一种加热装置的控制方法和系统与流程

1.本说明书涉及加热装置领域，特别涉及一种加热装置的控制方法和系统。


背景技术：

2.加热装置主要是在加热装置底部进行加热(如在加热装置底部燃烧燃料进行加热)，冷风由底部进入，从下至上加热后由上部排出，相当于只进行了一次加热，这种方式使加热装置的底部和边上的温度没有得到很好的利用，造成了能源的浪费。同时，对于如风量、温度一类的工艺参数往往是通过人为经验确定的，对人员的依赖程度高，并且存在不准确的情况。
3.因此，有必要提供一种加热装置的控制方法和系统，以保证能源可以充分利用的同时避免人工、肉眼的判断带来的偏差，提高生产的智能化程度与效率。


技术实现要素：

4.本说明书实施例中的一个或多个提供一种加热装置的控制方法。所述加热装置的控制方法包括：在加热装置的内部设置热流通装置，所述热流通装置用于控制所述加热装置的热风炉中的三次加温的热流通过程，冷风通过所述热流通装置的所述三次加温后形成热风排出；在所述加热装置的内部设置调控装置，所述调控装置用于调节所述加热装置的加热参数，所述加热参数包括温度参数以及风量参数。
5.本说明书实施例中的一个或多个提供一种加热装置的控制系统，所述系统包括热流通控制模块以及加热参数调节模块：所述热流通控制模块作用于在加热装置的内部设置的热流通装置，所述热流通装置用于控制所述加热装置的热风炉中的三次加温的热流通过程，冷风通过所述热流通装置的所述三次加温后形成热风排出；所述加热参数调节模块作用于在所述加热装置的内部设置的调控装置，所述调控装置用于调节所述加热装置的加热参数，所述加热参数包括温度参数以及风量参数。
6.本说明书实施例中的一个或多个提供一种加热装置的控制装置，包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现加热装置的控制方法。
7.本说明书实施例中的一个或多个提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行加热装置的控制方法。
附图说明
8.本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
9.图1是根据本说明书一些实施例所示的加热装置的控制系统的应用场景示意图；
10.图2是根据本说明书一些实施例所示的示例性热风炉的结构示意图；
11.图3是根据本说明书一些实施例所示的调节温度参数的示意图；
12.图4是根据本说明书一些实施例所示的确定茶叶烘干温度的示意图；
13.图5是根据本说明书一些实施例所示的pid法控制火力调节装置和风力调节装置的示意图。
具体实施方式
14.为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
15.应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
16.如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
17.本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
18.图1是根据本说明书一些实施例所示的加热装置的控制系统的应用场景示意图。
19.如图1所示，加热装置的控制系统100的应用场景可以包括热风炉110、终端120、网络130、存储器140以及处理设备150。
20.在一些实施例中，加热装置的控制系统100可以通过实施本说明书中披露的方法和/或过程来控制热风炉110加热过程。加热装置的控制系统100可以广泛应用于取暖、加温、热风烘干、养殖加温，育菌加温、菌类加温等场景。
21.热风炉110指能产生热风的炉具。在一些实施例中，热风炉110可以包括热流通装置，即在工作时可以通过引风机从吸风口引入气流，引入的气流通过炉胆加热形成热风并从热风口流出。在一些实施例中，热流通装置的热风口可以与烘干装置连接，利用该热风口流出的热风对该装置内的物体进行烘干。例如，当对茶叶进行热风烘干时，热风炉110的热风口可以与用于放置茶叶的烘干装置连通，热风炉110产生的热风可以通过热风口进入用于放置茶叶的容器，以使烘干后的茶叶保持合适的色泽及干度。关于热风炉110的更多内容可以参见本说明书其他部分(例如，图2及其相关描述)，在此不再赘述。
22.在一些实施例中，热风炉110中可以设置有调控装置111，调控装置111指调节热风炉110的加热参数的装置。在一些实施例中，加热参数可以包括温度参数以及风量参数。在一些实施例中，调控装置111可以通过处理设备150控制热风炉110的引风机的吸风速度以
