一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法与流程

本发明属于冷链物流监控，具体涉及了一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法。

背景技术：

1、鲜炖燕窝采用98℃低温炖煮工艺制备，产品无防腐剂添加，品质稳定性极差，必须依托0-4℃全程低温冷链环境完成储运流转，对冷链温控精度、状态稳定性及异常容错能力具有极高要求。当前鲜炖燕窝冷链监测与管控方案较为传统，主流方式多为温度记录仪事后数据回溯、无线温湿度标签实时超限报警两类，仅能实现冷链温度的基础监测。其中，事后记录仪仅可完成温度数据的事后读取核验，一旦出现温度超标，通常只能采取整批产品报废的处理方式，资源损耗严重；无线温湿度标签虽可实现实时超限报警，但仅能预警异常，无法对已发生的温度偏差进行修正与补偿，防控具备明显滞后性。现有少量高端冷链预测模型仅针对冷链环境空气温度进行建模分析，未结合燕窝料液自身的物理状态变化特征，监测维度单一、适配性差。

2、现有技术体系存在诸多实际技术痛点，难以满足鲜炖燕窝高精度冷链管控需求：其一，常规监测传感器仅采集冷链箱体空气温度，燕窝瓶内核心料液温度存在明显响应滞后特性，易出现环境温度达标、瓶内料液已悄然超温的监测失真问题，无法真实反映产品实际温控状态；其二，冷链运输过程中的振动、撞击等机械扰动会破坏燕窝料液热边界层，引发局部快速升温现象，传统单一温度监测手段无法识别该类隐性异常；其三，现有技术缺乏精细化状态判别能力，无法区分轻微可恢复超温与不可逆变质异常，极易造成合规良品误报废，大幅提升产品储运损耗与运营成本；其四，现有冷链管控模式均为被动监测预警，无针对性的动态温度补偿与异常修复机制，温控异常发生后无法主动干预纠偏，只能被动承担产品品质损耗损失，冷链管控智能化、精细化程度严重不足。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中的上述问题，即现有鲜炖燕窝冷链监测存在的监测维度单一、瓶内料液温控状态识别失真、隐性温度异常无法捕获、异常等级判别精细化不足、无动态温度补偿能力且模型无法迭代优化，造成难以适配高品质鲜炖燕窝工业化冷链精准管控的问题，本发明提出了一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，包括以下步骤：

2、采集冷链运输过程中鲜炖燕窝的多模态信号，所述多模态信号包括瓶内中心温度信号、瓶壁温度信号、机械扰动信号、箱门状态信号以及相变储能模块的热状态信号；

3、周期性地对燕窝瓶壁施加短时热脉冲，根据所述瓶内中心温度信号和瓶壁温度信号，采用互相关法计算鲜炖燕窝料液的等效热惯性特征量；

4、对所述多模态信号和所述等效热惯性特征量分别计算当前时刻处于预设状态等级的区间值基本概率赋值，所述预设状态等级包括正常、预冷待机、轻度可补偿、中度不可逆、严重报废；当不同信号的区间值基本概率赋值存在判定冲突时，引入冲突检测因子进行折扣修正，再采用区间证据组合规则进行融合，得到各状态等级的融合信度区间，进而得到初判异常状态以及表征该初判不确定性的融合置信度；

5、构建支持双向转移的多级状态机，根据所述融合信度区间驱动状态升级；当连续多次所述等效热惯性特征量恢复至基线阈值以内且瓶内中心温度低于预设值时，允许所述状态机从轻度或中度异常状态按照预设恢复条件降级回迁；状态升级后的状态或降级回迁后的状态，作为最终状态等级；

6、依据所述最终状态等级执行分级补偿：预冷待机时对相变储能模块主动预冷，当融合信度低于取消阈值且当前瓶内中心温度低于预设恢复温度阈值时，反向加热恢复蓄冷能力；轻度可补偿时压缩后续允许环境温度；中度不可逆时计算动态剩余货架期并更新二维码；严重报废时发出报警并禁用补偿。

7、本发明的有益效果：

8、1）采集瓶内中心温度、瓶壁双冗余温度、环境温湿度、加速度冲击、门磁开关、相变模块热状态六类信号，构建多模态传感器证据集，实现从环境到料液、从热场到扰动的全方位感知。在此基础上，通过互相关热脉冲主动激励与温度归一化补偿机制，提取料液等效热惯性特征量，实现凝胶化、沉淀、气泡等内部变质前兆的主动识别，打破传统被动测温无法感知料液内部结构变化的局限，同时利用加速度计实时检测机械冲击并动态修正热交换系数，避免热边界层破坏导致的隐性温度异常漏报；

9、2）通过区间值基本概率赋值、冲突检测因子、折扣修正及区间证据组合规则，显式表达传感器置信度不确定性，有效处理开门时门磁正常但温度滞后等证据冲突场景，克服传统单阈值方法在证据冲突时决策失效的缺陷。同时，将温度历程对品质的影响分解为可逆等效时间与不可逆高温损伤因子，实现正常、预冷待机、轻度可补偿、中度不可逆、严重报废五级精细化判别，区分可逆波动与不可逆损伤，避免轻微超温即整批报废；

10、3）构建支持双向转移的多级状态机，基于归一化热惯性特征量恢复情况，允许状态机从轻度或中度异常状态降级回迁至正常状态，突破传统冷链监测中异常即报废、无法自恢复的技术偏见；并设计预冷待机主动预冷、轻度可补偿压缩后续环境温度、中度不可逆输出动态剩余货架期、严重报废报警禁用补偿的四等级差异化补偿闭环，实现从异常检测到补偿执行再到状态恢复的完整闭环；

11、4）基于可逆等效时间与不可逆高温损伤因子联合计算动态剩余货架期，编码为二维码供消费者扫码获取真实保质期信息，避免因轻微超温导致整批报废，同时，以单次运输任务的补偿命中率、精度及末端品质检测结果为反馈样本，触发边缘微调，仅更新最后一层置信度映射参数并加入弹性权重巩固正则项防止遗忘，实现模型持续自优化，适应批次差异和环境变化。

1.一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，所述采用互相关法计算等效热惯性特征量的具体过程为：

3.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，对所述多模态信号和所述等效热惯性特征量分别计算当前时刻处于预设状态等级的区间值基本概率赋值，具体过程为：

4.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，当不同信号的区间值基本概率赋值存在判定冲突时，引入冲突检测因子进行折扣修正，具体为：

5.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，采用区间证据组合规则进行融合，得到各状态等级的融合信度区间，进而得到初判异常状态以及表征该初判不确定性的融合置信度，具体为：

6.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，所述驱动状态升级具体通过以下状态恶化方向的转移条件实现：

7.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，所述允许状态机从轻度或中度异常状态按照预设恢复条件降级回迁，具体通过以下状态恢复方向的降级回迁条件实现：

8.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，所述预冷待机时对相变储能模块主动预冷的具体过程为：

9.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，所述轻度可补偿时压缩后续允许环境温度的具体过程为：

10.根据权利要求1所述的一种鲜炖燕窝冷链温度数据的异常检测与补偿方法，其特征在于，还包括对所述区间值基本概率赋值函数进行在线增量微调，其方法为：