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“精准找回谷物营养的智能制造”的关键技术及使用效果

发布时间:2021-10-26

  • “精准找回谷物营养的智能制造”不仅是一整套智能装备与软件系统,也不仅是人工智能与工业互联网,而是包含智能装备、人工智能、软件系统、工业互联网在内的一揽子解决方案和包括大数据、控制算法、工艺检测、加工过程控制在内的生产性智能技术服务。

    它以“精准找回谷物营养”为基点,以人工智能、万物互联为手段,以算法、数据为支撑,以在线工艺检测为依据,实现稻米加工的无人智能控制,使得稻米营养流失最少、加工损耗最小、得米率最高、成品颗粒最美观出色、一线工人劳动强度最低,以此达到促成稻米加工企业经济与社会效益最大化的目的。

    与其他行业一样,荣业智能制造系统也毫不例外地具有五个维度;作为真正意义上的智能系统,这五个维度缺一不可:

    万物互联

    软件定义

    工艺检测

    数据驱动

    智能控制

    但与其他行业智能系统不同的是,荣业并不为加工企业提供碾米机、砻谷机、抛光机、色选机等传统加工设备,而是基于这些传统原有设备的智能化改造和基于传统原有产线的智能化升级,使加工企业的原有投资得到完全的重复利用而非重建。

    系统建设过程中,荣业并不需要加工企业停工而影响生产,其在线升级方式使得智能化改造对企业日常生产的影响接近于零。

     

    一、万物互联

    荣业智能制造系统的“万物互联”是指,车间各生产加工设备的互联互通,其中包括传统原产线上传统设备之间的通信、智能设备之间的通信、原有传统设备与新增的智能控制器之间的通信、工艺检测系统与智能控制器之间的通信、传感系统与控制执行系统之间的通信以及所有节点与控制平台之间的通信,这些通信都是毫秒级的。当智能工厂需要联入远程云智能打米平台时,还通过边界节点网关并运用区块链技术与远程操作终端通信。

    智能系统的每个生产节点的传感与控制执行系统的通信通过前置通信网关实现,而每一个前置通信网关通过工业总线与其他生产节点的前置通信网关或智能设备交换信息:

    在智能制造系统中,万物互联通过工业互联网实现。

    万物互联就是智能制造的“神经”与“血管”。

     

    二、软件定义

    智能制造以智能工厂为核心,智能工厂首先是数字工厂,而数字工厂是实物工厂在数字领域的映射,换言之,数字工厂是通过数字表达方式将实物工厂在数字空间进行完整的抽象与再现,较为接近的比方是,数码照片和视频即是实物在数字空间的再现与描述。

    实物工厂要转换为数字工厂,首先需要建立工厂在数字空间的模型,这个模型包括:工厂的维度,每个维度的子项,每个子项的具体描述,各维度之间的关系,各子项之间的关系,各子项与维度之间的关系以及权重。这个模型的建立就需要通过软件在数字空间进行定义。

    软件定义描述每一个对象是什么,如何工作,工作的机制,何时以何种方式工作,工作的评价,模型的优劣直接决定智能工厂的成败。

    软件是智能制造的“灵魂”与“大脑”。

    荣业智能制造系统基于对稻米加工设备的工作原理、结构、控制要素、控制逻辑,基于对每道工序的加工目的、本质,尤其基于对各工序加工工艺的评价标准、前后道工艺之间有机协作,基于对大米加工品质的检测,基于对大米加工本质的不断深入揭露,通过软件定义稻米加工工厂的数字模型。因此,荣业智能制造不仅涵盖智能工厂,还包含了生产性的智能技术服务,它既是物理上稻米加工工厂的数字孪生,但又高于传统工厂的加工经验与加工水平以及管理。

    比如,在对多机轻碾工艺进行定义时,对每道碾米的智能控制就定义了一套组合机制:(1)根据当前米机自身的加工工艺效果进行反馈控制;(2)根据前一道碾米的工艺效果进行来料匹配控制。

     

    三、工艺检测

    荣业智能制造以在线工艺检测为调制设备的核心依据,在有的工序甚至是唯一依据。最终工艺才是大米加工的唯一目标,荣业智能工厂将最终的加工工艺目标分解成每一道工序的分目标,并以此作为每一道工序的控制参数。

