【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及茶叶萎凋领域，尤其涉及一种茶叶的萎凋控制与分析方法及系统。
技术介绍
1、萎凋是茶叶制造的首要过程。在我国白茶、红茶、青茶等茶类制作中的第一道工序都是萎凋。萎凋过程中，鲜叶水分减少，叶片由脆硬变得柔软，便于揉捻成条。叶中所含物质发生不同程度的转化。正常而有效的萎凋，使鲜叶的青草气消退而产生清香，并有水果香或花香，成茶滋味醇而不苦涩。但如果萎凋温湿度不适宜会导致茶叶变质、口感苦涩，甚至影响人体健康。目前大部分茶叶生产企业规模小，很多属于家庭式作坊，小农式生产，茶叶生产经营组织化程度不高，萎凋过程大部分依靠人的经验。
2、已有公开号为cn111524092a的《一种红茶萎凋程度指标的无损检测方法》给出了关于红茶茶叶在萎凋过程中对红茶萎凋水分的检测方法，但在该方法中主要涉及的是图像处理与红茶茶叶在萎凋过程中的水分的数值预测，并未对萎凋过程中对茶叶的含水量产生影响的客观影响因素如温度、湿度、茶叶密度以及层数等进行分析。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种茶叶的萎凋控制与分析方法及系统。
2、为了实现上述的技术目的，本专利技术所采用的技术方案为：
3、在第一方面，本专利技术提供一种茶叶的萎凋控制与分析方法，所述方法包括：
4、构建茶叶萎凋模型；
5、获取标签集合，所述标签集合中包括多个预设标签，每个预设标签具有一个萎凋条件，所述萎凋条件包括客观影响因素的数值变化量，所述客观影响因素包括湿度、温度、
6、按照所述标签集合中的预设标签设定茶叶萎凋模型的参数，并将与当前预设标签相对应的所述待试验组输入至茶叶萎凋模型中，生成当前预设标签对应的萎凋数据集，将所述萎凋数据集与当前预设标签映射存储；
7、重复上述步骤，直至遍历所述标签集合中的每一预设标签，得到多个萎凋数据集；
8、将多个所述萎凋数据集输入至第一分析模型中，所述第一分析模型的输出结果为茶叶的第一萎凋分析报告；以及
9、将多个所述萎凋数据集输入至第二分析模型中，所述第二分析模型的输出结果为茶叶的第二萎凋分析报告；
10、根据所述第一萎凋分析报告以及第二萎凋分析报告生成最终茶叶萎凋分析报告。
11、在一些实施例中，按照所述标签集合中的预设标签设定茶叶萎凋模型的参数，并将与当前预设标签相对应的所述待试验组输入至茶叶萎凋模型中，生成当前预设标签对应的萎凋数据集，将所述萎凋数据集与当前预设标签映射存储包括：
12、构建每一所述待试验组的数据采集列表；
13、采集当前所述待试验组的茶叶初始质量；
14、按照预设时间间隔依次采集同一所述待试验组中的茶叶质量变化值，直至茶叶的萎凋程度为100%；
15、逐一将所述茶叶质量变化值与所述茶叶初始质量相除以得到茶叶减重百分比；
16、将多个茶叶减重百分比记录至所述数据采集列表中，并按照茶叶质量变化值的采集时间戳的时间先后顺序依次排列；
17、将所述数据采集列表记为当前待试验组的萎凋数据集。
18、在一些实施例中，所述第一分析模型为matlab分析模型，将多个所述萎凋数据集输入至第一分析模型中，所述第一分析模型的输出结果为茶叶的第一萎凋分析报告包括：
19、对每一所述萎凋数据集执行以下步骤：
20、构建曲线拟合函数，所述曲线拟合函数用公式（1）表示，所述公式（1）如下：
21、；
22、公式（1）中，为所述茶叶减重百分比，为茶叶的萎凋时间，a为曲线拟合函数中的第一拟合参数，b为曲线拟合函数中的第二拟合参数，c为曲线拟合函数中的第三拟合参数；
23、将萎凋数据集输入至当前曲线拟合函数中，得到第一拟合函数；
24、对所述第一拟合函数中的第一拟合参数、第二拟合参数以及第三拟合参数分别进行回归分析，得到第一预测拟合参数、第二预测拟合参数以及第三预测拟合参数；
25、根据所述第一预测拟合参数、第二预测拟合参数以及第三预测拟合参数得到第一预测函数；
26、根据所述第一预测函数得到茶叶在当前萎凋条件下的第一萎凋速率曲线；
27、重复上述步骤直至遍历每一萎凋数据集，得到多个萎凋条件下的第一萎凋速率曲线，根据多个所述第一萎凋速率曲线生成第一萎凋分析报告。
28、在一些实施例中，根据多个所述第一萎凋速率曲线生成第一萎凋分析报告包括：
29、设定多个萎凋分析节点，萎凋分析节点为茶叶减重百分比的数值，并对每一所述萎凋分析节点执行以下步骤：
30、在多个所述第一萎凋速率曲线中筛选出同一客观影响因素下的不同数值变化量在当前所述萎凋分析节点的第一萎凋速率并生成当前客观影响因素的萎凋影响权重值；
31、重复上述步骤直至遍历每一所述客观影响因素，得到多个萎凋影响权重值；
32、根据多个所述萎凋影响权重值得到当前萎凋分析节点下的第一失水减重曲线；
33、将所述第一失水减重曲线与当前所述萎凋分析节点映射存储，得到所述第一萎凋分析报告。
34、在一些实施例中，对所述第一拟合函数中的第一拟合参数、第二拟合参数以及第三拟合参数分别进行回归分析，得到第一预测拟合参数、第二预测拟合参数以及第三预测拟合参数包括：
