禽蛋腌制的控制方法、控制终端、控制系统及存储介质

本技术涉及食品加工，具体涉及一种禽蛋腌制的控制方法、控制终端、控制系统及存储介质。

背景技术：

1、禽蛋腌制的核心是将禽蛋浸泡于含氢氧化钠（naoh）、食盐及金属离子的溶液中，碱离子（oh-）通过蛋壳向内部扩散，使得禽蛋的液态蛋白质逐渐变性、交联形成凝胶。目前禽蛋腌制的规模化生产主要采用以下两种控制方式：1）固定参数开环控制：依据经验设定初始碱液浓度（naoh质量分数4%~6%）、温度（15~30℃）及总浸泡时长（20~40天），期间不做任何主动干预；2）基于单变量的闭环调控：在单缸内安装ph或碱浓度电极和温度传感器，将实测碱浓度与预设的“时间-浓度”经验曲线比对，使用比例积分微分pid算法驱动补碱泵和加热器，使碱浓度维持在预定轨迹上。

2、然而，上述规模化生产方案均存在同一个问题：腌制装置内的禽蛋容易出现腌制品质波动，导致腌蛋次品率升高。

技术实现思路

1、本技术主要解决的技术问题是如何降低禽蛋腌制过程中产生的腌制品质波动。

2、根据第一方面，根据一实施例中提供了一种禽蛋腌制的控制方法，应用于控制终端，包括：接收腌制装置发送的腌制数据；腌制装置内装有禽蛋，腌制数据包括腌制装置内的实测碱浓度、实测温度和实测凝胶特征数据；实测凝胶特征数据至少包括非侵入式透射信号的首波声速和特征频带衰减系数，非侵入式透射信号通过对腌制装置进行信号激励获取；根据腌制数据确定腌制装置内的随时间变化的状态估计数据，状态估计数据包括每个禽蛋的蛋白内部的预测碱浓度、蛋白内部径向空间的预测凝胶度分布和预测凝胶前沿位置；预测凝胶前沿位置为在预测凝胶度分布中，在蛋壳内表面指向蛋黄的方向上，预测凝胶度首次低于预设阈值时对应的径向位置；根据状态估计数据，确定腌制装置的目标补碱流速和目标温度设定值；将目标补碱流速和目标温度设定值发送至腌制装置，以使腌制装置根据目标补碱流速和目标温度设定值进行腌制控制。

3、一实施例中，根据腌制数据确定腌制装置内的随时间变化的状态估计数据，包括：将腌制数据作为观测值，输入以数字孪生模型为状态转移算子的粒子滤波状态估计器，得到状态估计数据。

4、一实施例中，数字孪生模型包括碱的有效扩散系数与蛋白的凝胶度之间的映射关系以及凝胶度演化的微分方程；

5、映射关系满足：；

6、微分方程为：；

7、其中，deff为碱的有效扩散系数，d0为未凝固蛋白中的碱离子的本征扩散系数，g为蛋白的凝胶度，β为凝胶阻碍指数且β > 1；c为碱浓度，单位为mol/m3，t为时间，kg(t)为依赖温度t的速率常数，m为碱浓度反应级数，p为凝胶化反应级数。

8、一实施例中，粒子滤波状态估计器用于：采用粒子滤波算法，将数字孪生模型作为状态转移模型，将实测凝胶特征数据作为观测值；利用观测模型将各粒子所代表的状态映射为预测凝胶特征数据；计算预测凝胶特征数据与实测凝胶特征数据之间的偏差，根据偏差更新各粒子的权重，以校正各粒子所代表的状态估计值。

9、一实施例中，利用观测模型将各粒子所代表的状态映射为预测凝胶特征数据，包括：根据预测凝胶度分布，确定每个禽蛋的蛋白的平均凝胶度；根据预测凝胶前沿位置和禽蛋的尺寸，确定每个禽蛋的蛋白的凝胶层厚度；将所有禽蛋的平均凝胶度和凝胶层厚度输入观测模型，输出与实测凝胶特征数据相对应的预测凝胶特征数据。

10、一实施例中，根据状态估计数据，确定腌制装置的目标补碱流速和目标温度设定值，包括：以状态估计数据为输入，通过模型预测控制方法进行滚动优化求解，得到补碱流速请求值和温度设定请求值；根据补碱流速请求值和温度设定请求值，确定目标补碱流速和目标温度设定值。

11、一实施例中，腌制装置的数量为多个，通过模型预测控制方法进行滚动优化求解，包括：针对第k腌制装置，在预测时域内，使用与第k腌制装置对应的第一模型预测控制器，最小化第一目标函数为目标，基于第一约束条件进行求解；

12、第一目标函数jk为：

13、；

14、第一约束条件包括：

15、cbulk,min ≤ cbulk(t) ≤ cbulk,max；

16、tmin ≤ tsp(j) ≤ tmax；

17、| tsp(j+1) - tsp(j) | ≤ δtrate；

18、0 ≤ valk(j) ≤ vmax；

19、其中，ω1、ω2和ω3为权重系数，为在tfin时刻的平均凝胶度，tfin为预测凝胶度首次达到目标凝胶度gtarget的估计时刻，hp为预测时域对应的周期数，valk(j)为预测时域中的第j周期的补碱流速，tsp(j)为预测时域中的第j周期的温度设定值，topt为预设的参考腌制温度，cbulk(t)为第t时刻的碱浓度，cbulk,min为预设的碱浓度最小值，cbulk,max为预设的碱浓度最大值，tmin为预设的温度最小值，tmax为预设的温度最大值，tsp(j+1)为预测时域中的第j+1周期的温度设定值，δtrate为预设的最大温度变化量，vmax为预设的补碱流速最大值，以上所有补碱流速的单位均为l/min，所有温度的单位均为℃。