及炉门的开关程度进而调整加热的火力和/或风量。在一些实施例中，调控装置111可以包括火力调节装置以及风量调节装置，其中，火力调节装置调节火力，调节温度参数；风量调节装置调节风量，调节风量参数；火力调节装置及风量调节装置通过蓝牙(图中未示出)和/或网络130控制。在一些实施例中，调控装置111可以包括控制器，控制器用于确定温度参数。在一些实施例中，调控装置111可以通过pid控制算法控制火力调节装置和风量调节装置，从而调节加热参数。关于调控装置111的更多内容可以参见本说明书其他部分(例如，图3及其相关描述)，在此不再赘述。
23.在一些实施例中，调控装置111可以通过终端120、网络130、存储器140、以及处理设备150通信连接。在一些实施例中，调控装置111还可以将加热情况通过网络130发送到终端120中，方便用户(例如，热风炉110的操作员)监控加热进程。
24.在一些实施例中，可以通过温度传感器对热风炉110内的温度进行监控，以得到温度数据，并通过网络130发送到处理设备150中，以使处理设备150根据温度控制热风炉110加热的火力和/或风量。
25.网络130可以包括提供能够促进加热装置的控制系统100的信息和/或数据交换的任何合适的网络。加热装置的控制系统100的一个或多个组件(例如，热风炉110、终端120、存储器140以及处理设备150)之间可以通过网络130交换信息和/或数据。在一些实施例中，网络130可以是有线网络或无线网络中的任意一种或多种。在一些实施例中，网络130可以包括一个或以上网络接入点。例如，网络130可以包括有线或无线网络接入点。在一些实施例中，网络可以是点对点的、共享的、中心式的等各种拓扑结构或者多种拓扑结构的组合。
26.存储器140可以用于存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储器140可以存储从例如热风炉110、处理设备150等获得的数据和/或信息。例如，存储器140可以存储预先训练好的机器学习模型等。在一些实施例中，存储器140可以存储本说明书实施例所示的热风炉110加热的控制方法对应的程序代码，处理设备150从存储器140调用并执行程序代码以实现本说明书实施例所示的热风炉110加热的控制方法。在一些实施例中，存储器140可以设置在处理设备150中。在一些实施例中，存储器140可包括大容量存储器、可移除存储器等或其任意组合。
27.处理设备150可以处理从其他设备或加热装置的控制系统100各个组件中获得的数据和/或信息。在一些实施例中，处理设备150可以直接连接或通过网络130连接热风炉110、调控装置111、存储器140以及终端120以访问信息和/或数据。例如，处理设备150可以从调控装置111获取温度数据。在一些实施例中，处理设备150可以处理从调控装置111处获取的数据和/或信息。例如，处理设备150可以基于从调控装置111中获取温度数据控制热风炉110的引风机的吸风速度以及炉门的开关程度从而确定热风炉110的加热情况。在一些实施例中，处理设备150可以是单个服务器或服务器组。处理设备150可以是本地的、远程的。处理设备150可以在云平台上实现。
28.终端120可以指用户所使用的一个或多个终端设备或软件。在一些实施例中，终端120可以是移动设备、平板计算机、笔记本电脑等或其任意组合。在一些实施例中，终端120可以通过网络130与加热装置的控制系统100中的其他组件交互。例如，在一些实施例中，终端120可以接收处理设备150发送的温度数据，以实现对热风炉110实时监控。在一些实施例中，用户可以通过终端120可以向处理设备150发送相关信息(如茶叶的期望干度和/或期望
色泽)从而确定热风炉110的输出温度。
29.在一些实施例中，所述加热装置的控制系统100可以包括热流通控制模块和加热参数调节模块。
30.在一些实施例中，热流通控制模块可以作用于在加热装置的内部设置的热流通装置，所述热流通装置用于控制所述加热装置的热风炉中的三次加温的热流通过程，冷风通过所述热流通装置的所述三次加温后形成热风排出。
31.在一些实施例中，加热参数调节模块可以作用于在所述加热装置的内部设置的调控装置，所述调控装置用于调节所述加热装置的加热参数，所述加热参数包括温度参数以及风量参数。
