本發(fā)明涉及蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化，特別是一種澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、澳洲堅果富含蛋白質(zhì)，是一種潛在的優(yōu)質(zhì)蛋白來源。澳洲堅果蛋白質(zhì)的提取工藝是一個復(fù)雜的過程，涉及多個參數(shù)的精準(zhǔn)控制，例如溫度、ph?值、攪拌速度、時間等。傳統(tǒng)的人工操作方式難以保證參數(shù)的穩(wěn)定性和精確性，導(dǎo)致提取效率和產(chǎn)品質(zhì)量波動較大。隨著智能制造技術(shù)的快速發(fā)展，將智能控制技術(shù)應(yīng)用于澳洲堅果蛋白質(zhì)提取設(shè)備，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的實(shí)時監(jiān)測和自動調(diào)節(jié)，成為提高提取效率、穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量、降低人工成本的有效途徑。然而，現(xiàn)有的智能調(diào)控方法大多局限于單一參數(shù)的控制，缺乏對整個提取過程的全局優(yōu)化，難以實(shí)現(xiàn)參數(shù)之間的協(xié)同調(diào)節(jié)，因此，需要進(jìn)一步優(yōu)化澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝，以提高提取效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

2、為達(dá)到上述目的本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：

3、本發(fā)明第一方面公開了一種澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法，包括以下步驟：

4、獲取蛋白提取設(shè)備的預(yù)設(shè)控制方案，根據(jù)所述預(yù)設(shè)控制方案獲取蛋白提取設(shè)備在若干個預(yù)設(shè)工作時間節(jié)點(diǎn)各種蛋白提取參數(shù)的預(yù)設(shè)參數(shù)值，得到各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集；

5、基于物聯(lián)網(wǎng)方式在若干個預(yù)設(shè)工作時間節(jié)點(diǎn)采集蛋白提取設(shè)備內(nèi)部各種蛋白提取參數(shù)的實(shí)際參數(shù)值，得到各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集；

6、將各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集進(jìn)行比較分析，分析得到蛋白提取設(shè)備中各種蛋白提取參數(shù)的狀態(tài)情況；基于層次分析法對各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，生成各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)之間的語義網(wǎng)絡(luò)圖像；

7、獲取蛋白提取設(shè)備中狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)；根據(jù)所述語義網(wǎng)絡(luò)圖像，并結(jié)合狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)，對蛋白提取設(shè)備中各單元模組進(jìn)行溯源分析，得到蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組；

8、對蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組進(jìn)行進(jìn)一步分析，判斷所述運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組已經(jīng)出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況；若出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況，則對運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組進(jìn)行調(diào)節(jié)優(yōu)化處理。

9、優(yōu)選地，將各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集進(jìn)行比較分析，分析得到蛋白提取設(shè)備中各種蛋白提取參數(shù)的狀態(tài)情況，具體為：

10、計算各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)；

11、將各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)和預(yù)設(shè)系數(shù)值進(jìn)行比較；

12、若某一種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)大于預(yù)設(shè)系數(shù)值，則將該種蛋白提取參數(shù)的狀態(tài)情況定義為穩(wěn)態(tài)狀況；

13、若某一種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)不大于預(yù)設(shè)系數(shù)值，則將該種蛋白提取參數(shù)的狀態(tài)情況定義為非穩(wěn)態(tài)狀況。

14、優(yōu)選地，基于層次分析法對各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，生成各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)之間的語義網(wǎng)絡(luò)圖像，具體為：

15、獲取蛋白提取設(shè)備的設(shè)備說明書，根據(jù)所述設(shè)備說明書確定出蛋白提取設(shè)備中的各單元模組以及各單元模組的用途指標(biāo)信息；以及對各種蛋白提取參數(shù)進(jìn)行特征提取處理，得到各種蛋白提取參數(shù)的參數(shù)特征信息；

16、構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型，將各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)定義為分析目標(biāo)，得到層次結(jié)構(gòu)模型的目標(biāo)層；

17、將各單元模組的用途指標(biāo)信息與各種蛋白提取參數(shù)的參數(shù)特征信息定義為評價指標(biāo)，得到層次結(jié)構(gòu)模型的準(zhǔn)則層；

