本技術(shù)涉及農(nóng)業(yè)工程，尤其涉及谷物干燥機(jī)的控制方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、谷物干燥是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中不可或缺的工序，直接關(guān)系到谷物的貯藏和品質(zhì)。過(guò)度干燥或干燥不足都會(huì)導(dǎo)致谷物的品質(zhì)下降，甚至損失，因此精確控制谷物干燥的過(guò)程顯得尤為重要。

2、當(dāng)前，谷物干燥機(jī)控制系統(tǒng)主要采用比例-積分-微分算法(proportional-integral-derivative?algorithm，pid)或前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。pid算法在簡(jiǎn)單線性系統(tǒng)中表現(xiàn)良好，但難以應(yīng)對(duì)谷物干燥這種復(fù)雜的非線性過(guò)程。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)，但其無(wú)法處理數(shù)據(jù)的時(shí)間依賴性，導(dǎo)致對(duì)動(dòng)態(tài)過(guò)程的建模精度不高。

3、因此，傳統(tǒng)pid算法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)谷物干燥過(guò)程中的未來(lái)狀態(tài)，容易造成過(guò)度干燥或干燥不足；控制方法未能有效調(diào)節(jié)干燥過(guò)程中的能耗，導(dǎo)致能效低下，影響經(jīng)濟(jì)效益；干燥過(guò)程中控制不當(dāng)會(huì)導(dǎo)致谷物的營(yíng)養(yǎng)成分和口感的損失，甚至影響谷物的貯存壽命。因此，如何提高谷物干燥的穩(wěn)定性成為亟待解決的問(wèn)題。上述內(nèi)容僅用于輔助理解本技術(shù)的技術(shù)方案，并不代表承認(rèn)上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)目的在于提供一種谷物干燥機(jī)的控制方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決如何提高谷物干燥的穩(wěn)定性的技術(shù)問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提出一種谷物干燥機(jī)的控制方法，所述方法包括：

3、獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集，并將所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

4、根據(jù)順序模型、門控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門控循環(huán)單元模型；

5、使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到目標(biāo)門控循環(huán)單元模型；

6、使用所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。

7、在一實(shí)施例中，所述使用所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制的步驟包括：

8、獲取當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型得到谷物預(yù)測(cè)含水率、谷物預(yù)測(cè)溫度、谷物表面溫度-時(shí)間曲線以及谷物含水率-時(shí)間曲線；

9、根據(jù)所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度以及所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型，得到干燥過(guò)程中所需的干燥氣體溫度、干燥氣體相對(duì)濕度以及干燥氣體風(fēng)速；

10、根據(jù)所述谷物含水率-時(shí)間曲線和所述谷物表面溫度-時(shí)間曲線計(jì)算得到谷物干燥速率；

11、根據(jù)所述谷物干燥速率調(diào)整所述干燥氣體溫度、所述干燥氣體相對(duì)濕度以及所述干燥氣體風(fēng)速；

12、根據(jù)所述干燥氣體溫度、所述干燥氣體相對(duì)濕度以及所述干燥氣體風(fēng)速對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。

13、在一實(shí)施例中，所述根據(jù)所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度以及所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型，得到干燥過(guò)程中所需的干燥氣體溫度、干燥氣體相對(duì)濕度以及干燥氣體風(fēng)速的步驟包括：

14、根據(jù)所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集、所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度以及所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型，構(gòu)建逆模型；

15、使用所述測(cè)試集對(duì)所述逆模型進(jìn)行測(cè)試，得到目標(biāo)逆模型；

16、將所述谷物預(yù)測(cè)含水率、所述谷物預(yù)測(cè)溫度輸入所述目標(biāo)逆模型，得到干燥過(guò)程中所需的干燥氣體溫度、干燥氣體相對(duì)濕度以及干燥氣體風(fēng)速。

17、在一實(shí)施例中，所述根據(jù)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型得到谷物預(yù)測(cè)含水率、谷物預(yù)測(cè)溫度以及谷物含水率-時(shí)間曲線的步驟之后，還包括：

18、對(duì)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波，并對(duì)所述當(dāng)前谷物數(shù)據(jù)進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)；

19、通過(guò)滑動(dòng)窗口從所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)中提取樣本；

20、將所述樣本輸入所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型，得到預(yù)測(cè)值；

21、根據(jù)所述預(yù)測(cè)值調(diào)整所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型的參數(shù)，直至所述預(yù)測(cè)值與所述樣本中的實(shí)際值的平均誤差小于等于預(yù)設(shè)誤差。

22、在一實(shí)施例中，所述根據(jù)順序模型、門控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門控循環(huán)單元模型的步驟包括：

23、初始化順序模型，并在所述順序模型上添加預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)門控循環(huán)單元層；