32.应当理解，图1所示的系统及其模块可以利用各种方式来实现。需要注意的是，以上对于候选项显示、确定系统及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该系统的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中，图1中披露的热流通控制模块和加热参数调节模块可以是一个系统中的不同模块，也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如，各个模块可以共用一个存储模块，各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形，均在本说明书的保护范围之内。
33.图2是根据本说明书一些实施例所示的示例性热风炉的结构示意图。
34.在一些实施例中，如图2所示，热风炉110可以包括调控装置111、第一筒112、第二筒113、炉胆114、烟囱115以及热流通装置116。热流通装置116包括吸风口116-1、引风机116-2、第一层空腔116-3、第二层空腔116-4、风管116-5以及热风口116-6。在一些实施例中，调控装置111可以设置于热风炉110之上的任意适宜位置，调控装置111的部分组成结构(例如控制器)也可以设置在可与热风炉连接的装置之上，本说明书对此不做限制。
35.在一些实施例中，第二筒113设置于第一筒112内部，炉胆114设置于第二筒113内部。第一筒112与第二筒113之间形成第一层空腔116-3，第二筒113与炉胆114之间形成第二层空腔116-4。
36.在一些实施例中，热风炉110顶部设置有烟囱115，吸风口116-1环绕设置于烟囱115周围，且吸风口116-1与第一层空腔116-3连通。在另一些实施例中，第一层空腔116-3与第二层空腔116-4的上部呈水平状封闭，吸风口116-1可以垂直设置于烟囱115周围直接与第一层空腔116-3连通。
37.在一些实施例中，第一层空腔116-3与第二层空腔116-4之间通过引风机116-2连通。引风机116-2设置于第一筒112外侧，引风机116-2的进风口设置于第一筒112底部，且与第一层空腔116-3连通，引风机116-2的出风口设置于第二筒113的上部，且与第二层空腔116-4连通。
38.在一些实施例中，风管116-5水平设置于炉胆114内，且风管116-5的方向为热风口116-6与引风机116-2的连线的水平投影方向。
39.在一些实施例中，热风口116-6设置于第一筒112的外侧，热风口116-6与引风机116-2相对设置，且热风口116-6与第二层空腔116-4相连通。热风口116-6可以连接烘干装置(图中未示出)，使由热风口116-6输出的热风用于烘干。
40.在一些实施例中，热风炉110还可以包括温度传感器和风量传感器(图中未示出)，温度传感器和风量传感器可以设置于热风口116-6的位置。
41.在一些实施例中，第一筒、第二筒以及炉胆的形状可以为圆柱体、正方体、长方体、多棱柱体等。在一些实施例中，第一筒和第二筒的材质可以包括碳钢、不锈钢、紫铜等材质。在一些实施例中，炉胆的材质可以包括火泥、不锈钢等材质。
42.热流通装置116是用于控制热风炉110中的三次加温的热流通过程的装置。在一些实施例中，冷风通过热流通装置116的三次加温后形成热风排出。
43.在一些实施例中，三次加温的热流通过程包括：
44.(1)通过吸风口116-1获取冷风，冷风进入第一层空腔116-3的底部(如图中黑色箭头所示)。其中，主要由第一层空腔116-3的底部(炉桥上方)所释放的热量实现第一次加温。
45.(2)通过引风机116-2从第一层空腔116-3的底部获取冷风，冷风被输送至第二层空腔116-4的中上部，由第二层空腔116-4的上部的一侧输送至第二层空腔116-4的底部，再由第二层空腔116-4的底部输送至第二层空腔116-4的顶部(如图中白色箭头所示)。其中，主要由第二层空腔116-4的底部(例如，炉膛周围及炉桥底部空腔)所释放的热量实现第二次加温。
46.(3)由第二层空腔116-4的预设风口进入风管116-5中，通过热风口116-6排出自风管116-5中输送的热风(如图中斜纹箭头所示)。其中，主要由风管116-5所释放的热量实现第三次加温。
47.热风由冷风经热风炉110的热流通装置116后生成，生成的热风用于烘干。其中，第二层空腔116-4的底部包括炉桥(图中未示出)下端空腔；预设风口是在风管116-5朝向引风机116-2侧的开口，用于从第二层空腔116-4进风。
48.在一些实施例中，热风炉110的燃料可以包括固体燃料(例如，煤、焦炭)、液体燃料(例如，柴油、重油)和气体燃料(例如，煤气、天然气、液体气)。热风炉110中的燃料燃烧放热可以为三次加温的热流通过程提供热量，气流在风管中流通的过程中，通过第一层空腔116-3、第二层空腔116-4以及风管116-5中等流通途径中吸收热量，以实现三次加温过程。在一些实施例中，热风在风管116-5中的温度大于在第二层空腔116-4中的温度，在第二层空腔116-4中的温度大于在第一层空腔116-3中的温度。
