一种干冰冷却工艺智能优化方法与流程

本发明涉及控制算法，尤其涉及一种干冰冷却工艺智能优化方法。

背景技术：

1、控制算法技术领域涉及开发和应用数学模型和计算方法，用以自动调整系统的行为以达到预定目标。这些算法可以是简单的线性反馈控制，也可以是复杂的非线性、自适应或基于ai的算法，主要应用于自动化和工业控制系统中。在现代工业4.0环境中，控制算法特别关注于提高效率、减少能耗和优化系统性能，同时确保操作安全和可靠性。此技术领域的核心在于算法能够根据系统的实时反馈自动调整控制参数，从而使系统在各种操作条件下均能维持最优状态。

2、其中，干冰冷却工艺智能优化方法涉及使用控制算法来提升干冰冷却系统的性能和效率。干冰冷却是一种利用二氧化碳固体（干冰）的低温特性来降低设备或产品温度的技术。在这一主题中，智能优化方法通过精确控制干冰的释放量和冷却速率，根据实际需求动态调节，从而提高能源利用效率并减少材料消耗。这种方法主要用于需要精确温控的场景，如化学实验、生物样本保存或食品加工等领域，确保过程的高效率和安全性。

3、现有技术中广泛应用的线性和简单非线性控制算法在动态和复杂的工业环境下常表现出局限性。尤其是在干冰冷却工艺中，环境微变即可迅速影响到温控效果，现有方法由于响应速度和调整精度不足，往往导致能效低下和资源浪费。例如，在生物样本保存这类对温度异常敏感的应用中，传统控制系统的不足可能导致样本损坏，从而引发严重的经济损失和信誉问题。这些技术的局限性不仅增加了操作成本，还可能影响生产效率和最终产品的质量，显示出在现代工业应用中的适应性和灵活性不足。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种干冰冷却工艺智能优化方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种干冰冷却工艺智能优化方法，包括以下步骤：

3、s1：监控干冰冷却系统的实时温度数据，包括温度读数及其变化速率，建立初始化非线性动态模型，执行温度行为的即时模拟，并对未来的温度变化进行预测，得到温度波动预测结果；

4、s2：基于所述温度波动预测结果，评估干冰冷却系统的反应性和稳定性，通过计算系统响应达到预定温度阈值的速度，分析稳定性指标，建立系统稳定性调整方案；

5、s3：根据所述系统稳定性调整方案，调整干冰的释放量、释放频率和释放时间，通过实时监测温度响应，生成优化后的控制参数设置；

6、s4：利用所述优化后的控制参数设置，执行干冰释放参数的实时调整，对温度控制过程进行管控，基于环境温度变化，优化冷却过程中的效率和响应，从而完成调控执行结果。

7、作为本发明的进一步方案，所述温度读数及其变化速率的获取步骤具体为：

8、s111：监控设备收集来自干冰冷却系统的连续温度数据，生成实时温度数据序列；

9、s112：从所述实时温度数据序列中，计算每个时间点的温度与前一时间点温度的差值，生成温度变化速率序列，参照公式如下：

10、

11、其中，为连续两个时间点的温度差，是当前时间点的温度，是前一时间点的温度；

12、s113：使用所述温度变化速率序列，计算温度变化的平均速率，获取温度读数及其变化速率参照公式如下：

13、

14、其中，为加权后的平均温度变化速率，作为动态调节因子，用于增强温度极端值的影响，为动态调节因子，为测量点温度的平均值，是规避除零错误的小正数，是调整影响强度的指数。