    在传统的大米加工生产工艺中,每一道工序合理而且客观的工艺标准一直缺位,虽然有的机构或者组织或者企业制订了一系列“标准”,但通常既不科学,也缺乏可操作性,其原因很简单:员工的肉眼目测方式不能准确甚至是不能较准确地评价加工工艺,最终,一线工人也就养成了凭借“流量”(“产量”)与电流值(设备的工作电流)为依据的打米经验和操作手法。

    荣业通过对海量生产样本的分析,建立了一套科学、严谨、易于操作且适合于智能控制的工艺标准,这些标准细化到了每一道工序、每一个加工品种,在实际的智能工厂运行中,荣业还将之细化到了每一台设备。

    比如,在砻谷工序,针对不同的加工品种定义不同的最佳脱壳率,不仅如此,还从大数据分析中获取“这一台”设备的运行特点进一步针对当前加工对象制定“这一台”设备的加工工艺指标——即使是同一家厂商、同一型号、同一批次的设备,均存在着较大的台间差,即使是同一批次同一仓甚至同一车原粮,在进入不同位置的加工设备时,来料都将产生分级。

    再比如,在碾米工序,荣业智能系统根据三道碾米/四道碾米/五道碾米/六道碾米的不同工艺设计、砂辊与铁辊的差异、砂辊砂型、碾米室进出料方式、单位时间产量,针对不同品种与不同的目标精度,定义每一道碾米的标准样本、达标标准以及工艺标准。

    以在线检测的方式,荣业的大米加工在线工艺检测系统根据定义的标准样本对每一道工序的每一台设备的加工工艺效果进行精细化检测,这些检测结果所产生的数据源源不断,为设备的智能控制提供客观、真实、可靠的原始数据。

    在线动态实时的工艺检测是承载智能制造的“内脏”与“骨骼”。

     

    四、数据驱动

    数据是智能系统的“血液”。

    没有数据,一切智能控制的动作都将变得没有依据;数据量不足,所有的控制动作都将变得迟钝和粗犷,甚至错位。数据和算法是荣业的核心竞争力之一。

    数据的质量直接关乎控制的合理性与科学性,也直接决定了智能控制的成败。优质的数据是良好效果的源头,粗劣的数据只能导致伪劣的“智控”,所以,荣业将数据的质量视为智能制造的血液,鲜活的血液是智能制造的营养,劣质的血液则是毒药。

    数据的质量好坏,决定于获取数据的手段。荣业智能系统中的原始数据,除作为核心控制依据的工艺检测数据外,还包括各类传感数据。

    传感数据,包括位置的、压力的、半径的、角度的、速度的、温度的、扭力的、电流的、风速的、频率的等等,传感数据的质量首先来源于设计方案、传感方式、传感器的工作原理、传感器的材料、传感的抗疲劳能力,尤为重要的是对传感数据的处理与分析能力,其中还包括对传感信号的去噪能力,这些因子决定了传感数据是否可用,是否持续可用,是否准确无误。

    比如砻谷机辊径传感,不同的传感原理决定其是否适用于砻谷这一工作环境,A/D转换的技术决定了能否精准获取所需的传感信号,而对传感信号的去噪处理能力又决定了能否得到真实的胶辊半径,而不是稻壳、糙米、稻谷反射回来的信号。

    再比如碾米压力传感,在保证数据准确的同时,获取数据的频率和数量就决定了碾米压力能否保持稳定且随时匹配到最佳碾米压力,在荣业智能工厂中,每5毫秒准确获取一次碾米压力数据,每1秒钟获取200次,如果低于这个频率,碾米压力稳定控制系统就不能满足实际生产的需要,这是数据量与获得数据的频率的价值。

    算法,是智控系统对数据的分析与处理方式,也就是对数据的使用能力,它最终决定了智控的品质高低。在荣业智能制造系统中,有三个方面的算法起着至关重要的作用:(1)工艺检测系统中的机器学习与深度学习算法;(2)碾米(抛光)压力的稳定控制算法;(3)碾米机、砻谷机等底层加工设备的智能控制算法。其中的(1)决定了在线工艺检测数据是否真实、客观与可用;其中的(2)决定了碾米(抛光)压力是否稳定,进而决定了碾米的各种均匀(大小、碾磨层次、饱满度、美观);而其中的(3)则决定了是否能够实现真正的“无人智控”与无人智控是否胜过人工操作。