49.在一些实施例中，调控装置111是用于调节加热装置的加热参数的装置。
50.加热参数是影响加热装置加热情况的参数。在一些实施例中，加热参数可以包括温度参数以及风量参数。例如，加热参数可以包括温度100℃，风量1000m3/h。在一些实施例中，温度参数和风量参数可以通过温度传感器和风量传感器测得，温度传感器和风量传感器可以设置于热风口的位置，用于测量经过热流通装置后的热风的加热参数。
51.在一些实施例中，调控装置111包括火力调节装置以及风量调节装置。在一些实施例中，调控装置111可以集成设置在热风炉110的中央控制系统中，如，调控装置111可以集成设置在热风炉110的控制面板上。调控装置111可以通过蓝牙和/或网络130与热风炉110的其他组件以及外部设备通信连接。
52.在一些实施例中，火力调节装置可以通过调节火力，调节温度参数。例如，当燃料为煤气是，火力调节装置可以是煤气调节装置，通过煤气调节装置调节火力。
53.在一些实施例中，风量调节装置可以通过调节风量，调节风量参数。例如，可以通
过调节引风机中的调速器来调节风量。
54.在一些实施例中，处理器可以通过蓝牙和/或网络发送控制指令对所述火力调节装置和风量调节装置进行控制。
55.在一些实施例中，火力调节装置可以根据设定的火力参数确定燃料的投入量，进而通过改变燃料燃烧的总放热量，从而调节热风炉110的火力。在一些实施例中，风量调节装置可以根据设定的风量参数确定引风机的转速，进而通过调节引风机中的调速器改变热风炉110中的风量。
56.在本说明书一些实施例中，通过热风炉中进行三次加温，相比于传统的仅利用炉膛上方热量进行加热的方法，可以在利用炉膛上方的热量基础上进一步利用了热风炉的炉膛周围及炉桥底部等部位的热量，通过多层腔体结构保证了燃料燃烧所释放的热能的充分利用，提高燃料利用率，节约能源。通过对温度参数和风量参数的调节，可以控制加热装置的温度与风量，使之更适合不同的应用场景。
57.图3是根据本说明书一些实施例所示的调节温度参数的示例性流程图。如图3所示，流程300包括下述步骤。在一些实施例中，流程300可以由处理设备150执行。
58.步骤310，通过终端设备获取待烘茶叶相关数据，所述待烘茶叶相关数据包括品种、干度、色泽、期望干度、期望色泽中的一种或多种。在一些实施例中，步骤310可以由加热参数调节模块执行。
59.待烘茶叶相关数据是反映等待烘干的茶叶的质量以及期望达到的质量的参数信息。在一些实施例中，待烘茶叶相关数据可以包括品种、干度、色泽、期望干度、期望色泽中的一种或多种。
60.品种是指物质被人为划分的种类。例如，茶叶的品种可以包括绿茶、黄茶、乌龙茶、红茶、黑茶、白茶等。
61.干度是描述物质中水分之外的质量占物质总质量的比例情况的数值。例如，茶叶的干度为85，可以表明茶叶中水分之外的质量占总质量的85％，水分质量占总质量的15％。在一些实施例中，干度也可以通过其他相关参数描述，例如，含水量、湿度等。
62.色泽是指物质的颜色和光泽。例如，茶叶的色泽对应的rgb值为(0，255，0)。
63.在一些实施例中，可以通过多种方式获取品种的值。
64.在一些实施例中，可以通过人为判断由终端设备输入品种的值。在一些实施例中，可以通过机器学习模型识别的方式获取品种的值。在一些实施例中，可以使用品种识别模型处理待烘茶叶的图片，以得到品种的值。例如，可以将待烘茶叶的图片输入品种识别模型，由品种识别模型输出品种的值。所述品种识别模型可以是卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn)等。可以利用历史待烘茶叶的图片作为训练数据训练品种识别模型，使得品种识别模型能够基于待烘茶叶的图片输出其对应的品种的值。训练数据对应的标签可以由人工输入或历史数据来确定。
65.在一些实施例中，可以通过多种方式获取干度的值。在一些实施例中，可以通过含水率检测仪(例如，红外线水分测定仪)确定干度的值。例如，将待烘茶叶中的部分样品进行脱水处理，在该脱水处理过程中，含水率检测仪持续测量并即时显示样品丢失的水分含量％，并根据其最终测定的水分含量值被锁定显示确定干度的值。
66.在一些实施例中，将待烘茶叶的图片输入干度判断模型后，可以由干度判断模型
输出待烘茶叶的干度。
67.干度判断模型可以是深度学习模型，例如，cnn等。关于干度判断模型的更多内容可以参见本说明书其他部分(例如，图5及其相关描述)，在此不再赘述。
