一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警方法和系统与流程

本发明属于驼奶品质劣变检测预警，具体涉及一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警方法和系统。

背景技术：

1、驼奶因其独特的营养成分和生物活性物质，作为一种天然功能性食品日益受到广泛关注。然而，驼奶在运输与贮藏过程中品质极易受多种环境因素影响。研究表明，不当的温度控制会加速微生物繁殖与理化性质劣变。此外，驼奶脂肪球直径较小（显著小于牛奶的脂肪球直径），导致单位体积脂肪的界面面积更大，对振动更为敏感；运输震荡可破坏驼奶的乳化体系并激活脂肪酶活性。冷藏过程中驼奶的优势腐败菌属会由乳酸球菌属（lactococcus）转变为假单胞菌属（pseudomonas），假单胞菌属的蛋白酶活性高，且在热处理后仍保留较高的活性，这意味着即使后续加工中的杀菌工艺也无法消除其在运输过程中已产生的耐热腐败酶。

2、现有技术中，对乳制品运输过程的品质监控多采用温度单一参数监测方案。然而，对于成分结构更敏感、脂肪酶活性更高的驼奶而言，仅监测温度参数无法全面反映运输震荡对品质劣变的显著影响，难以满足驼奶高品质运输的监控需求，不利于后续成品生产安全。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警方法，包括：

2、获取驼奶原料乳运输罐的振动数据和所述运输罐内的实时温度数据；

3、对所述实时温度数据，并行提取两路温度特征，其中一路得到整体热负荷温度，另一路得到局部热点温度；所述整体热负荷温度为表征所述运输罐内整体受热状态的温度；所述局部热点温度为表征所述运输罐内温度最高处受热状态的温度；

4、分别以所述整体热负荷温度和所述局部热点温度为输入温度，利用微生物温度依赖生长速率函数，对应计算得到微生物的整体温度依赖生长速率和局部温度依赖生长速率；

5、基于所述振动数据，分别对所述整体温度依赖生长速率和所述局部温度依赖生长速率进行修正，得到修正后的整体温度依赖生长速率和局部温度依赖生长速率；并将所述修正后的整体温度依赖生长速率作为微生物的整体有效生长速率，将修正后的局部温度依赖生长速率作为局部有效生长速率；

6、将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，分别代入微生物增殖动力学微分方程进行计算，分别得到反应所述运输罐内整体微生物增殖程度的整体理化劣变指数和反应所述运输罐内温度最高处微生物增殖程度的局部安全风险指数，以进行分级预警；其中，所述微生物增殖动力学微分方程基于微生物生长受环境容量限制的自限性机制构建。

7、优选的，所述微生物温度依赖生长速率函数按下述步骤构建：

8、根据输入温度、微生物最低生长温度、微生物最高生长温度和微生物最适生长温度确定温度调节因子；

9、基于微生物最适生长温度下的最大比生长速率与所述温度调节因子的乘积得到微生物温度依赖生长速率函数。

10、优选的，所述微生物温度依赖生长速率函数满足如下公式：

11、；

12、其中，为微生物温度依赖生长速率；t为输入温度；当计算所述整体温度依赖生长速率时，t的取值为所述整体热负荷温度；当计算所述局部温度依赖生长速率时，t的取值为所述局部热点温度；为微生物最适生长温度下的最大比生长速率；、、分别为微生物最低生长温度、微生物最高生长温度和微生物最适生长温度；为温度调节因子。

13、优选的，所述基于所述振动数据，分别对所述整体温度依赖生长速率和所述局部温度依赖生长速率进行修正，得到微生物的整体有效生长速率和局部有效生长速率，包括：

14、对所述振动数据进行特征提取，得到振动烈度，并计算所述振动烈度的线性增函数，得到振动修正系数；

15、计算所述振动修正系数与所述整体温度依赖生长速率的乘积，得到微生物的整体有效生长速率；

16、计算所述振动修正系数与所述局部温度依赖生长速率的乘积，得到微生物的局部有效生长速率。

17、优选的，所述振动修正系数的计算过程满足如下公式：

18、；

19、其中，为振动修正系数，v为振动烈度；为参考振动烈度；为振动影响系数；＞0；α＞0。

20、优选的，所述将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，分别代入微生物增殖动力学微分方程进行计算，对应得到整体理化劣变指数和局部安全风险指数，包括：

21、基于微生物生长受环境容量限制的自限性机制，以微生物数量预测值为状态变量，构建微生物增殖动力学微分方程；所述微生物增殖动力学微分方程中微生物数量预测值的变化率等于有效生长速率、自限性增殖抑制项和微生物数量预测值的乘积；所述自限性增殖抑制项根据微生物数量预测值与最大微生物承载容量的比值确定；

22、将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，分别代入所述有效生长速率，进行数值积分求解，对应得到整体微生物数量预测值和局部微生物数量预测值；

