本发明涉及面粉生产，尤其涉及一种基于大数据的面粉生产监测管理系统。
背景技术：
1、随着食品工业的迅猛发展，面粉作为基础食品原料，其生产过程的监控和优化显得尤为重要，面粉生产涉及多个环节，包括原料处理、加工、包装等，每个环节的参数变化都会直接影响产品的质量和生产效率，因此，实时监测和调整生产过程中的关键参数，对于保证面粉的高质量和生产过程的高效稳定至关重要，在大数据和智能制造技术快速发展的今天，如何利用这些技术提升面粉生产的智能化水平，是当前行业关注的焦点。
2、现有的面粉生产监控系统主要依赖于人工操作和传统监控手段，存在数据采集不及时、监控参数单一、数据处理能力不足、难以实现实时调整和优化等问题，具体来说，传统系统通常只能监测单一或有限的参数，缺乏对复杂生产环境中多维度数据的全面监控和分析能力，此外，现有技术中缺乏对酶活性等关键生化参数的实时监测和深度分析，无法及时捕捉和处理生产过程中的异常变化，导致产品质量难以保证，生产效率难以提升，面对大数据量和复杂生产环境，传统系统的监控和处理能力显得捉襟见肘，难以满足现代化面粉生产的高标准要求。
3、本发明的目的是提供一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，解决现有技术中的不足，实现对面粉生产全过程的实时监控和智能优化。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了一种基于大数据的面粉生产监测管理系统。
2、一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、酶活性实时监测模块、优化控制模块以及用户界面与报告生成模块，其中；
3、所述数据采集模块采集面粉生产过程中各个环节的实时生产数据，包括温度、湿度、压力、流量、设备状态；
4、所述数据处理模块对采集到的实时生产数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换；
5、所述数据分析模块对预处理后的实时生产数据进行分析，挖掘实时生产数据变化的规律；
6、所述酶活性实时监测模块实时监测面粉中的酶活性，并识别酶活性变化的规律和趋势，具体包括：
7、酶活性监测：实时检测面粉中的酶活性数据；
8、酶活性数据处理：对监测到的酶活性数据进行初步处理，包括数据清洗和格式转换；
9、模型构建：通过历史酶活性数据，建立酶活性预测模型；
10、酶活性分析：利用酶活性预测模型对初步处理后的酶活性数据进行分析，识别酶活性变化的规律和趋势；
11、所述优化控制模块基于实时生产数据以及酶活性数据的分析结果，对面粉生产过程进行实时调整和优化，包括生产数据监控、异常情况预警、设备故障诊断和生产数据调整；
12、所述用户界面与报告生成模块提供图形用户界面，供操作人员实时查看生产数据、监测结果和控制方案，并支持手动干预，并生成生产报告，包括日报、周报和月报，供管理人员进行决策参考。
13、进一步的，所述数据采集模块包括：
14、温度监测：通过安装在生产线和设备表面的温度传感器实时监测面粉生产过程中的温度变化；
15、湿度监测：通过安装在生产环境中的湿度传感器监测生产环境的湿度水平；
16、压力监测：通过连接到面粉加工设备的压力传感器监测生产过程中所需的压力参数；
17、流量监测：通过安装在物料输送管道上的流量传感器监测面粉和相关原材料的流动速率；
18、设备状态监测：通过集成在生产设备中的状态传感器监测设备的运行状态、工作负荷和故障情况。
19、进一步的，所述数据处理模块包括：
20、数据清洗：通过去除噪声数据、填补缺失值以及处理异常数据；
21、格式转换：将清洗后的实时生产数据转换为统一的格式和结构。
22、进一步的，所述数据分析模块包括：
23、特征提取：通过主成分分析(pca)从预处理后的实时生产数据中提取特征；
24、模式识别：使用支持向量机(svm)分类算法对生产数据进行模式识别；
25、趋势分析：使用贝叶斯变化点检测模型对生产数据的时间序列进行建模和预测。
26、进一步的，所述贝叶斯变化点检测模型包括：
27、初始化：设置初始状态r0和初始参数θ0，并设定变化点的先验概率p(r1＝1)＝λ和不变的概率p(r1>1)＝1-λ；
28、多维数据采集与处理：采集多维生产数据xt＝[xt,1,xt,2,...,xt,n]，并对每个数据维度进行归一化处理，计算公式为：
29、
30、其中，μi和σi分别为第i个维度的均值和标准差；
31、计算变化点的后验概率：计算每个时间点的变化点后验概率p(rt|x1:t)，计算公式为：
32、
33、其中,
34、计算观测数据的似然：基于当前模型参数θt-1，计算观测数据的似然p(xt|rt,θt-1)，计算公式为：
35、
36、其中,μt-1,i和分别为第i个维度的均值和方差；
37、更新模型参数：根据最新的数据动态更新模型参数θt，计算公式为：
38、
39、其中，wk为权重；
40、检测变化点：判断变化点是否存在，若p(rt＝1|x1:t)>threshold，则认为在时间t发生了变化点，表示为：
41、
42、进一步的，所述酶活性监测包括：
43、生物传感器数据采集：使用生物传感器布置在面粉生产线上，实时采集面粉样品中的酶活性数据，生物传感器检测酶(如α-淀粉酶、蛋白酶等)的活性，通过酶与底物的反应生成电信号；
44、电信号转换与放大：将生物传感器采集到的电信号通过转换器转化为数字信号，并通过信号放大器放大；
45、数据传输：通过有线或无线网络对放大后的数字信号进行传输。
46、进一步的，所述酶活性预测模型采用波动分析模型，所述波动分析模型包括：
47、小波分解：对历史酶活性数据进行多尺度小波分解，得到不同尺度的细节系数dj和近似系数aj；
48、所述细节系数dj的计算公式为：
49、
50、其中，dj是第j层的细节系数，ψj是小波函数，a和b是尺度和平移参数，x(t)是酶活性信号；