18、以及將所述準(zhǔn)則層進(jìn)行細(xì)化處理，得到若干個細(xì)化評價指標(biāo)，根據(jù)若干個細(xì)化評價指標(biāo)生成層次結(jié)構(gòu)模型的指標(biāo)層；

19、在所述指標(biāo)層中獲取每個細(xì)化評價指標(biāo)的重要程度，并根據(jù)各個細(xì)化評價指標(biāo)的重要程度為各個細(xì)化評價指標(biāo)賦予權(quán)重值；

20、根據(jù)各個細(xì)化評價指標(biāo)的重要程度構(gòu)建判斷矩陣；計算所述判斷矩陣的一致性指標(biāo)，判斷判斷矩陣的一致性指標(biāo)是否滿足預(yù)設(shè)指標(biāo)要求；

21、若判斷矩陣的一致性指標(biāo)不滿足預(yù)設(shè)指標(biāo)要求，則調(diào)整各個細(xì)化評價指標(biāo)的權(quán)重值；直至判斷矩陣的一致性指標(biāo)滿足預(yù)設(shè)指標(biāo)要求；

22、將所述判斷矩陣上的權(quán)重值進(jìn)行加權(quán)求和，得到相應(yīng)單元模組的綜合得分；以此類推，直至計算得到各單元模組的綜合得分；

23、根據(jù)各單元模組的綜合得分對各單元模組進(jìn)行排序，得到各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)之間的相關(guān)度排序，生成相關(guān)度排序結(jié)果；

24、根據(jù)所述相關(guān)度排序結(jié)果生成各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)之間的語義網(wǎng)絡(luò)圖像。

25、優(yōu)選地，根據(jù)所述語義網(wǎng)絡(luò)圖像，并結(jié)合狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)，對蛋白提取設(shè)備中各單元模組進(jìn)行溯源分析，得到蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組，具體為：

26、獲取蛋白提取設(shè)備中狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)，并將狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)導(dǎo)入所述語義網(wǎng)絡(luò)圖像中進(jìn)行配對分析；

27、在所述語義網(wǎng)絡(luò)圖像中匹配得到各單元模組與狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)之間的相關(guān)度，得到相關(guān)度匹配結(jié)果；

28、根據(jù)所述相關(guān)度匹配結(jié)果獲取與狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)相關(guān)度大于預(yù)設(shè)相關(guān)度閾值所對應(yīng)的單元模組，得到蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組。

29、優(yōu)選地，對蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組進(jìn)行進(jìn)一步分析，判斷所述運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組已經(jīng)出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況，具體為：

30、獲取蛋白提取設(shè)備的運(yùn)行記錄日志，根據(jù)所述運(yùn)行記錄日志獲取蛋白提取設(shè)備所發(fā)生過的歷史運(yùn)行狀態(tài)異常事件；

31、基于層次聚類算法對蛋白提取設(shè)備所發(fā)生過的歷史運(yùn)行狀態(tài)異常事件進(jìn)行聚類處理，獲取各種相同類型運(yùn)行狀態(tài)異常的聚類結(jié)果；

32、將各種相同類型運(yùn)行狀態(tài)異常的聚類結(jié)果輸入到特征金字塔網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取處理，得到各種類型運(yùn)行狀態(tài)異常的特征數(shù)據(jù)；

33、構(gòu)建知識庫，將所述知識庫分為若干個存儲空間，以及為各個存儲空間賦予相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)異常類型標(biāo)簽，并對應(yīng)類型運(yùn)行狀態(tài)異常的特征數(shù)據(jù)存儲在賦予相應(yīng)標(biāo)簽的存儲空間內(nèi)，得到特征數(shù)據(jù)知識庫；

34、獲取蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組，并獲取運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組的實(shí)時工作數(shù)據(jù)；將運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組的實(shí)時工作數(shù)據(jù)導(dǎo)入所述特征數(shù)據(jù)知識庫中；

35、計算所述實(shí)時工作數(shù)據(jù)與各存儲空間內(nèi)特征數(shù)據(jù)之間的相似性；若所述實(shí)時工作數(shù)據(jù)與某一個或多個存儲空間內(nèi)特征數(shù)據(jù)之間的相似性大于預(yù)設(shè)相似性閾值的情況，則說明該運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組已經(jīng)出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況，則將該運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組標(biāo)定為運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組；