23、基于品质劣变临界微生物数量，分别对所述整体微生物数量预测值和所述局部微生物数量预测值进行截断线性映射计算，对应得到整体理化劣变指数和局部安全风险指数。

24、优选的，所述微生物增殖动力学微分方程满足如下公式：

25、；

26、其中，为t时刻微生物数量预测值；为温度依赖生长速率；t为输入温度；为t时刻振动修正系数；为有效生长速率；为最大微生物承载容量，为自限性抑制项。

27、优选的，所述整体理化劣变指数和局部安全风险指数的计算过程满足如下公式：

28、；

29、；

30、其中，为整体理化劣变指数，为整体微生物数量预测值，为装车时的初始微生物数量；为品质劣变临界微生物数量；为局部安全风险指数；为局部微生物数量预测值，>。

31、优选的，所述分级预警，包括：

32、当所述局部安全风险指数低于第一阈值，且所述整体理化劣变指数低于所述第一阈值时，输出正常入库信号；

33、当所述局部安全风险指数大于或等于所述第一阈值且低于第二阈值时，输出降级使用信号；并根据所述整体理化劣变指数的大小确定所述降级使用信号的子等级；其中，所述子等级级别的高低与所述整体理化劣变指数的大小呈正相关；

34、当所述局部安全风险指数大于或等于所述第二阈值时，强制输出报废信号预警；所述第二阈值大于所述第一阈值。

35、优选的，所述实时温度数据包括所述运输罐内多个监测点的实时温度，各所述监测点的实时温度通过对各所述监测点的实测温度进行异常值剔除处理得到；多个所述监测点均布于所述运输罐内的多个高度；所述对所述实时温度数据，并行提取两路温度特征，得到所述运输罐内的整体热负荷温度和局部热点温度，包括：

36、基于各所述监测点所处高度的驼奶分层特性，确定各所述监测点的实时温度的权重，并计算所述多个监测点的实时温度的加权平均值，得到所述运输罐内的整体热负荷温度；

37、提取各所述监测点的实时温度的最大值，作为局部热点温度。

38、基于同一发明构思，本发明还提供了一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警系统，所述预警分级系统设置于电子设备上，所述电子设备与安装在驼奶原料乳运输罐内的温度传感器和振动传感器连接，所述预警分级系统包括：

39、数据获取模块，用于通过所述温度传感器和所述振动传感器获取驼奶原料乳运输罐的振动数据和所述运输罐内的实时温度数据，并将所述实时温度数据发送至特征提取模块，将所述振动数据发送至振动修正模块；

40、所述特征提取模块，用于接收所述实时温度数据，对所述实时温度数据，并行提取两路温度特征，其中一路得到整体热负荷温度，另一路得到局部热点温度；所述整体热负荷温度为表征所述运输罐内整体受热状态的温度；所述局部热点温度为表征所述运输罐内温度最高处受热状态的温度；并将所述整体热负荷温度和所述局部热点温度发送至生长速率计算模块；

41、所述生长速率计算模块，用于接收所述整体热负荷温度和所述局部热点温度，分别以所述整体热负荷温度和所述局部热点温度为输入温度，利用微生物温度依赖生长速率函数，对应计算得到微生物的整体温度依赖生长速率和局部温度依赖生长速率，并将所述整体温度依赖生长速率和所述局部温度依赖生长速率发送至所述振动修正模块；

42、所述振动修正模块，用于接收所述振动数据，基于所述振动数据，分别对所述整体温度依赖生长速率和所述局部温度依赖生长速率进行修正，得到修正后的整体温度依赖生长速率和局部温度依赖生长速率；并将所述修正后的整体温度依赖生长速率作为微生物的整体有效生长速率，将修正后的局部温度依赖生长速率作为局部有效生长速率；将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率发送至预警模块；

43、所述预警模块，用于接收所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，分别代入微生物增殖动力学微分方程进行计算，分别得到反应所述运输罐内整体微生物增殖程度的整体理化劣变指数和反应所述运输罐内温度最高处微生物增殖程度的局部安全风险指数，以进行分级预警；其中，所述微生物增殖动力学微分方程基于微生物生长受环境容量限制的自限性机制构建；

44、其中，所述微生物温度依赖生长速率函数按下述步骤构建：

45、根据输入温度、微生物最低生长温度、微生物最高生长温度和微生物最适生长温度确定温度调节因子；

46、基于微生物最适生长温度下的最大比生长速率与所述温度调节因子的乘积得到微生物温度依赖生长速率函数。

47、优选的，所述微生物温度依赖生长速率函数满足如下公式：

48、；

49、其中，为微生物温度依赖生长速率；t为输入温度；当计算所述整体温度依赖生长速率时，t的取值为所述整体热负荷温度；当计算所述局部温度依赖生长速率时，t的取值为所述局部热点温度；为微生物最适生长温度下的最大比生长速率；、、分别为微生物最低生长温度、微生物最高生长温度和微生物最适生长温度；为温度调节因子。