68.在一些实施例中，可以通过多种方式获取色泽的值。
69.在一些实施例中，可以通过终端设备的颜色选择器获取色泽的值。例如，颜色选择器包括颜色面板和滑动组件，可以通过滑动组件中的滑块左右连续滑动操作使颜色面板中的颜色产生渐变效果。用户基于待烘茶叶的色泽与所述颜色面板中的颜色进行匹配并选择，获得所述色泽的值，可以是rgb的颜色值。
70.在一些实施例中，可以通过机器学习模型识别的方式获取品种的值。在一些实施例中，可以使用色泽判断模型处理待烘茶叶的图片，以得到色泽的值。例如，可以将待烘茶叶的图片输入色泽判断模型，由色泽判断模型输出色泽的值。所述色泽判断模型可以是cnn等。可以利用历史待烘茶叶的图片作为训练数据训练色泽判断模型，使得色泽判断模型能够基于待烘茶叶的图片输出其对应的色泽的值。训练数据对应的标签可以由人工输入或历史数据来确定。
71.在一些实施例中，可以通过终端设备输入期望干度的值。
72.在一些实施例中，可以通过终端设备输入期望色泽的值。例如，可以通过终端设备的颜色选择器获取色泽的值。
73.步骤320，基于所述待烘茶叶相关数据，通过所述控制器确定所述温度参数。在一些实施例中，步骤320可以由加热参数调节模块执行。
74.在一些实施例中，可以通过多种方式确定温度参数。在一些实施例中，可以通过人为经验确定温度参数。
75.在一些实施例中，调控装置可以包括控制器，控制器可以基于温度预测模型确定所述温度参数。
76.在一些实施例中，将待烘茶叶的品种、干度、色泽、期望干度、期望色泽输入温度预测模型后，可以由温度预测模型输出温度参数。在一些实施例中，温度预测模型所输出的温度参数可以作为pid法的热风炉期望温度，用于确定热风炉控制策略，具体内容请参见图5对应部分描述。
77.温度预测模型可以是深度学习模型，例如，深度神经网络(deep neural networks,dnn)、循环神经网络(recurrent neural network,rnn)、卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn)等。关于温度预测模型的更多内容可以参见本说明书其他部分(例如，图5及其相关描述)，在此不再赘述。
78.通过加热装置的控制方法，可以减少用户自行调整的盲目性和对经验的依赖性，避免人工、肉眼的判断带来的偏差或误判，提高生产的效率。
79.应当注意的是，上述有关流程调节温度参数的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程调节温度参数进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
80.图4是根据本说明书一些实施例所示的确定茶叶烘干温度的示意图。
81.如示意图400所示，控制器可以基于待烘茶叶的干度410、品种420、色泽430、期望干度440以及期望色泽450通过温度预测模型460确定温度参数470，以方便处理设备(如处
理设备150)根据温度参数470调整热风炉110的工作状态。
82.在一些实施例中，待烘茶叶的干度410可以基于待烘茶叶的图片411获取，具体可以先获取待烘茶叶的图片411，再基于干度判断模型412对待烘茶叶的图片411进行处理，以获取待烘茶叶的干度410。
83.在一些实施例中，待烘茶叶的图片411可以通过图像采集设备采集得到，例如，通过摄像头拍摄得到。再例如，用户可以通过智能设备(如终端120)采集待烘茶叶的图片411，示例性地，用户可以通过智能终端的相机软件或与处理设备150通信的特定应用软件拍摄待烘茶叶的图片411。在一些实施例中，待烘茶叶的图片411可以自动确定，例如，待烘茶叶相关数据可以包括待烘茶叶的图片411，在执行烘干任务时可以根据当前任务确定待烘茶叶相关数据，关于待烘茶叶相关数据具体内容可以参考步骤310的相关描述。
84.干度判断模型412可以是用于确定待烘茶叶的干度410的机器学习模型，干度判断模型412可以是深度学习模型，例如，cnn等。在一些实施例中，干度判断模型412的输入可以是待烘茶叶的图片411，输出可以是待烘茶叶的干度410。在一些实施例中，干度判断模型412可以通过多个有标签的训练样本训练得到。在一些实施例中，可以基于历史数据获得多组训练样本，每组训练样本可以包括多个训练数据及训练数据对应的标签。训练数据可以包括历史待烘茶叶图像，训练数据的标签可以是历史待烘茶叶的干度。在一些实施例中，历史待烘茶叶干度可以基于经验值进行人工设定。在一些实施例中，历史待烘茶叶干度可以通过含水率检测仪确定。
