基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控方法及系统与流程

本发明涉及计算机，具体为基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控方法及系统。

背景技术：

1、速冻技术是现代食品加工、冷链物流及生物医药等领域的关键技术之一，其通过快速将产品温度降至冰点以下，有效抑制微生物繁殖并保持食品原有的组织结构和营养成分，在保障食品安全、延长产品货架期方面发挥着重要作用。随着人们对食品品质要求的不断提升以及冷链物流体系的快速发展，速冻技术的应用范围持续扩大，对温度控制精度和响应速度的要求也日益严苛。

2、在速冻温控系统的实际运行过程中，温度监测与调控是确保速冻质量的核心环节。传统速冻温控方法主要依赖集中式云计算架构进行数据处理与决策，即在云端服务器上完成温度数据的分析、处理以及控制策略的下发。然而，该架构在面对速冻生产环境时存在显著的技术瓶颈：速冻室内的温度变化极为迅速，微小的延迟都可能导致温度过冲或欠冲现象，造成冰晶生成不均匀、产品品质下降；此外，速冻生产线通常部署在网络环境复杂的工业场景中，网络波动或中断将直接影响温控指令的实时性与可靠性，而大量温度传感器数据的频繁上传也会造成网络拥塞，进一步加剧控制滞后问题。

3、由于现有技术中云端处理模式的固有延迟特性，导致温控系统无法有效应对速冻过程中温度的快速波动，表现为调节滞后、控制精度不足以及能耗偏高等问题，这已成为制约速冻温控技术进一步发展的关键障碍，亟需通过新的技术途径加以解决。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控方法及系统，可以有效解决上述背景技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控方法，包括以下具体步骤：

3、s1：在速冻室内部署边缘计算节点，并在所述边缘计算节点中运行数字孪生模型；所述边缘计算节点用于在速冻室本地完成温度数据的处理与分析，以及控制策略的实时计算；所述数字孪生模型用于构建速冻室温度场的虚拟映射，实现温度变化趋势的预测；

4、s2：通过部署在速冻室内的多个温度传感器实时采集温度数据，并将所述温度数据发送至所述边缘计算节点；

5、s3：在所述边缘计算节点中对采集到的温度数据进行预处理，包括数据滤波、校准和特征提取，去除噪声和异常值，提取温度变化的关键特征；

6、s4：基于预处理后的温度数据，更新所述数字孪生模型中的温度场虚拟映射，并利用更新后的数字孪生模型进行温度变化趋势预测，得到预测温度曲线；

7、s5：根据所述预测温度曲线，在所述边缘计算节点中执行控制策略计算，生成制冷系统的调节指令；

8、s6：将所述调节指令下发至速冻室的制冷系统执行，实现对速冻室温度的实时控制。

9、优选的，所述步骤s1中，边缘计算节点采用工业级嵌入式计算平台，具备防水防尘性能，适用于速冻室低温潮湿环境，计算能力支持高频率浮点运算，数据存储容量满足预设要求。

10、优选的，所述步骤s1中，数字孪生模型基于历史运行数据训练得到，包含速冻室热力学模型、制冷系统响应模型和环境干扰模型，采用深度神经网络构建，输入为当前温度状态和近期温度序列，输出为未来预设时间窗口内的温度预测值。

11、优选的，所述步骤s2中，温度传感器采用高精度热电偶阵列，分布覆盖速冻室的空间网格，采样频率满足预设要求，测量精度满足高精度要求，传感器数据通过工业总线实时传输至边缘计算节点。

12、优选的，所述步骤s3中，数据预处理采用自适应卡尔曼滤波算法，根据温度变化动态调整滤波参数；特征提取包括当前温度值、温度变化率、温度梯度分布和历史温度曲线的统计特征。

13、优选的，所述步骤s4中，数字孪生模型的更新频率与温度数据采集频率同步，每完成一次温度数据采集即触发模型更新；预测时间窗口覆盖未来预设时间段内的温度变化，预测结果以概率分布形式输出。

14、优选的，所述步骤s5中，控制策略计算采用模型预测控制算法，以温度跟踪误差和能耗加权和为目标函数，在约束条件下求解最优调节指令；制冷系统调节指令包括压缩机启停状态、制冷剂流量设定值和膨胀阀开度。