    荣业在此三个方面的算法均是卓越的,正因为此,才保障了无人智控的完美实现,才保障了荣业智能制造系统的超凡价值与卓越性能。

     

    五、智能控制

    智能控制与自动控制完全不同,自动控制是线性序列控制,而智能控制则是闭环控制。对于作为最终用户的加工企业来说,区分技术手段与原理的意义不大,真正需要关心的只不过最终结果,而智能控制与自动化控制的价值差别也正在于此:自动控制不对最终的加工工艺和产品的质量和数量负责,而智能控制则不断判断当前的加工工艺效果与目标工艺之间是否存在偏差,并根据偏差以及预判来料动态地进行设备调制,使得加工工艺始终稳定且得米率最高,所以智能控制属于柔性控制,而非类似于自动控制的“硬切换”控制。

    在荣业智能系统中,从服务目标出发并存着两种控制思想与控制方式,同时,这两种控制方式又形成两个控制闭环:

    1)依据传感数据完成对设备进行调制的内环控制。内环控制是工艺控制的基础,只有依托卓越的内环控制才能保障工艺控制的鲁棒性,它包括砻谷机的下料淌板控制、胶辊线速度与线速度差的控制、碾米压力的稳定性控制...等等。内环控制的对象并不依赖于工艺,即,不论工艺目标如何,设备本身必需具有并保持的最优或者最合理运行状态。

    事实上,荣业智控系统的内环控制并非单纯地由传感信息实现对设备的状态控制,而是将对设备与工艺的理解和掌控植入到了内环控制思想之中,比如,胶辊线速度差的控制目标本身即是根据不同稻谷品种的脱壳性来制定的;又如碾米压力的控制则是以达到并稳定在智能控制器所指定的目标碾米压力为目标,这样才能保证碾米的目标工艺,而稳定的目标工艺又必需以稳定的碾米压力为基础。

    2)依据在线工艺检测数据完成对设备控制要素调制的外环控制。外环控制完全以工艺为核心,是实现工艺控制的决定性控制闭环。在荣业稻米加工智能工厂中,对于“智控”或者“智能”一词的使用是严肃的,这正是荣业从稻米加工的特殊性出发而制定的核心控制策略:工艺才是控制的核心目标。

    “看米打米”既是荣业智能生产控制系统的核心思想,也是荣业智能系统的控制手段。外环控制则是这一思想与手段的具体实施。而这个具体措施,在荣业的智能控制器中又结合了两种控制方式,一是本机闭环控制,一是隔机闭环控制。

    “本机闭环控制”,是指根据本机当前的加工工艺效果(由荣业大米在线工艺检测系统提供在线的、实时的、源源不断的检测数据)完成对设备控制要素的调制,直接影响加工工艺效果的控制元素即为设备的“控制要素”,控制要素的调制与工艺效果之间存在着高度关联的输入与输出关系,比如辊压与脱壳率和碎米率之间的关系,碾米压力与碾磨程度和加工精度的关系等等。

    “隔机闭环控制”,是指依据上一道工序的加工工艺效果完成对本机的设备要素调制,上一道工序的工艺对于下一道设备来说属于“来料”,所以隔机闭环控制实质上属于“来料控制”。

    智能控制的优劣,首先取决于工艺检测的客观性与科学性,继而决定于智能控制的人工智能算法,前者关键在于“看得清”,后者在于“控得准”。“看清”与“控准”一样,其成败均在于算法。在智能控制中,只有真正优秀的算法才能实现无人智控,且加工效果优于传统的人工控制。

    智能控制是智能制造的“肌肉”与“运动”。

     

    六、荣业智能制造系统的架构

                  

