申请/专利权人：金华市益迪医疗设备有限公司

申请日：2024-03-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117850281A

主分类号：G05B19/04

分类号：G05B19/04;G01N1/28

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本申请提供了一种智能控制系统及全自动组织脱水机，包括主控模块、传感器模块、执行器模块、人机界面模块、数据存储模块、网络通信模块，所述主控模块还包括机器学习模块，所述机器学习模块用于利用机器学习技术对历史数据进行分析和学习，不断优化控制参数，提高脱水效果，且所述机器学习模块包括训练模块和预测模块，所述训练模块用于对历史数据进行训练和学习；所述预测模块用于根据优化模型对实时数据进行预测和调整。本申请通过设置的机器学习模块、物联网模块与自动化流程管理模块，实现了不断优化控制参数，提高脱水效果；同时提高了设备的可扩展性和可维护性；并且设计自动完成组织脱水过程，提高了实验的准确性和效率。

主权项：1.一种智能控制系统，其特征在于，包括主控模块，所述主控模块包括传感器模块、执行器模块、人机界面模块、数据存储模块以及网络通信模块，所述主控模块还包括机器学习模块，所述机器学习模块通过机器学习技术用于对历史数据进行分析和学习，优化控制参数，用于提高脱水效果，且所述机器学习模块包括训练模块和预测模块，所述训练模块用于对历史数据进行训练和学习，生成优化模型，所述预测模块用于根据优化模型对实时数据进行预测和调整；所述机器学习模块通过机器学习技术优化控制参数的具体步骤包括：a.数据收集与预处理：通过传感器模块收集脱水过程中的相关数据，数据包括温度、湿度、压力、脱水时间和脱水效果；b.特征工程：从预处理后的数据中提取关键特征，关键特征具体为统计特征，这些特征能够反映脱水过程的内在规律和影响因素，用于提高机器学习模型对脱水过程的理解和预测能力；c.模型选择与训练：基于问题的性质，通过机器学习算法使用历史数据和对应的脱水效果标签来训练所选的模型，通过调整模型参数以最小化训练误差；d.模型评估与优化：使用验证数据集以及交叉验证方法对训练得到的模型进行评估，计算性能指标，并根据评估结果对模型进行调优；e.实时预测与调整：将训练优化后的模型应用于实时数据的预测，预测模块根据模型的输出动态调整执行器模块的控制参数；f.持续学习与优化：机器学习模块能够持续接收新的数据，并利用这些数据不断更新和优化模型，以适应数据的变化和提升系统性能。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 金华市益迪医疗设备有限公司 一种智能控制系统及全自动组织脱水机

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