50、优选的，所述振动修正模块，具体用于：

51、对所述振动数据进行特征提取，得到振动烈度，并计算所述振动烈度的线性增函数，得到振动修正系数；

52、计算所述振动修正系数与所述整体温度依赖生长速率的乘积，得到微生物的整体有效生长速率；

53、计算所述振动修正系数与所述局部温度依赖生长速率的乘积，得到微生物的局部有效生长速率。

54、优选的，所述振动修正系数的计算过程满足如下公式：

55、；

56、其中，为振动修正系数，v为振动烈度；为参考振动烈度；为振动影响系数；＞0；α＞0。

57、优选的，所述预警模块，具体用于：

58、基于微生物生长受环境容量限制的自限性机制，以微生物数量预测值为状态变量，构建微生物增殖动力学微分方程；所述微生物增殖动力学微分方程中微生物数量预测值的变化率等于有效生长速率、自限性增殖抑制项和微生物数量预测值的乘积；所述自限性增殖抑制项根据微生物数量预测值与最大微生物承载容量的比值确定；

59、将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，分别代入所述有效生长速率，进行数值积分求解，对应得到整体微生物数量预测值和局部微生物数量预测值；

60、基于品质劣变临界微生物数量，分别对所述整体微生物数量预测值和所述局部微生物数量预测值进行截断线性映射计算，对应得到整体理化劣变指数和局部安全风险指数。

61、优选的，所述微生物增殖动力学微分方程满足如下公式：

62、；

63、其中，为t时刻微生物数量预测值；为温度依赖生长速率；t为输入温度；为t时刻振动修正系数；为有效生长速率；为最大微生物承载容量，为自限性抑制项。

64、优选的，所述整体理化劣变指数和局部安全风险指数的计算过程满足如下公式：

65、；

66、；

67、其中，为整体理化劣变指数，为整体微生物数量预测值，为装车时的初始微生物数量；为品质劣变临界微生物数量；为局部安全风险指数；为局部微生物数量预测值，>。

68、优选的，所述预警模块，还具体用于：

69、当所述局部安全风险指数低于第一阈值，且所述整体理化劣变指数低于所述第一阈值时，输出正常入库信号；

70、当所述局部安全风险指数大于或等于所述第一阈值且低于第二阈值时，输出降级使用信号；并根据所述整体理化劣变指数的大小确定所述降级使用信号的子等级；其中，所述子等级级别的高低与所述整体理化劣变指数的大小呈正相关；

71、当所述局部安全风险指数大于或等于所述第二阈值时，强制输出报废信号预警；所述第二阈值大于所述第一阈值。

72、优选的，所述实时温度数据包括所述运输罐内多个监测点的实时温度，各所述监测点的实时温度通过对各所述监测点的实测温度进行异常值剔除处理得到；多个所述监测点均布于所述运输罐内的多个高度；所述特征提取模块，具体用于：

73、基于各所述监测点所处高度的驼奶分层特性，确定各所述监测点的实时温度的权重，并计算所述多个监测点的实时温度的加权平均值，得到所述运输罐内的整体热负荷温度；

74、提取各所述监测点的实时温度的最大值，作为局部热点温度。

75、基于同一发明构思，本发明还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；

76、存储器，用于存储一个或多个程序；

77、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如前所述的一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警方法。

78、基于同一发明构思，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如前所述的一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警方法。

79、与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：

80、本发明提供了一种驼奶原料乳运输途中品质劣变的分级预警方法和系统，该方法包括：获取驼奶原料乳运输罐的振动数据和所述运输罐内多个高度上的实时温度数据；对所述实时温度数据，并行提取两路温度特征，得到所述运输罐内的整体热负荷温度和局部热点温度；基于所述整体热负荷温度和所述局部热点温度，利用温度与微生物最大比生长速率之间的函数关系，分别对应计算得到整体温度依赖生长速率和局部温度依赖生长速率；基于所述振动数据，分别对所述整体温度依赖生长速率和所述局部温度依赖生长速率进行修正，得到整体有效生长速率和局部有效生长速率；将所述整体有效生长速率和所述局部有效生长速率，分别代入微生物增殖动力学微分方程进行计算，对应得到整体理化劣变指数和局部安全风险指数，以进行分级预警；其中，所述微生物增殖动力学微分方程基于微生物生长受环境容量限制的自限性机制构建；本发明通过对运输罐实时温度数据并行提取两路温度特征，获取整体热负荷温度与局部热点温度，避免了平均化陷阱，解决了因假设罐内温度均匀而导致的局部变质被平均温度掩盖的问题；同时，利用振动数据对微生物温度依赖生长速率进行修正，定量描述了运输震荡对驼奶品质的影响，实现了温度与振动参数的协同监测；在此基础上，基于微生物生长自限性机制构建的微生物增殖动力学微分方程，双轨并行计算输出整体理化劣变指数与局部安全风险指数，实现了差异化的分级预警，既防止了劣变奶误入生产环节，又避免了合格奶源的浪费，在保障食品安全的同时提高了经济效益。