    荣业智能制造系统在逻辑上共有五层架构,由底层到最高层依次是生产设备层、工业互联网层、工艺与设备感知层、数据与算法层、控制执行层。

    生产设备层,即由传统稻米加工设备包括去石机、砻谷机、谷糙分离机、碾米机、抛光机、色选机、配米机、提升斗以及各类筛选设备和管道构成的原传统产线。原有传统加工产线是构建荣业智能制造系统的条件,其中包含着一个重要思想:最大程度保护合作伙伴(加工企业)的原有投资,对原产线充分利旧。

    工业互联网层,即实现工厂内万物互联的一切网络设备、数据链路、通信机制、设备管理、路由标识以及设备身份解析等软硬件系统,由前置通信网关、边界交换网关、中央节点网关、设备标识与解析系统、工业总线等构成,荣业构成的车间内工业互联网具有毫秒级的通信能力。

    在工厂物联网的边界,通过边界节点网关与稻米产业互联网平台相连。

    工艺与设备感知层,包含两个大的系统:大米加工在线工艺检测系统,传感群集系统。其中,大米加工在线工艺检测系统又由在线智能取料系统与人工智能质检机器人构成,同时,因为不同工序的加工任务与目标不同,又区分为不同检测侧重点的在线工艺检测平台,这些平台通常依工序而命名,侧重脱壳率与未熟粒及碎糙米检测的砻谷工艺检测系统,侧重碾米达标率、加工精度、留皮率与留胚率的碾米工艺检测系统,侧重于碎米与不完善粒检测的成品检测系统等等。

    数据与算法层,也就是人工智能层,对源源不断的海量数据进行数据分析、数据挖掘等大数据技术提炼并通过构建的人工神经网络系统对之进行数据处理,形成决策信息,这一功能在物理上由智能控制器执行。不同的生产节点有着不同的智能控制器:砻谷智能控制器,碾米智能控制器,抛光智能控制器,去石智能控制器...等等,不同的智能控制器根据其工序任务与加工目标执行不同的控制规则,不同的控制规则依据不同的工艺检测数据产生不同的控制决策,最终生成不同的控制动作指令。

    这些智能控制器不是“机械地”进行数据处理与形成控制决策,它们对数据的处理是“智能”甚至是“智慧”的,比如,即使同为碾米机的智能控制器,不仅前后道规则不同,即使同一道碾米,它们也会根据本机的特点产生适应性极好的柔性控制策略。

    从这一方面来说,荣业智能制造系统与其他的生产设备或者智能装备完全不同:严格意义上,荣业所完成的每一个智能系统都属于“独一无二”的,通俗地说,A工厂的碾米智能控制器并不一定能适用于B工厂的碾米工序。所以说,荣业智能制造系统不仅是一整套解决方案,还包含了远远高于传统人工控制方式的智能生产服务。

    控制执行层,智能控制系统的最末端,也是荣业智能制造系统架构的最上面一层,伺服系统是智能控制的执行单元。物理位置上,伺服系统与传统生产加工设备距离最短——短到将伺服系统内置到传统设备机体——通常并不破坏原设备机体甚至外壳,这一效果通过对传统粮机设备的智能化改造完成。

     

    七、荣业智能制造系统的实际效果

    1、精准找回谷物营养

    在大规模批量生产加工的条件下,通过精细化的在线工艺检测与智能控制,精准去除稻米中不能吃、不好吃、不该吃的部分(由粗纤维组成且残留农药与重金属的果皮、种皮以及珠心层)而完整保留富含宝贵营养成分的部分——糊粉层细胞壁、亚糊粉层或者胚芽——降血糖的β-葡聚糖、成倍提高人体免疫力且减轻化疗痛苦的阿拉伯木聚糖、抗焦虑而安神的γ-氨基丁酸、参与糖代谢且防止脚气病的维生素B1、美容护肤的维生素B2、公认的长寿因子维生素E...

