置，自动调整制粒机和冷却系统的压力参数，自动调整饲料流速和气流速度的参数。
43、一种饲料生产线智能控制方法，包括以下步骤：
44、步骤一：通过传感器实时采集生产线生产过程中各个关键节点的数据，获取温度、湿度和压力的情况数据，整理为温度数据组、湿度数据组和压力数据组，上传至数据处理模块进行处理；
45、步骤二：通过对温度数据组、湿度数据组和压力数据组进行预处理，包括去噪声、数据归一化、异常值检测和滤波处理；
46、步骤三：通过利用机器学习和数据分析算法，对预处理后的数据进行分析，识别和预测生产过程中的关键问题和趋势，执行统计分析、模式识别和异常检测算法，计算后获取：制粒生产线控制指数zlkz；
47、步骤四：根据数据分析结果，实时调整制粒生产线的运行参数，进行温度控制、湿度控制、压力控制和速度控制，优化生产效率和生产质量；
48、步骤五：通过建立实时监控系统，监控制粒生产线的运行状态和关键参数的实时变化，显示和记录各传感器的数据变化，通过制粒生产线控制指数zlkz与预设第一合格阈值m和预设第二合格指数n进行对比，获取评估策略，提供实时警报，当参数异常于设定范围时通知操作人员；
49、步骤六：根据实时监控数据和调整结果，提供反馈并自动优化制粒生产线的运行参数，根据反馈数据进行调整，形成闭环控制系统，并记录反馈调整的效果。
50、本发明提供了一种饲料生产线智能控制方法及系统，具备以下有益效果：
51、(1)系统运行时，通过传感器实时采集生产线生产过程中各个关键节点的数据，整理为温度数据组、湿度数据组和压力数据组，上传至数据处理模块进行处理，计算后获取：制粒生产线控制指数zlkz，通过建立实时监控系统，监控制粒生产线的运行状态和关键参数的实时变化，通过制粒生产线控制指数zlkz与预设第一合格阈值m和预设第二合格指数n进行对比，获取评估策略，提供实时警报，当参数异常于设定范围时通知操作人员，根据实时监控数据和调整结果，提供反馈并自动优化制粒生产线的运行参数，形成闭环控制系统，并记录反馈调整的效果。
52、(2)通过实时采集和处理温度、湿度、压力等关键数据，系统能够实时监控生产过程中的各个环节，及时发现和预测潜在的问题，利用机器学习和数据分析算法，系统能够进行准确的分析和预测，识别生产过程中的异常情况，并提供优化的控制策略，系统通过自动化的实时调整和闭环控制机制，不仅提高了生产效率和产品质量，还减少了人工干预和操作失误的风险，通过反馈和优化，系统能够不断改进自身的控制算法和模型，使得整个生产过程更加智能化和高效化。这种智能控制系统在提高生产效率、保证产品质量、降低生产成本等方面具有显著优势，为家禽饲料制粒行业带来了深远的影响。
53、(3)通过集成温度、湿度和压力传感器，实现了对生产过程各个关键节点的实时数据采集，确保数据的全面性和实时性，通过数据处理模块，进行去噪声、数据归一化、异常值检测和滤波处理，确保数据的准确性和可靠性，利用机器学习和数据分析算法，对预处理后的数据进行统计分析、模式识别和异常检测，能够识别生产过程中的关键问题和趋势，提供有针对性的控制策略，通过实时调整模块，根据数据分析结果，实时调整制粒生产线的运行参数，优化温度、湿度、压力和速度控制，提高生产效率和产品质量，通过实时监控模块，监控生产线的运行状态和关键参数的实时变化，提供实时警报和通知功能，确保操作人员能够及时采取措施，防止生产事故的发生。通过反馈模块，提供反馈并自动优化制粒生产线的运行参数，形成闭环控制系统，不断改进控制算法和模型，提高系统的智能化和自适应能力。
1.一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、实时调整模块、实时监控模块和反馈模块；
2.根据权利要求1所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述数据采集模块包括温度采集单元、湿度采集单元和压力采集单元；
3.根据权利要求1所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述数据处理模块包括数据预处理单元和数据整合单元；
4.根据权利要求2所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述数据分析模块包括数据分析单元和控制指数计算单元；
5.根据权利要求2所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述湿度控制系数sdkz通过以下公式计算获取：
6.根据权利要求2所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述压力控制系数ylkz通过以下公式计算获取：
7.根据权利要求1所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述实时调整模块包括参数调整单元和实时控制单元；
8.根据权利要求1所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述实时监控模块包括实时数据监控单元和预警评估单元；
9.根据权利要求1所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：所述反馈模块包括通知单元和反馈单元；
10.一种饲料生产线智能控制方法，应用于权利要求1-9任一项所述的一种饲料生产线智能控制系统，其特征在于：包括以下步骤：