85.在一些实施例中，干度判断模型412可以是cnn。在将待烘茶叶的图片411输入干度判断模型412后，干度判断模型412可以对待烘茶叶的图片411进行卷积处理识别待烘茶叶的图片411中的图像特征，在基于待烘茶叶的图片411中的图像特征确定待烘茶叶的干度410，其中，图像特征可以包括待烘茶叶的颜色、形状、条纹等。
86.期望干度440可以指用户设置的待烘茶叶烘干的目标干度，即烘干后待烘茶叶的干度应当等于期望干度440。期望色泽450可以指用户设置的待烘茶叶烘干的目标颜色，即烘干后待烘茶叶的颜色应当与期望色泽450一致。
87.在一些实施例中，控制器可以根据用户操作确定期望干度440以及期望色泽450。在一些实施例中，用户操作可以包括茶叶设定数据，即用户可以通过相关软件或应用直接设定烘干后茶叶的期望干度440以及期望色泽450，例如，用户可以直接设定期望干度440的干度数值并从色板中选取期望色泽450。在一些实施例中，用户操作可以包括目标茶叶图片，用户可以将目标茶叶图片输入机器学习模型以确定期望干度440以及期望色泽450，例如，用户可以将目标茶叶图片输入干度判断模型412，将干度判断模型412输出的干度作为期望干度440；用户可以将目标茶叶图片输入色泽判断模型，将色泽判断模型输出的色泽作为期望色泽450。
88.在一些实施例中，控制器可以基于温度预测模型460确定温度参数470。具体地，控制器可以基于温度预测模型460对待烘茶叶的干度410、品种420、色泽430、期望干度440以及期望色泽450进行处理，确定温度参数470。
89.在一些实施例中，温度预测模型460可以是用于确定温度参数470的模型，温度预测模型460可以是深度学习模型，例如，dnn、rnn、cnn等。在一些实施例中，温度预测模型460的输入可以包括待烘茶叶的干度410、品种420、色泽430、期望干度440以及期望色泽450，输
出可以包括温度参数470。
90.温度预测模型460的参数可以通过训练获取。在一些实施例中，温度预测模型460可以通过多个带有标签的训练样本得到。例如，可以将多个带有标签的训练样本输入初始温度预测模型，通过标签和初始温度预测模型的预测结果构建损失函数，基于损失函数的迭代更新初始温度预测模型的参数，当初始温度预测模型的损失函数满足预设条件时模型训练完成，其中，预设条件可以是损失函数收敛、迭代的次数达到阈值等。
91.在一些实施例中，温度预测模型460可以通过多个有标签的训练样本训练得到。在一些实施例中，可以基于历史数据获得多组训练样本，每组训练样本可以包括多个训练数据及训练数据对应的标签。训练数据可以包括基于历史生产数据获取历史生产过程中待烘茶叶的品种、干度、色泽、期望干度与期望色泽，训练数据的标签可以是历史温度参数。在一些实施例中，历史温度参数可以是历史生产过程中生产出期望干度和期望色泽的茶叶所需要的实际温度参数。
92.在一些实施例中，温度预测模型460的输入还可以包括烘干总时间。例如，温度预测模型460可以根据烘干总时间调整温度参数470。
93.在一些实施例中，可以通过连续拍摄待烘茶叶的图片411以实现对温度参数470的前反馈控制，即可以在执行烘干任务时，周期性获取待烘茶叶的图片411，并根据当前拍摄时间调整烘干总时间，并将待烘茶叶的图片411以及烘干总时间输入温度预测模型460以获取当前情况下的温度参数470，进而消除环境对烘干过程的影响。
94.通过温度预测模型对加热装置的温度参数进行预测，将干度、品种、色泽、期望干度以及期望色泽输入温度预测模型，以得到温度参数，显著提升了温度参数的准确度，从而可以减少人为参与实验的过程，节省了实验的时间、人力和物力成本。
95.图5是根据本说明书一些实施例所示的pid法控制火力调节装置和风力调节装置的示意图。
96.如示意图500所示，控制器可以基于热风炉期望温度510以及热风炉当前温度540通过pid控制算法520确定热风炉控制策略530，以使处理设备(如处理设备150)基于热风炉控制策略530控制热风炉(如热风炉110)中的至少一个组件，从而控制热风炉当前温度540。
97.热风炉期望温度510可以是用户设置的热风炉目标输出温度，例如，热风炉期望温度510可以是热风炉热风口处输出的热风的目标温度。在一些实施例中，热风炉期望温度510可以通过预设算法确定，例如，预设算法可以是图4中所述的温度预测模型460，热风炉期望温度510可以是温度参数470，换言之，温度预测模460所输出的温度参数470可以作为热风炉期望温度510，用于确定热风炉控制策略530。