    精准找回谷物营养的类别包括:

    完整保留亚糊粉层的免抛营养米

    80%颗粒留有胚芽(平胚/半胚)的留胚米

    基本保留糊粉层的留层米

        50倍放大镜下,荣业智能制造完整保留了亚糊粉层的米样:

    2、显著提高得米率

    通过降低加工损耗,相同的留皮率或留胚率或留皮度,与传统加工方式相比:净得米率提高3-5个百分点,也就是每100斤稻谷多加工出3-5斤白米,不论原产线得米率高低,总能在原基础上显著提高。

    此外,由于相同产量的能耗更低,导致碾米温升的降低,进一步使得加工增碎减少,因此,在提高净得米率的同时还提高整精米得率5-12个百分点。

    3、无人智能控制

    设备的调制与操控完全由智能系统完成,不再依赖于打米师傅的操作经验,更不会因为老师傅的退休或离职而降低加工企业的效益。

    4、透明的过程控制

    真正的“看米打米”与稳定的碾米压力,使得每一粒大米碾磨的程度与碾磨层次几乎完全一致,不再碾去不该碾去的部分,不再留有该碾去的皮层及其残余,加工出的大米均匀、饱满、整齐,其美观程度远胜人工控制。

     

    八、荣业稻米加工智能工厂中的关键与核心技术

    1、大米加工在线工艺检测

    决定智能制造成败的核心因子是“在线工艺检测”,这是稻米加工“看米打米”思想中“数据驱动”的核心数据,必需科学、客观,还必需实时、在线,尤为重要的是检测水平必需能准确而且全面地反映当前工艺状态,比如一道碾米,检测的核心指标是“开糙率”,应该包括开糙达标百分率、过碾百分率、开糙不足百分率与碎米率;而终碾则不同,需要准确检测达标率、过碾率、碾米不足率的同时,还必需检测留皮率、留胚率或者留皮度;如果是抛光工序,则需要检测粒面洁净颗粒的百分率、粒面留糠颗粒的百分率以及粒面的光洁度...这些实际需求也就决定了解决在线工艺检测的唯一途径——人工神经网络。

    但人工神经网络在大米加工在线工艺检测上的应用有着先天的三个学科难题:(1)静态检测转换为动态检测;(2)神经网络的串行处理机制转换为并行处理;(3)深度学习结果的迁移。

    当前,全球范围内,荣业软件是唯一完美解决这三大难题的组织。

    不仅如此,在线工艺检测系统在实际生产中的应用落地还有更多需要解决的问题:如何在线取得具有代表性的样本;如何区分不同检测对象的样本;如何将智能取料与检测平台有机结合......

    2、无人化智能控制算法

    基于在线工艺检测进行智能控制的“看米打米”,并不能是根据当前加工工艺进行机械的设备控制,而必需基于在实际生产中长期积累起来的经验,但同时又必需高于传统的打米经验,所以,无人化的智能控制需要将(1)工艺检测数据(2)当前工序的分目标(3)设备的控制要素(4)本机与其他设备的共性和差异等四者结合起来,将之融合到一个算法中,并最终将这个算法转换为该生产节点的控制规则以及由这个规则每次都能产生相应的准确的控制决策。

    通过算法完美实现粮食加工行业的无人智能控制,并真正应用于实际生产,且远远优于传统人工控制,荣业稻米加工智能工厂仍然是独一无二的。

    3、碾米压力稳定控制算法

    碾米压力总会随着来料分级、流量、水分的变化而变化,尤其重要的则是出糠筛网的不同位置的少数筛孔不断地在“堵”与“通”之间随机切换导致碾米压力的瞬间变化更为剧烈,也更为不可预测;在传统生产过程中,米机不断波动的电流和不断上下浮动的砣压杆就是最有力的证据。

    而智能系统中,不仅要能准确且有效地预测这些变化,还必需能准确有效地消除这些变化,并最终控制出稳定的、与目标相符的碾米压力。

    荣业智能控制系统中的碾米压力稳定控制系统同样完美地满足了这一实际需求:每10毫秒完成一次控制闭环,即,每1秒完成100次碾米压力的精准闭环控制,最终使得系统可将碾米压力稳定到目标压力值,且误差通常小于正负1克(力),这就从本质上保障了碾米的均匀性,也保障了碾米的实际精度稳定地与目标精度保持完全的一致。