24、在每個(gè)所述門控循環(huán)單元層后添加丟棄層；

25、在所述丟棄層后添加全連接層；

26、在所述全連接層后添加輸出層，得到初始門控循環(huán)單元模型。

27、在一實(shí)施例中，所述使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到目標(biāo)門控循環(huán)單元模型的步驟包括：

28、使用所述訓(xùn)練集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到參考門控循環(huán)單元模型；

29、使用所述測(cè)試集對(duì)所述參考門控循環(huán)單元模型進(jìn)行測(cè)試，得到測(cè)試結(jié)果；

30、當(dāng)所述測(cè)試結(jié)果不滿足預(yù)設(shè)要求的情況下，返回所述使用所述訓(xùn)練集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練的步驟，直至所述測(cè)試結(jié)果滿足所述預(yù)設(shè)要求，得到目標(biāo)門控循環(huán)單元模型。

31、在一實(shí)施例中，所述使用所述訓(xùn)練集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到參考門控循環(huán)單元模型的步驟包括：

32、將所述訓(xùn)練集中的輸入數(shù)據(jù)輸入所述初始門控循環(huán)單元模型，得到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；

33、根據(jù)所述訓(xùn)練集中的谷物出機(jī)數(shù)據(jù)、所述預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)以及均方誤差公式計(jì)算得到損失值；

34、根據(jù)所述損失值計(jì)算得到所述輸入數(shù)據(jù)的梯度；

35、根據(jù)所述梯度對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型的參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)矩估計(jì)，直至所述損失值小于等于預(yù)設(shè)損失閾值，得到參考門控循環(huán)單元模型。

36、在一實(shí)施例中，所述獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集的步驟包括：

37、獲取初始谷物數(shù)據(jù)集，所述初始谷物數(shù)據(jù)集包括輸入?yún)?shù)和目標(biāo)變量；

38、通過(guò)極差標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)所述初始谷物數(shù)據(jù)集進(jìn)行歸一化處理，得到中間谷物數(shù)據(jù)集；

39、將所述中間谷物數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，并將所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的所述輸入?yún)?shù)作為子序列；

40、將所述子序列和所述時(shí)間序列數(shù)據(jù)集的所述目標(biāo)變量轉(zhuǎn)換為三維數(shù)組形式，得到目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集。

41、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)還提出一種谷物干燥機(jī)的控制裝置，所述裝置包括：

42、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集，并將所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

43、模型構(gòu)建模塊，用于根據(jù)順序模型、門控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門控循環(huán)單元模型；

44、訓(xùn)練模塊，用于使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到目標(biāo)門控循環(huán)單元模型；

45、控制模塊，用于使用所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。

46、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)還提出一種谷物干燥機(jī)的控制設(shè)備，所述設(shè)備包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序配置為實(shí)現(xiàn)如上文所述的谷物干燥機(jī)的控制方法的步驟。

47、此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)還提出一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)為計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上文所述的谷物干燥機(jī)的控制方法的步驟。

48、本技術(shù)提出的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有以下技術(shù)效果：

49、獲取目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集，并將所述目標(biāo)谷物數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；根據(jù)順序模型、門控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層以及輸出層構(gòu)建初始門控循環(huán)單元模型；使用所述訓(xùn)練集和所述測(cè)試集對(duì)所述初始門控循環(huán)單元模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，得到目標(biāo)門控循環(huán)單元模型；使用所述目標(biāo)門控循環(huán)單元模型對(duì)谷物干燥機(jī)進(jìn)行控制。首先，通過(guò)收集實(shí)時(shí)的谷物數(shù)據(jù)集，并將其分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，確保模型建立和驗(yàn)證的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性；其次，構(gòu)建包括順序模型、門控循環(huán)單元層、丟棄層、全連接層和輸出層的初始門控循環(huán)單元模型，這些組件能夠有效處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并提高模型的泛化能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性；隨后，使用訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過(guò)反向傳播算法優(yōu)化模型參數(shù)，以學(xué)習(xí)并捕捉谷物干燥過(guò)程中的復(fù)雜模式和特征，同時(shí)通過(guò)測(cè)試集評(píng)估模型的性能和泛化能力，確保模型能夠有效預(yù)測(cè)未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)；最后，將訓(xùn)練好的目標(biāo)門控循環(huán)單元模型應(yīng)用于實(shí)際的谷物干燥機(jī)控制中，實(shí)現(xiàn)對(duì)谷物干燥過(guò)程的預(yù)測(cè)與調(diào)整，從而提高了干燥效率和產(chǎn)品質(zhì)量，減少了人工干預(yù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化控制，確保了操作的穩(wěn)定性和一致性。本技術(shù)結(jié)合了數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模和實(shí)時(shí)控制，提高了谷物干燥的穩(wěn)定性，為谷物干燥過(guò)程提供了高效、精確和可靠的解決方案。