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龍圖騰網(wǎng)恭喜湖南九友智能裝備有限公司申請的專利一種基于PLC的配料控制系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119376332B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411920867.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05B19/05；該發(fā)明授權(quán)一種基于PLC的配料控制系統(tǒng)及方法是由鄧軍;譚旺;肖建新;郭威;周彩奕設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于PLC的配料控制系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于PLC的配料控制系統(tǒng)及方法，涉及自動化控制技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)忽略了對攪拌箱的清洗，使得下一次使用時殘留物會對產(chǎn)品造成精度不高甚至產(chǎn)生安全隱患，導(dǎo)致配料控制的效率較低的技術(shù)問題；通過原料量預(yù)估模型得到需求原料和需求原料量，根據(jù)需求原料量和滴加罐中的原料量進(jìn)行原料輸送；根據(jù)需求原料量計算滴加壓力大小和反應(yīng)時間；根據(jù)需求原料生成滴加壓力速度；根據(jù)實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量進(jìn)行設(shè)備清洗，避免用戶與有害原料進(jìn)行接觸以及自行稱重導(dǎo)致精度較低的情況發(fā)生，在實(shí)驗(yàn)結(jié)束后根據(jù)生成物特性進(jìn)行設(shè)備清洗，確保無殘留物存在，提升了實(shí)驗(yàn)過程的準(zhǔn)確性以及安全性，進(jìn)一步的提高了配料控制的效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于PLC的配料控制系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于PLC的配料控制系統(tǒng)，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、控制模塊和數(shù)據(jù)庫；所述數(shù)據(jù)采集模塊：通過數(shù)據(jù)采集設(shè)備獲取實(shí)驗(yàn)配方、實(shí)驗(yàn)需求量以及設(shè)備數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)分析模塊：將實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量輸入原料量預(yù)估模型得到若干需求原料及其對應(yīng)的需求原料量，所述原料量預(yù)估模型通過人工智能模型進(jìn)行構(gòu)建；根據(jù)需求原料量計算滴加壓力大小；根據(jù)需求原料生成滴加壓力速度；根據(jù)需求原料量生成反應(yīng)時間；所述控制模塊：根據(jù)需求原料量和滴加罐中的原料量進(jìn)行原料輸送；在反應(yīng)時間過后對生成物進(jìn)行傳輸保存；根據(jù)實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量進(jìn)行設(shè)備清洗；所述根據(jù)實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量進(jìn)行設(shè)備清洗，包括：獲取實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量；判斷實(shí)驗(yàn)配方是否屬于水溶性物質(zhì)；若是，通過注入水進(jìn)行設(shè)備清洗；否則，根據(jù)實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量生成降解原料和降解原料需求量；通過注入水進(jìn)行設(shè)備清洗；所述根據(jù)實(shí)驗(yàn)配方和實(shí)驗(yàn)需求量生成降解原料和降解原料需求量，包括：獲取實(shí)驗(yàn)配方、實(shí)驗(yàn)需求量和設(shè)備數(shù)據(jù)的反應(yīng)設(shè)備尺寸；將實(shí)驗(yàn)配方、實(shí)驗(yàn)需求量和設(shè)備數(shù)據(jù)的反應(yīng)設(shè)備尺寸輸入至殘余量預(yù)估模型得到配方殘余量；所述殘余量預(yù)估模型通過人工智能模型進(jìn)行構(gòu)建；將實(shí)驗(yàn)配方和配方殘余量輸入至降解原料模型得到降解原料及其對應(yīng)的降解原料需求量；所述降解原料是將實(shí)驗(yàn)配方降解為水溶性物質(zhì)的原料；所述降解原料模型通過人工智能模型進(jìn)行構(gòu)建，包括：獲取若干歷史實(shí)驗(yàn)配方和配方殘余量及其對應(yīng)的降解原料和降解原料需求量；將若干歷史實(shí)驗(yàn)配方和配方殘余量及其對應(yīng)的降解原料和降解原料需求量劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)；對訓(xùn)練數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)以及測試數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理得到訓(xùn)練集、驗(yàn)證集以及測試集；選擇人工智能模型作為基礎(chǔ)模型；通過訓(xùn)練集訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，并在驗(yàn)證集上調(diào)整學(xué)習(xí)率和超參數(shù)得到預(yù)訓(xùn)練模型；通過對預(yù)訓(xùn)練模型在測試集上進(jìn)行驗(yàn)證，最終得到輸入為實(shí)驗(yàn)配方和配方殘余量，輸出為降解原料和降解原料需求量的降解原料模型。

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