    碾米压力的稳定控制,是稻米加工生产实践中长期以来的追求,实现并在实践中得到完美体现,这也是行业中的第一次。

    此外,还有高速运转中的砻谷胶辊辊径测量

    处于高速运转且表面粗糙的圆柱体边线位置测量,由于多普勒效应的影响,在需要精确检测时,难度极高。

    精准获得砻谷胶辊辊径信息在砻谷工艺中显得极为重要,实际生产中,如果检测误差达到1mm(毫米)或以上,则不具有实际应用价值。砻谷机在工作过程中,胶辊高速转动,非接触传感测量时必然产生“多普勒效应”,加上胶辊表面粗糙且不规则,使得所产生的多普勒效应不能呈现规律性特征,荣业创新独有的过滤算法,可使胶辊辊径测量误差在0.2mm(毫米)以内,为变频器匹配砻谷胶辊的线速度及线速度差提供了足够可靠的依据。

     

    九、荣业智能制造系统在实践中发现的稻米加工定律

    1、过程可控定律

    要使加工过程可控,首先必需加工过程透明:加工工艺与设备运行的数字化透明。其中,工艺的数字化包括描述各道工艺状态的多层次标准样本及其当前百分比;各工序设备控制要素则是设备运行数字化的基本描述对象。

    在多级轻碾工序,因为稻米营养的分层分布特征,过程可控与碾米压力稳定,可以实现碾米的“精准加工”:完全去除农药残留与粗纤维层的同时,基本完整保留目标精度所要求的目标层。

    2、临界碾米压力定律

    在流量相对稳定的条件下,对于加工精度,都存在一个临界碾米压力:在碾米压力小于临界碾米压力时,随着压力的增加而精度增加;在碾米压力大于临界碾米压力时,精度不再随着压力增加而提高,反而下降,同时碎米迅速增多。

    加工不同的品种,同一台米机有不同的临界碾米压力。

    加工相同的品种,不同的米机的临界碾米压力也不相同。

    3、稳定的碾米压力增加得米定律

    相同的留皮率,或者留胚率,或者留皮度,压力稳定的碾米比压力不稳定的碾米油糠与抛光粉明显减少,增碎明显降低,净得米率与整精米得率明显增高。

    4、稳定的碾米压力降低碾米温升定律

    入料流量相对稳定,相同的加工精度(留皮率或留胚率或留皮度)下,相对于不稳定的碾米压力,碾米压力稳定时其米机工作电流更低,能耗降低15%-20%,碾米室温升降低。

    碾米温升更低,增碎更少。

    5、碾米精度可控定律

    只有在碾米压力可控稳定时,碾米精度才能可控。碾米精度可控是指,实际加工精度与目标精度保持一致。

    可控的碾米精度才能保证既不会过碾,也不会精度不足。

    碾米压力可控且稳定,碾米质量才能均匀,在此,“均匀”具有两个含义:同一时刻出机米粒的均匀与一致性;不同时刻出机加工品的品质一致性。

    6、砻谷临界辊压定律

    在流量相对稳定的条件下,胶辊线速度与线速度差相对稳定时,每台砻谷机对每一个加工品种都存在一个临界辊压。在胶辊砻谷压力小于临界辊压时,增加辊压而脱壳率提高缓慢,碎糙增加;在胶辊砻谷压力大于临界辊压时,增加辊压其脱壳率同样提高缓慢,碎糙明显增加;当到达临界辊压时,脱壳率成跳跃性上升,且碎糙反而降低。

    相同的品种,不同的砻谷机,其临界辊压不同。

    同一台砻谷机,不同的加工品种,其临界辊压不同。

    不同的胶辊,临界辊压不同。

    水分不同,临界辊压也随之变化。

    7、最佳脱壳率定律

    每一个加工品种都有属于自己的最佳脱壳率,此时脱壳效率与增碎率达到最佳平衡。低于最佳脱壳率,生产效率降低,回砻谷增多,碎糙米增加;高于最佳脱壳率,碎糙明显增加。

    8、砻谷要素匹配定律

    流量相对稳定时,不同的线速度、线速度差只有匹配相对应的临界辊压才能得到最佳砻谷效果——满足当前加工品种的最佳脱壳率。

    这些规律的揭示与运用,都离不开一个共同前提,即,必需依赖荣业大米加工在线工艺检测系统。同时,随着荣业智能制造系统的应用深入,还将揭示出更多的碾米规律。

       

             荣业软件 陈辰  18075179827

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