98.在一些实施例中，热风炉期望温度510还可以包括热风炉内部结构的理论温度，例如，热风炉期望温度510可以包括热风炉炉胆的理论温度、热风炉第一层空腔的理论温度、第二层空腔的理论温度等。在一些实施例中，可以自动确定热风炉内部的理论温度，例如，当用户设定热风炉目标输出温度后，可以根据热风炉内部传热效率确定热风炉内部结构的理论温度。再例如，可以根据炉胆的热力档位确定炉胆的理论温度。
99.热风炉当前温度540也可以称为热风炉的实际温度，可以是通过温度传感器(如电阻传感器、热电偶传感器等)获取的热风炉温度。在一些实施例中，热风炉当前温度540可以与热风炉期望温度510对应，温度传感器可以设置在热风炉期望温度510的对应位置，例如，
热风炉期望温度510包括热风炉炉胆的理论温度时，温度传感器可以设置在热风炉炉胆处，以检测热风炉炉胆的实际温度。
100.pid控制算法520可以是用于确定热风炉控制策略530的反馈控制算法，pid控制算法520的输入可以是温度偏差值(即热风炉期望温度510与热风炉当前温度540的温度差)，pid控制算法520的输出可以是热风炉控制策略530。在一些实施例中，pid控制算法520可以存储在存储设备中，当控制器执行当前暖风律温度控制方法时，处理设备可以从存储设备中调用该算法以执行该控制算法。
101.在一些实施例中，pid控制算法520可以根据pid控制算子温度偏差值进行处理，以得到热风炉控制策略530。在一些实施例中，pid控制算子可以用于反应温度偏差值不同的时序关系对热风炉控制策略530的影响。在一些实施例中，pid控制算法520可以包括比例算子(也可以记作p参数)、积分算子(也可以记作i参数)以及微分算子(也可以记作d参数)中的至少一种，其中，p参数可以反应比例增益，例如，可以反应当前温度偏差值对热风炉控制策略530的影响。i参数可以反应积分增益，例如，可以反应一段时间内温度偏差值之和对热风炉控制策略530的影响。d参数可以反应微分增益，例如，可以反应当前温度偏差值与前一时刻温度偏差值之差对热风炉控制策略530的影响。
102.在一些实施例中，pid控制算法为表现为如下形式：
[0103][0104]
其中，u(k)可以是热风炉控制策略530的k时刻的时序函数值。e(k)可以是温度偏差值的k时刻的时序函数值、k
p
为p参数、ki为i参数、kd为d参数。
[0105]
在一些实施例中，pid控制算子可以根据实际需求选取，例如，当pid控制算法520用于茶叶烘干的温度控制时，pid控制算法520可以包括比例算子、积分算子以及微分算子，其中，p参数用于响应温度的快速调整，即当温度偏差值越大通过pid控制算法计算出的所需火力输出量则越大，需要通过p参数基于温度偏差值控制热风炉的火力。i参数用于响应温度稳态误差的消除，即当热风炉当前温度540接近热风炉期望温度510时，热风炉当前温度540可能在热风炉期望温度510附近震荡，需要通过i参数基于温度偏差值的变化量控制热风炉火力进行上下微调。d参数用于响应温度整体误差的消除，即由于热风炉输出暖风伴随着热量的消耗以及环境等各种因素可能对热风炉当前温度540形成扰动，需要通过d参数基于温度误差的变化趋势进行预先调整火力，以抑制误差的变化，使热风炉的温度保持稳定。
[0106]
在一些实施例中，可以基于模拟实现确定pid控制算子的具体数值，即可以通过对多组pid控制算子进行模拟试验，并采用实验结果满足实验要求的候选pid控制算子。在一些实施例中，实验结果可以通过热风炉当前温度的温度曲线描述，可以通过分析温度曲线确定是否满足的要求，例如，曲线中温度的波动情况是否满足要求，曲线中预设时刻后的温度能否稳定在期望温度等。在一些实施例中，可以通过温度曲线的形状调整参数值并确定pid控制算子中的参数值，例如，温度曲线前期斜率较缓、升温较慢则可以提高p参数，温度在稳定时波动幅度较大可以调整d参数的数值。
[0107]
在一些实施例中，当pid控制算法520用于茶叶烘干的温度控制时，可以基于茶叶的烘干温度对多组pid控制算子进行模拟试验，通过模拟曲线的效果调整参数值并确定pid控制算子中的参数值。示例性地，茶叶烘干温度为100度，选择pid控制算子中的参数值分别
为p＝0.5，i＝0.3，d＝0.2观察输出的温度曲线的形状，如不满足实验要求，则继续调整设定的pid控制算子中的参数值，如调整为p＝0.6，i＝0.3，d＝0.2，继续观察这一组参数是否满足效果，直到满足为止，最终确定一组pid参数。
[0108]
在一些实施例中，可以基于不同的茶叶烘干温度，形成茶叶烘干温度与pid控制算子中的参数值的对照表，在实际生产中，可以基于前述步骤中茶叶烘干温度，选择相应的pid控制算子中的参数值。
[0109]