15、作为本发明的进一步方案，所述建立初始化非线性动态模型的步骤具体为：

16、s121：导入所述实时温度数据，结合外部环境因素，整合为基本输入数据；

17、s122：从所述基本输入数据中提取系统容量和冷却介质物理特性，得到关键物理参数，参照公式如下：

18、

19、其中，表示关键物理参数，表示比热容，代表系统容积，表示介质密度，代表冷却介质的质量；

20、s123：以所述关键物理参数为基础，参照公式如下：

21、

22、构建模型，得到初始化非线性动态模型；

23、其中，是初始化的非线性动态模型，表示参数随时间的变化量，是时间间隔，是变化率调节系数，是非线性影响系数。

24、作为本发明的进一步方案，所述温度波动预测结果的获取步骤具体为：

25、s131：使用所述初始化非线性动态模型的参数，结合实时监测的温度数据，计算模拟的初始条件，得到模拟输入数据，参照公式如下：

26、

27、其中，代表时间的温度读数，是权重因子，是初始偏置，是模拟输入数据；

28、s132：根据所述模拟输入数据计算时间序列的依赖性，得到时间序列依赖性分析结果，参照公式如下：

29、

30、其中，表示前个时间点的模拟数据，是时间点的权重，是时间序列依赖性分析结果；

31、s133：基于所述时间序列依赖性结果，执行模拟算法，得到温度行为的即时模拟结果，参照公式如下：

32、

33、其中，表示模拟数据的变化量，是时间间隔，是调节系数，是即时模拟的结果；

34、s134：利用所述模拟结果预测未来温度变化，得到温度波动预测结果，参照公式如下：

35、

36、其中，表示模拟结果的变化量，是趋势调整系数，是温度波动预测结果。

37、作为本发明的进一步方案，所述计算系统响应达到预定温度阈值的速度的步骤具体为：

38、s211：从所述温度波动预测结果中提取温度时间序列，计算连续时间点之间的温度变化，得到温度变化序列，参照公式如下：

39、

40、其中，为时间点的温度变化量，表示时间点的预测温度，是衰减系数，是时间衰减常数；

41、s212：确定预定的温度阈值，对比每个时间点的预测温度与阈值，得到阈值达成序列，参照公式如下：

42、

43、其中，表示系统在时间是否达到或超过阈值，是阈值的振幅调整系数，是周期调整常数；

44、s213：分析所述阈值达成序列，计算首次达到间值的时间点，计算从初始时间到的时间差，得到系统响应达到预定温度阈值的速度，参照公式如下：

45、

46、其中，为系统首次达到阈值的时间点，、用于微调的计算。

47、作为本发明的进一步方案，所述建立系统稳定性调整方案的步骤具体为：

48、s221：从所述系统响应达到预定温度阈值的速度数据中计算达到阈值后温度的波动幅度，得到加权波动性度量，参照公式如下：

49、

50、其中，为加权波动性度量，是在阈值达成后的温度读数，是加权平均温度，是基于时间距离首次达成时间的权重函数，是读数的数量；

51、s222：计算所述波动性度量与预定稳定性标准的比较，得到稳定性指标的相对值，参照公式如下：

52、

53、其中，是预定的稳定性波动标准，表示相对稳定性偏差比率；

54、s223：基于所述稳定性指标，制定调整措施，对系统控制参数进行调整，得到系统稳定性调整方案，参照公式如下：

55、

56、其中，为系统稳定性调整因子，通过计算得到。

57、作为本发明的进一步方案，所述优化后的控制参数设置的获取步骤具体为：

58、s311：根据所述系统稳定性调整方案，计算当前干冰释放量，得到调整后的干冰释放量，参照公式如下：

59、

60、其中，是调整后的干冰释放量，是当前的干冰释放量，是从稳定性调整方案中得到的调整系数；

61、s312：同时调整干冰的释放频率和时间，得到调整后的释放频率和时间参照公式如下：

62、

63、

64、其中，和分别是调整后的释放频率和时间，和分别是当前的释放频率和时间，和是释放频率和时间的调整敏感系数；

65、s313：通过实时监测系统的温度响应，评估调整后的参数效果，计算温度偏差平均值的调整幂，生成优化后的控制参数设置，参照公式如下：

66、

67、其中，是温度偏差的平均值的调整幂，是目标温度，是实时测量的温度值，是测量次数，是误差敏感度系数。

68、作为本发明的进一步方案，所述调控执行结果的获取步骤具体为：

69、s411：根据所述优化后的控制参数设置，重新计算干冰的释放量，释放频率和释放时间，得到当前干冰释放参数组合，参照公式如下：

70、

71、其中，为当前干冰释放参数组合，是调整后的干冰释放量，是调整后的释放频率，是调整后的释放时间；

72、s412：利用所述当前干冰释放参数组合，通过实时监测系统的温度响应，采用公式评估调整后参数的效果，得到平均温度偏差的指数加权平均值，参照公式如下：

73、

74、其中，为平均温度偏差的指数加权平均值，是目标温度，是实时监测到的温度，是样本数量；

75、s413：基于环境温度变化，使用所述平均温度偏差的指数加权平均值，动态调整参数匹配实时环境变化，得到调整后的干冰释放参数，参照公式如下：

76、

77、其中，为调整后的干冰释放参数，是温度反应敏感度系数；

78、s414：在温度管控的过程中，使用所述调整后的干冰释放参数，得到调控执行结果，参照公式如下：

79、

80、其中，为调控执行结果，是调整后温度数据集的标准偏差，是收集的温度数据。

81、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

82、本发明中，通过实施实时温度监控和动态温度模拟，使干冰冷却系统能够对即将发生的温度变化做出预测，并据此进行精确调控。不仅提高了冷却过程的响应速度，还优化了能源利用，降低了材料消耗。特别是在需要严格温控的应用场景中，如精密化学实验或食品加工，准确的温度管理直接关系到产品质量和安全性。通过细致调整干冰的释放量和频率，确保了过程的高效性和稳定性，同时避免了因温度误差引发的质量问题或安全风险。