一种中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法，针对中药饮片干燥过程热风风速不能根据实际的药材流量和药材湿度调节热风风速的问题，采用Levenberg–Marquardt算法训练中药饮片自动干燥过程药材湿度与热风风速神经网络预测模型，通过差分进化算法极小化未来一段时间内的药材湿度跟踪偏差与热风风速变化量的一个累积函数，实时计算中药饮片自动干燥过程热风风速的大小，实现中药饮片自动干燥过程湿度跟踪设定值的优化自动控制。本发明提供一种理解直观、设计简单、易于实现的中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法。

为了克服现有中药饮片干燥设备不能自动根据实际情况优化热风风速、能源浪费和干燥质量不可控的不足，本发明提供一种理解直观、设计简单、易于实现的中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法。

一种中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法 的应用前景

中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法是一种新兴的方法，可以应用于中药饮片干燥过程的自动化控制。该方法基于神经网络技术，通过对中药饮片干燥过程中的湿度数据进行建模和预测，实现对中药饮片干燥过程的自动控制，提高中药饮片干燥过程的质量和效率。

随着中药饮片需求的增加，中药饮片的干燥过程变得越来越重要。中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法可以帮助中药饮片企业提高干燥过程的自动化程度，减少人工干预，降低干燥过程中的成本和风险，提高中药饮片的质量和产量。

此外，该方法还可以应用于其他领域的干燥过程，例如农产品、食品和纺织品的干燥过程。在这些领域，湿度神经网络预测控制方法也可以帮助企业提高干燥过程的质量和效率，减少资源的浪费和环境的污染。

因此，中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法具有广阔的应用前景，可以推动中药饮片干燥过程的自动化和智能化发展，提高中药饮片干燥过程的质量和效率，促进中药行业的可持续发展。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

通过在下一时刻进行新一次的预测、输出采样、反馈校正和优化计算，即得到下一时刻的控制输入，周而复始，实现中药饮片自动干燥过程湿度的神经网络预测控制。

 本发明的技术构思为：针对中药饮片干燥过程热风风速不能根据实际的饮片药材数量和药材湿度调节热风风速的问题，提出一种中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法，采用Levenberg–Marquardt算法训练中药饮片自动干燥过程药材湿度与热风风速神经网络预测模型，通过差分进化算法极小化未来一段时间内的饮片药材湿度跟踪偏差与热风风速变化量的一个累积函数，实时计算中药饮片自动干燥过程热风风速的大小，实现中药饮片自动干燥过程湿度跟踪设定值的优化控制。

本发明的有益效果主要表现在：1、中药饮片自动干燥过程湿度神经网络预测控制方法设计简单、容易理解、在线实施简便、实用性强；2、中药饮片自动干燥过程饮片药材湿度在偏离目标值时能实现热风风速的自动调节，从而可以适用更复杂多样的饮片药材情况，满足中药饮片干燥过程节约能源、提高生产效率与提高生产质量的需要，提升了中药饮片自动干燥过程干燥系统的控制水平。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。