15、优选的，所述步骤s6中，调节指令通过工业控制总线实时下发至制冷系统执行，控制周期满足预设要求，确保温控响应速度满足速冻过程对温度快速变化的要求。

16、本发明还提出了基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控系统。

17、根据本发明第二方面实施例的速冻温控系统，包括：速冻室、制冷系统、多个温度传感器、边缘计算节点和数字孪生模型；所述多个温度传感器部署在速冻室内部，用于实时采集温度数据；所述边缘计算节点部署在速冻室本地，与所述温度传感器和所述制冷系统通信连接，用于在本地完成温度数据处理、控制策略计算和调节指令下发；所述数字孪生模型运行在所述边缘计算节点中，用于构建速冻室温度场的虚拟映射并进行温度变化趋势预测。

18、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

19、一、降低温控延迟。通过在速冻室本地部署边缘计算节点，将数据处理和控制策略计算从云端迁移至边缘侧，彻底消除了网络通信带来的时间延迟，控制响应速度满足快速响应要求，有效避免温度过冲和欠冲现象。

20、二、提高控制精度。基于数字孪生模型的温度预测功能，控制策略可以提前感知温度变化趋势并主动调节，实现前馈控制，温度控制精度较传统反馈控制方式显著提升，冰晶生成更加均匀，产品品质得到改善。

21、三、增强系统可靠性。边缘计算节点本地运行不依赖云端网络连接，即使在网络中断情况下仍能维持正常的温控功能，系统可用性大幅提升。

22、四、减少网络负载。温度数据在边缘侧完成预处理和分析，仅将关键控制结果上传云端，网络传输数据量大幅降低，有效避免网络拥塞问题。

23、五、降低能耗。通过模型预测控制算法优化制冷系统运行策略，在保证温度控制精度的前提下减少不必要的制冷能量输入，实现节能降耗。

1.基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.基于边缘计算与数字孪生协同的速冻温控系统，其特征在于，包括：速冻室、制冷系统、多个温度传感器、边缘计算节点和数字孪生模型；所述多个温度传感器部署在速冻室内部，用于实时采集温度数据；所述边缘计算节点部署在速冻室本地，与所述温度传感器和所述制冷系统通信连接，用于在本地完成温度数据处理、控制策略计算和调节指令下发；所述数字孪生模型运行在所述边缘计算节点中，用于构建速冻室温度场的虚拟映射并进行温度变化趋势预测。

3.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述边缘计算节点采用工业级嵌入式计算平台，具备防水防尘性能，适用于速冻室低温潮湿环境，计算能力支持高频率浮点运算，数据存储容量满足预设要求。

4.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述数字孪生模型基于历史运行数据训练得到，包含速冻室热力学模型、制冷系统响应模型和环境干扰模型，采用深度神经网络构建，输入为当前温度状态和近期温度序列，输出为未来预设时间窗口内的温度预测值。

5.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述温度传感器采用高精度热电偶阵列，分布覆盖速冻室的空间网格，采样频率满足预设要求，测量精度满足高精度要求，传感器数据通过工业总线实时传输至边缘计算节点。

6.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述数据预处理采用自适应卡尔曼滤波算法，根据温度变化动态调整滤波参数；特征提取包括当前温度值、温度变化率、温度梯度分布和历史温度曲线的统计特征。

7.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述数字孪生模型的更新频率与温度数据采集频率同步，每完成一次温度数据采集即触发模型更新；预测时间窗口覆盖未来预设时间段内的温度变化，预测结果以概率分布形式输出。

8.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述控制策略计算采用模型预测控制算法，以温度跟踪误差和能耗加权和为目标函数，在约束条件下求解最优调节指令；制冷系统调节指令包括压缩机启停状态、制冷剂流量设定值和膨胀阀开度。

9.如权利要求1所述的速冻温控方法，其特征在于，所述调节指令通过工业控制总线实时下发至制冷系统执行，控制周期满足预设要求，确保温控响应速度满足速冻过程对温度快速变化的要求。

10.如权利要求2所述的速冻温控系统，其特征在于，所述速冻室采用双层保温结构，墙体填充保温材料；所述制冷系统包括制冷机组、冷凝器、蒸发器和膨胀阀；所述边缘计算节点通过工业总线分别与所述温度传感器和所述制冷系统进行数据通信。