热风炉控制策略530可以反应处理设备对热风炉控制。在一些实施例中，处理设备可以通过控制热风炉的火力以及风量控制热风炉输出的热风，则对应的，则对应的pid控制算法520可以包括火力控制算法521以及风量控制算法523，其中，火力控制算法521可以通过pid控制算子生成热风炉的火力相关调节值，量控制算法523可以通过pid控制算子生成热风炉的风量相关调节值。处理设备可以根据火力调节值以及风量调节值生成热风炉具体组件的控制策略，从而对热风炉进行控制。
[0110]
在一些实施例中，热风炉的火力调节值可以通过调整热风炉中加热设备的加热档位(如调整火力调节装置)实现，即热风炉控制策略530可以包括用于调整热风炉火力的火力档位531。火力档位531可以对热风炉中加热设备的加热功率、效率的定量描述，例如，火力档位531可以包括1档、1.1档、2档、3档等，其中，火力档位531越高热风炉中加热设备的加热功率越高。
[0111]
在一些实施例中，火力控制算法521可以根据温度偏差值输出火力档位531。例如，可以先在预先时间(如开始加热时)将火力档位531设定为2档，然后基于温度监控反馈，通过当前温度的变化量可以表征火力的输出量，然后确定当前温度偏差值并通过火力控制算法521确定新的火力档位531，以使处理设备对火力调节装置的火力调整进行控制。其中，火力控制算法521中pid控制算子中的参数值可以通过前述模拟实验方法或经验值预设。
[0112]
在一些实施例中，热风炉的风量调节值可以通过调整热风炉中引风机的引风量实现，即热风炉控制策略530可以包括用于调整热风炉风量的引风机转速535。引风机转速535可以是热风炉中引风机的引风速度，例如，引风机转速535可以是0转/分钟、1500转/分钟、3000转/分钟等，其中，引风机转速535越高热风炉中风速越快，输出的热风越多。
[0113]
在一些实施例中，可以通过风量控制算法523根据温度偏差值输出引风机转速535。例如，可以先在预先时间(如开始加热时)将引风机转速535设定为1500转/分钟，然后确定当前温度偏差值并通过火力控制算法521确定新的引风机转速535，以使处理设备对引风机中的调速器进行调整。其中，风量控制算法523中pid控制算子中的参数值可以通过前述模拟实验方法或经验值预设。
[0114]
在一些实施例中，火力控制算法521与风量控制算法523可以进行组合，在pid控制算法520获取温度偏差值后，可以根据相关关系通过火力控制算法521与风量控制算法523输出对应的热风炉的火力调节值以及风量调节值，以实现对对热风炉的温度调整的联合控制。其中，相关关系可以是暖风中火力与风量的相关关系。
[0115]
在一些实施例中，热风炉的风量与火力存在相关关系，可以根据该相关关系控制热风炉的火力和风量。在一些实施例中，风量与火力的相关关系可以通过炉门开度533互相影响。示例性地，热风炉中可以设置有炉门，在热风炉工作过程中，当炉门完全闭合，暖风机吸风速度最快，温度上升得最快。当炉门存在一定开度，热风炉内部分热风可以通过炉门逸
出，进而减低加热效率以及热风风量。在一些实施例中，pid控制算法520的输出还可以包括炉门开度533，以控制火力调节值以及风量调节值。
[0116]
在本说明书一些实施例中，通过pid法控制火力调节装置和风力调节装置，原理简单，使用方便，可以稳定准确快速的调节加热参数。
[0117]
上文已对基本概念做了描述，显然，对于本领域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
[0118]
同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
[0119]
此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
[0120]
同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
[0121]
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有
±
20％的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
[0122]
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
[0123]
最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代
配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。