35、选择回归分析函数regress模型，所述regress模型可以通过公式（2）表示，所述公式（2）如下：
36、；
37、公式（2）中，为regress模型中的回归系数，为含有拟合参数的茶叶减重百分比，所述拟合参数包括第一拟合参数、第二拟合参数以及第三拟合参数中的任意一项，为客观影响因素；
38、将第一拟合参数输入至公式（2）中，得到第一回归系数，所述第一回归系数为第一预测拟合参数；
39、将第二拟合参数输入至公式（2）中，得到第二回归系数，所述第二回归系数为第二预测拟合参数；
40、将第三拟合参数输入至公式（2）中，得到第三回归系数，所述第三回归系数为第三预测拟合参数。
41、在一些实施例中，所述第二分析模型为comsol模型，将多个所述萎凋数据集输入至第二分析模型中，所述第二分析模型的输出结果为茶叶的第二萎凋分析报告包括：
42、获取茶叶基础信息，所述茶叶基础信息包括茶叶在茶叶萎凋模型中的铺设厚度信息、铺设长度信息、铺设宽度信息以及铺设密度信息的至少一项；
43、根据所述茶叶基础信息建立茶叶几何模型；
44、获取茶叶的属性信息，所述茶叶的属性信息通过所述萎凋数据集获得；
45、根据所述茶叶的属性信息设定茶叶几何模型的参数；
46、设置边界条件；
47、对所述茶叶几何模型进行萎凋仿真，得本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，按照所述标签集合中的预设标签设定茶叶萎凋模型的参数，并将与当前预设标签相对应的所述待试验组输入至茶叶萎凋模型中，生成当前预设标签对应的萎凋数据集，将所述萎凋数据集与当前预设标签映射存储包括：
3.根据权利要求2所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述第一分析模型为matlab分析模型，将多个所述萎凋数据集输入至第一分析模型中，所述第一分析模型的输出结果为茶叶的第一萎凋分析报告包括：
4.根据权利要求3所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，根据多个所述第一萎凋速率曲线生成第一萎凋分析报告包括：
5.根据权利要求3或4所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，对所述第一拟合函数中的第一拟合参数、第二拟合参数以及第三拟合参数分别进行回归分析，得到第一预测拟合参数、第二预测拟合参数以及第三预测拟合参数包括：
6.根据权利要求5所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述第二分析模型为CO
7.根据权利要求6所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，设置边界条件包括：
8.根据权利要求6所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述茶叶的属性信息包括最终初始含水率以及所述茶叶在减重50%时的最终剩余含水率；
9.根据权利要求6所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述茶叶含水量仿真结果包括液相相对渗透率曲线、湿空气相对渗透率曲线以及等温吸附曲线的至少一项；
10.一种茶叶的萎凋控制与分析系统，其特征在于，适用于权利要求1-9任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，按照所述标签集合中的预设标签设定茶叶萎凋模型的参数，并将与当前预设标签相对应的所述待试验组输入至茶叶萎凋模型中，生成当前预设标签对应的萎凋数据集，将所述萎凋数据集与当前预设标签映射存储包括：
3.根据权利要求2所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，所述第一分析模型为matlab分析模型，将多个所述萎凋数据集输入至第一分析模型中，所述第一分析模型的输出结果为茶叶的第一萎凋分析报告包括：
4.根据权利要求3所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，根据多个所述第一萎凋速率曲线生成第一萎凋分析报告包括：
5.根据权利要求3或4所述的茶叶的萎凋控制与分析方法，其特征在于，对所述第一拟合函数中的第一拟合参数、第二拟合参数以及第三拟合参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶家亮，邵振华，李国仕，叶文青，王琪萍，
申请(专利权)人：武夷山市叶嘉岩茶业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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