申请/专利权人：乐普(北京)生物科技有限公司

申请日：2023-11-23

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117369570B

主分类号：G05D27/02

分类号：G05D27/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明涉及温湿度变量调节的技术领域，且公开了温湿度智能调节系统、方法及其在生物制药厂中的应用，温湿度智能调节系统，该系统包括车间温湿度特征数据采集处理模块、车间温湿度特征数据空间划分处理模块、车间温湿度特征调控处理模块；通过在线精确采集车间内部温度数据以及温度采集点空间坐标数据，湿度数据以及湿度采集点空间坐标数据，为建立生物制药厂车间内部温度、湿度三维空间分布模型提供数据保证；同时利用三维点云算法建立温度、湿度空间点云物理模型，实现生物制药厂车间温度、湿度空间分布精确分析，提高了生物制药厂温湿度调节的精准度和效率。

主权项：1.温湿度智能调节方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、采集车间内部温度特征数据、温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据、湿度采集点空间坐标数据；S2、利用空间建模算法分别将车间内部温度特征数据和温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据和湿度采集点空间坐标数据依据坐标匹配建模生成车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据；S3、采用数据搜索算法将车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据中的温度极限值、湿度极限值与对应温度分区范围变量、湿度分区范围变量匹配，分别生成温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据；S4、采用数据识别算法将车间温度空间点云数据、车间湿度空间点云数据分别按照温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据进行匹配，输出车间内部温度特征空间分区数据、车间内部湿度特征空间分区数据；S5、采用统计方法分别计量出车间内部温度特征空间分区数据与车间内部标准温度区间数据的温度差值，车间内部湿度特征空间分区数据与车间内部标准湿度区间数据的湿度差值，并进行温度、湿度调控作业；S6、采集温度、湿度调控作业执行过程的所需作业时间数据与温度、湿度调控规定作业时间数据进行分析，识别出车间内部温度、湿度调节异常状态并进行预警；所述采集车间内部温度特征数据、温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据、湿度采集点空间坐标数据的操作步骤如下：S11、使用温度传感器在线采集工厂车间内部空间不同位置的温度数据并生成车间内部温度特征数据集合A＝a1,…,am,…,aσ，m＝1,2,3,…,σ；其中am表示第m个位置对应的车间内部温度特征数据，σ表示温度采集位置编号数量的最大值；同时获取工厂车间内部温度传感器采集温度数据对应的空间坐标数据并建立温度采集点空间坐标数据集合B＝b1,…,bm,…,bσ，其中bm表示第m个位置对应的温度采集点空间坐标数据；S12、使用湿度传感器在线采集工厂车间内部空间不同位置的湿度数据并生成车间内部湿度特征数据集合其中cn表示第n个位置对应的车间内部湿度特征数据，表示湿度采集位置编号数量的最大值；同时获取工厂车间内部湿度传感器采集湿度数据对应的空间坐标数据并建立湿度采集点空间坐标数据集合其中dn表示第n个位置对应的湿度采集点空间坐标数据；所述利用空间建模算法分别将车间内部温度特征数据和温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据和湿度采集点空间坐标数据依据坐标匹配建模生成车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据的操作步骤如下：S21、将车间内部温度特征数据集合A中车间内部温度特征数据am与温度采集点空间坐标数据集合B中温度采集点空间坐标数据bm依据温度采集位置编号进行匹配，使用三维点云算法依据温度采集点空间坐标数据bm建立车间温度空间分布模型并生成车间温度空间点云数据集合S22、将车间内部湿度特征数据集合C中车间内部湿度特征数据cn与湿度采集点空间坐标数据集合D中湿度采集点空间坐标数据dn依据湿度采集位置编号进行匹配，使用三维点云算法依据湿度采集点空间坐标数据dn建立车间湿度空间分布模型并生成车间湿度空间点云数据集合所述采用数据搜索算法将车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据中的温度极限值、湿度极限值与对应温度分区范围变量、湿度分区范围变量匹配，分别生成温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据的操作步骤如下：S31、对车间温度空间点云数据集合中车间温度空间点云数据进行温度数值比较，筛选出最大车间温度空间点云数据和最小车间温度空间点云数据对车间湿度空间点云数据集合中车间湿度空间点云数据进行湿度数值比较，筛选出最大车间湿度空间点云数据和最小车间湿度空间点云数据S32、分别建立温度分区范围变量aΔ，湿度分区范围变量cΔ，其中aΔ、cΔ数值大小取决对车间内部温度、湿度的分区精度要求；aΔ、cΔ的数值越小对应温度、湿度在空间分区越精细，温度、湿度的空间分区数量越多，aΔ、cΔ的数值越大对应温度、湿度在空间分区越宽泛，温度、湿度的空间分区数量越少；S33、分别计算温度特征分区温度区间数量湿度特征分区温度区间数量τ和υ按照四舍五入取整数；利用最大车间温度空间点云数据最小车间温度空间点云数据温度分区范围变量aΔ、温度特征分区温度区间数量τ按照温度数值升序生成温度特征分区温度区间数据集合 其中表示第一个温度特征分区温度区间数据，表示第τ个温度特征分区温度区间数据；利用最大车间湿度空间点云数据最小车间湿度空间点云数据湿度分区范围变量cΔ、湿度特征分区湿度区间数量υ按照湿度数值升序生成湿度特征分区湿度区间数据集合 其中表示第一个湿度特征分区湿度区间数据，表示第υ个湿度特征分区湿度区间数据。

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百度查询： 乐普(北京)生物科技有限公司 温湿度智能调节系统、方法及其在生物制药厂中的应用

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