51、所述近似系数aj的计算公式为：
52、
53、其中，aj是第j层的近似系数，是尺度函数；
54、自适应去噪：引入自适应阈值λj对小波系数进行去噪处理，计算公式为：
55、
56、其中，阈值λj根据酶活性数据特性动态调整；
57、
58、其中，σj是细节系数的标准差，n是数据点数；
59、特征提取：从去噪后的细节系数和近似系数中提取关键特征，包括能量特征、频域特征，计算公式为：
60、
61、其中，ej是第j层的能量特征；
62、重构信号：通过逆小波变换将处理后的小波系数重构为时域信号，计算公式为：
63、
64、其中，cψ是小波函数的归一化常数；
65、时间序列预测：使用prophet模型对重构后的信号进行预测，具体包括：
66、趋势函数：g(t)＝(k+a(t)tδ)t+(m+a(t)tγ)；
67、其中，k是斜率，m是截距，a(t)是指示函数，δ和γ是变化点的幅度；
68、季节性成分：
69、其中，ai和bi是傅里叶系数，p是周期；
70、模型：y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+∈t；
71、其中，h(t)是节假日效应，∈t是误差项。
72、进一步的，所述酶活性分析包括：
73、数据输入：将初步处理后的酶活性数据输入到酶活性预测模型中；
74、模型应用：利用已构建的酶活性预测模型对输入数据进行预测，预测公式为：
75、y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+∈t；
76、其中，g(t)表示趋势成分，s(t)表示季节成分，h(t)表示节假日效应，∈t表示误差项；
77、趋势分析：通过对预测结果y(t)的分析，识别酶活性变化的规律和趋势。
78、进一步的，所述趋势分析包括：
79、趋势成分分析：对预测结果y(t)中的趋势成分g(t)进行分析，通过计算趋势成分的斜率k和变化点，识别酶活性数据的变化方向和速度；
80、季节成分分析：对预测结果y(t)中的季节成分s(t)进行分析，通过计算季节成分的幅度和周期，识别酶活性数据的周期性规律和季节性波动；
81、异常检测：对预测结果y(t)中的误差项∈t进行分析，通过设置阈值识别异常值，检测酶活性数据中的突发变化和异常波动。
82、进一步的，所述优化控制模块包括：
83、生产数据监控：对采集到的生产数据进行实时监控；
84、异常情况预警：根据生产工艺和历史数据设定关键参数x的阈值xthreshold，关键参数x包括温度t、湿度h、压力p、流量f、设备状态e以及酶活性ea，当监控数据xt超过设定阈值xthreshold时，自动发出预警信号；
85、所述阈值xthreshold的计算公式为：
86、xthreshold＝μx+3σx；
87、其中，μx和σx分别为历史数据的均值和标准差；
88、设备故障诊断：使用支持向量机(svm)进行故障诊断；
89、生产数据调整：基于实时生产数据和酶活性数据的分析结果，计算生产参数的调整方案，设调整目标为保持关键参数x在最佳范围xopt，调整公式为：
90、xadjust＝xcurrent+α(xopt-xcurrent)；
91、其中，α为调整系数，xcurrent为当前关键参数值，xopt为目标值。
92、本发明的有益效果：
93、本发明，通过集成数据采集、数据处理、数据分析、酶活性实时监测、优化控制以及用户界面与报告生成模块，实现了对面粉生产过程的全方位实时监测与优化控制，确保数据采集的准确性和实时性，提供了全面的生产数据基础，有效提取并识别生产数据中的特征和模式，能够实时捕捉生产过程中的变化点，提高系统的敏感度和响应速度。
94、本发明，通过采用生物传感器实时检测面粉中的酶活性数据，并利用波动分析模型进行酶活性数据的深度分析和预测，识别酶活性变化的规律和趋势，通过自适应去噪和特征提取技术，保证了数据处理的高效性和准确性，结合历史酶活性数据构建的预测模型，可以对生产过程中酶活性变化进行精准预测，为生产过程的优化调整提供了科学依据，确保生产过程的稳定性和产品质量的提升。
95、本发明，通过实时监控生产数据和酶活性数据，进行异常情况预警、设备故障诊断和生产数据调整，确保生产过程的高效稳定，该模块利用支持向量机进行设备故障诊断，结合实时数据和酶活性数据的分析结果，使用优化算法计算并自动调整生产参数，提高了生产效率和产品质量，用户界面与报告生成模块提供了友好的操作界面和详细的生产报告，支持操作人员和管理人员的决策，确保生产过程的透明性和可控性。
1.一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、数据分析模块、酶活性实时监测模块、优化控制模块以及用户界面与报告生成模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述数据分析模块包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述贝叶斯变化点检测模型包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述酶活性监测包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述酶活性预测模型采用波动分析模型，所述波动分析模型包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述酶活性分析包括：
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述趋势分析包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的面粉生产监测管理系统，其特征在于，所述优化控制模块包括：