36、以及獲取相似性大于預(yù)設(shè)相似性閾值的存儲空間所被賦予的運(yùn)行狀態(tài)異常類型標(biāo)簽，得到所述運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組的運(yùn)行狀態(tài)異常類型標(biāo)簽。

37、優(yōu)選地，若出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況，則對運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組進(jìn)行調(diào)節(jié)優(yōu)化處理，具體為：

38、獲取蛋白提取設(shè)備的結(jié)構(gòu)圖紙信息，根據(jù)所述結(jié)構(gòu)圖紙信息構(gòu)建蛋白提取設(shè)備的結(jié)構(gòu)模型圖；

39、獲取蛋白提取設(shè)備中各單元模組的實(shí)時工作數(shù)據(jù)，并將各單元模組的實(shí)時工作數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)化處理，格式轉(zhuǎn)化完成后，將各單元模組的實(shí)時工作數(shù)據(jù)導(dǎo)入至所述結(jié)構(gòu)模型圖，得到蛋白提取設(shè)備的運(yùn)行仿真系統(tǒng)；

40、根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組的運(yùn)行狀態(tài)異常類型標(biāo)簽對大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢索，得到若干個調(diào)節(jié)優(yōu)化方案；

41、基于各個調(diào)節(jié)優(yōu)化方案分別對所述蛋白提取設(shè)備的運(yùn)行仿真系統(tǒng)進(jìn)行模擬調(diào)控處理，調(diào)控完成后，獲取經(jīng)過各個調(diào)節(jié)優(yōu)化方案模擬調(diào)控后所述運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組的模擬工作數(shù)據(jù)；

42、獲取運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組的預(yù)設(shè)工作數(shù)據(jù)，計算所述經(jīng)過各個調(diào)節(jié)優(yōu)化方案模擬調(diào)控后所述運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組的模擬工作數(shù)據(jù)與預(yù)設(shè)工作數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)偏差值；

43、獲取數(shù)據(jù)偏差值最小所對應(yīng)的調(diào)節(jié)優(yōu)化方案，并將數(shù)據(jù)偏差值最小所對應(yīng)的調(diào)節(jié)優(yōu)化方案發(fā)送至蛋白提取設(shè)備的控制終端上，以使得控制終端基于該調(diào)節(jié)優(yōu)化方案對運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組進(jìn)行實(shí)質(zhì)性的調(diào)節(jié)優(yōu)化處理。

44、本發(fā)明第二方面公開了一種澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化系統(tǒng)，所述澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化系統(tǒng)包括存儲器與處理器，所述存儲器中存儲有澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法程序，當(dāng)所述澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法程序被所述處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)任一項所述的澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法的步驟。

45、本發(fā)明第三方面公開了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)包括澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法程序，當(dāng)所述澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)任一項所述的澳洲堅果蛋白質(zhì)提取工藝優(yōu)化方法的步驟。

46、本發(fā)明解決了背景技術(shù)中存在的技術(shù)缺陷，本發(fā)明具備以下有益效果：將各種蛋白提取參數(shù)在預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值數(shù)集與預(yù)設(shè)參數(shù)值數(shù)集進(jìn)行比較分析，分析得到蛋白提取設(shè)備中各種蛋白提取參數(shù)的狀態(tài)情況；基于層次分析法對各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，生成各單元模組與各種蛋白提取參數(shù)之間的語義網(wǎng)絡(luò)圖像；獲取蛋白提取設(shè)備中狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)；根據(jù)所述語義網(wǎng)絡(luò)圖像，并結(jié)合狀態(tài)情況為非穩(wěn)態(tài)狀況的蛋白提取參數(shù)，對蛋白提取設(shè)備中各單元模組進(jìn)行溯源分析，得到蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組；對蛋白提取設(shè)備中的運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組進(jìn)行進(jìn)一步分析，判斷所述運(yùn)行狀態(tài)可疑單元模組已經(jīng)出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況；若出現(xiàn)了運(yùn)行異常狀況，則對運(yùn)行狀態(tài)異常單元模組進(jìn)行調(diào)節(jié)優(yōu)化處理。本發(fā)明通過實(shí)時監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析和智能決策，有效提升了澳洲堅果蛋白質(zhì)提取效率、產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全性。