20、一实施例中，根据补碱流速请求值和温度设定请求值，确定目标补碱流速和目标温度设定值，包括：根据每一个腌制装置的温度设定请求值，确定全部腌制装置的需求加热总功率，以及根据每一个腌制装置的补碱流速请求值，确定全部腌制装置的需求补碱总流速；在检测到需求加热总功率不超过预设加热总功率上限，并且需求补碱总流速不超过预设补碱总流速上限时，将补碱流速请求值作为目标补碱流速，将温度设定请求值作为目标温度设定值；在检测到需求加热总功率超过预设加热总功率上限，或者需求补碱总流速超过预设补碱总流速上限时，根据需求加热总功率和需求补碱总流速，通过模型预测控制方法进行滚动优化求解，得到每一个腌制装置的目标补碱流速和目标温度设定值。

21、一实施例中，根据需求加热总功率和需求补碱总流速，通过模型预测控制方法进行滚动优化求解，包括：将需求加热总功率和需求补碱总流速输入第二模型预测控制器，以最小化第二目标函数为目标，基于第二约束条件进行求解；

22、第二目标函数jglobal为：

23、

24、第二约束条件包括第一约束条件，以及：

25、；

26、；

27、其中，n为腌制装置的数量，n≥2且为整数，tfin,k为第k腌制装置的预测凝胶度首次达到目标凝胶度gtarget的估计时刻，tref为禽蛋的理想腌制时间，ρ为加权因子，为需求加热总功率，为需求补碱总流速，ptotal为预设加热总功率上限，ftotal为预设补碱总流速上限。

28、一实施例中，在腌制装置根据目标补碱流速和目标温度设定值进行腌制控制之后，控制方法还包括：在腌制装置完成腌制后，获取已腌制的禽蛋的实测凝胶度分布；根据实测凝胶度分布与预测凝胶度分布之间的偏差，调整数字孪生模型的模型参数。

29、根据第二方面，一种实施例中提供一种禽蛋腌制的控制终端，包括：

30、存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于通过执行计算机程序以实现第一方面实施例中的任一项的控制方法。

31、根据第三方面，一种实施例中提供一种禽蛋腌制的控制系统，包括控制终端和至少一个腌制装置，腌制装置用于装入禽蛋；腌制装置用于获取腌制数据并将腌制数据发送至控制终端；接收控制终端发送的目标补碱流速和目标温度设定值，根据目标补碱流速和目标温度设定值进行腌制控制；控制终端用于接收腌制数据；根据腌制数据确定对应的腌制装置随时间变化的状态估计数据；根据状态估计数据，确定对应的腌制装置的目标补碱流速和目标温度设定值；将目标补碱流速和目标温度设定值发送至对应的腌制装置；其中，腌制数据包括腌制装置内的实测碱浓度、实测温度和实测凝胶特征数据；实测凝胶特征数据根据非侵入式透射信号确定，非侵入式透射信号通过对腌制装置进行信号激励获取；状态估计数据包括每个禽蛋的蛋白随时间变化的预测碱浓度、预测凝胶度分布和预测凝胶前沿位置；预测凝胶前沿位置为在预测凝胶度分布中，预测凝胶度首次达到预设阈值时对应的最内层径向位置。

32、一实施例中，腌制装置包括用于装入禽蛋的腌制容器和设置在腌制容器上的：传感器组件，用于获取腌制数据；第一通信单元，用于发送腌制数据，接收目标补碱流速和目标温度设定值；以及执行单元，用于根据目标补碱流速和目标温度设定值执行腌制控制。

33、一实施例中，控制终端包括：第二通信单元，用于接收腌制数据，发送目标补碱流速和目标温度设定值；以及处理器，用于根据腌制数据确定对应的腌制装置随时间变化的状态估计数据；根据状态估计数据，确定目标补碱流速和目标温度设定值。

34、一实施例中，传感器组件包括设置在腌制容器的外壁的超声传感器；超声传感器包括发射探头、接收探头和处理单元，

35、发射探头用于发射超声激励信号，超声激励信号激励外壁形成导波，导波在腌制容器内传播生成超声波形，超声波形包括外壁直达波、多次反射波和穿过禽蛋的透射波；接收探头用于接收超声波形；处理单元用于去除外壁直达波和多次反射波，选取首波到达时间窗口内的透射波进行特征提取，得到实测凝胶特征数据。

36、根据第四方面，一种实施例中提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，计算机程序能够被处理器执行以实现第一方面实施例中任一项的控制方法。

37、依据上述实施例提供的禽蛋腌制的控制方法，通过基于腌制装置内的实测碱浓度、实测温度和实测凝胶特征数据来确定状态估计数据，其中，状态估计数据中的预测凝胶度分布、预测凝胶前沿位置和预测碱浓度反映了禽蛋腌制过程中的“碱胶耦合”的制约关系，即碱的扩散传质与蛋白质凝胶化反应之间存在的实时、双向和非线性的制约关系；因此，根据反映碱胶耦合制约关系的状态估计数据来确定腌制装置的补碱流速和温度设定值并进行腌制控制，能够消除由“碱胶耦合”非线性带来的腌制品质波动，显著降低腌制禽蛋的次品率。