基于区块链的工厂化香菇溯源系统研究与实现

这是一篇关于香菇,溯源模型,多共识机制,区块链,Merkle树的论文, 主要内容为随着社会经济水平的不断提升,人们对食药用真菌的质量与安全性的关注日益增加,对优质香菇的市场需求量不断增长。为贯彻执行已于2022年9月修订通过的《中华人民共和国农产品质量安全法》,提高工厂化香菇产品质量安全管理能力,研发以区块链为基础的工厂化香菇溯源系统。借助区块链防篡改、可溯源、去中心化的技术优势,解决传统香菇溯源系统存在的数据库中心化存储、数据可靠性低、系统效率低等问题。本文具体研究内容与结果如下:(1)基于区块链的工厂化香菇溯源方案设计及模型构建。通过剖析工厂化香菇供应链各环节质量安全节点,根据溯源指标筛选原则,确定工厂化香菇供应链关键节点溯源信息,设计适合工厂化香菇的溯源编码与标识,对基于区块链的香菇供应链流程等溯源方案进行设计;在传统溯源模型的基础上,嵌入改进的Merkle树存储结构和各环节智能合约,构建基于区块链的工厂化香菇溯源模型。通过模型的构建,增强各环节之间数据的关联性,并确保溯源数据能够在高效的存储和查询之间达成平衡。(2)基于区块链的PBFT共识优化方案设计。针对原始PBFT算法应用在香菇溯源领域中存在的系统吞吐量低、消息复杂度高以及溯源时延高等问题,提出一种基于区块链的多共识机制。该共识机制增加了概率分组和策略分组环节,减轻因频繁更换主节点所带来的共识通信压力,降低共识失败率;分别在组内和组间使用Chain-raft共识和PBFT共识,进一步降低通信复杂度和共识时延。模拟实验证明,多共识机制拥有更低的共识时延和更高的吞吐量,能够提高算法的共识效率和动态性,降低网络通信开销。(3)基于区块链的工厂化香菇溯源系统的设计与实现。结合工厂化香菇供应链的实际需求,确定溯源系统的功能性与非功能性需求,对系统的系统架构、功能模块、系统流程以及数据库进行详细设计;采用经验丰富、成熟可靠的系统开发工具,实施稳健的区块链分布式系统部署,进行基于区块链的工厂化香菇溯源系统开发实现。该系统将香菇溯源方案、区块链香菇溯源模型和多共识机制进行融合,实现工厂化香菇产业的可信溯源,提高工厂化香菇供应链溯源信息的安全性和真实性。

基于区块链的工厂化香菇溯源系统研究与实现

这是一篇关于香菇,溯源模型,多共识机制,区块链,Merkle树的论文, 主要内容为随着社会经济水平的不断提升,人们对食药用真菌的质量与安全性的关注日益增加,对优质香菇的市场需求量不断增长。为贯彻执行已于2022年9月修订通过的《中华人民共和国农产品质量安全法》,提高工厂化香菇产品质量安全管理能力,研发以区块链为基础的工厂化香菇溯源系统。借助区块链防篡改、可溯源、去中心化的技术优势,解决传统香菇溯源系统存在的数据库中心化存储、数据可靠性低、系统效率低等问题。本文具体研究内容与结果如下:(1)基于区块链的工厂化香菇溯源方案设计及模型构建。通过剖析工厂化香菇供应链各环节质量安全节点,根据溯源指标筛选原则,确定工厂化香菇供应链关键节点溯源信息,设计适合工厂化香菇的溯源编码与标识,对基于区块链的香菇供应链流程等溯源方案进行设计;在传统溯源模型的基础上,嵌入改进的Merkle树存储结构和各环节智能合约,构建基于区块链的工厂化香菇溯源模型。通过模型的构建,增强各环节之间数据的关联性,并确保溯源数据能够在高效的存储和查询之间达成平衡。(2)基于区块链的PBFT共识优化方案设计。针对原始PBFT算法应用在香菇溯源领域中存在的系统吞吐量低、消息复杂度高以及溯源时延高等问题,提出一种基于区块链的多共识机制。该共识机制增加了概率分组和策略分组环节,减轻因频繁更换主节点所带来的共识通信压力,降低共识失败率;分别在组内和组间使用Chain-raft共识和PBFT共识,进一步降低通信复杂度和共识时延。模拟实验证明,多共识机制拥有更低的共识时延和更高的吞吐量,能够提高算法的共识效率和动态性,降低网络通信开销。(3)基于区块链的工厂化香菇溯源系统的设计与实现。结合工厂化香菇供应链的实际需求,确定溯源系统的功能性与非功能性需求,对系统的系统架构、功能模块、系统流程以及数据库进行详细设计;采用经验丰富、成熟可靠的系统开发工具,实施稳健的区块链分布式系统部署,进行基于区块链的工厂化香菇溯源系统开发实现。该系统将香菇溯源方案、区块链香菇溯源模型和多共识机制进行融合,实现工厂化香菇产业的可信溯源,提高工厂化香菇供应链溯源信息的安全性和真实性。

基于区块链的工厂化香菇溯源系统研究与实现

这是一篇关于香菇,溯源模型,多共识机制,区块链,Merkle树的论文, 主要内容为随着社会经济水平的不断提升,人们对食药用真菌的质量与安全性的关注日益增加,对优质香菇的市场需求量不断增长。为贯彻执行已于2022年9月修订通过的《中华人民共和国农产品质量安全法》,提高工厂化香菇产品质量安全管理能力,研发以区块链为基础的工厂化香菇溯源系统。借助区块链防篡改、可溯源、去中心化的技术优势,解决传统香菇溯源系统存在的数据库中心化存储、数据可靠性低、系统效率低等问题。本文具体研究内容与结果如下:(1)基于区块链的工厂化香菇溯源方案设计及模型构建。通过剖析工厂化香菇供应链各环节质量安全节点,根据溯源指标筛选原则,确定工厂化香菇供应链关键节点溯源信息,设计适合工厂化香菇的溯源编码与标识,对基于区块链的香菇供应链流程等溯源方案进行设计;在传统溯源模型的基础上,嵌入改进的Merkle树存储结构和各环节智能合约,构建基于区块链的工厂化香菇溯源模型。通过模型的构建,增强各环节之间数据的关联性,并确保溯源数据能够在高效的存储和查询之间达成平衡。(2)基于区块链的PBFT共识优化方案设计。针对原始PBFT算法应用在香菇溯源领域中存在的系统吞吐量低、消息复杂度高以及溯源时延高等问题,提出一种基于区块链的多共识机制。该共识机制增加了概率分组和策略分组环节,减轻因频繁更换主节点所带来的共识通信压力,降低共识失败率;分别在组内和组间使用Chain-raft共识和PBFT共识,进一步降低通信复杂度和共识时延。模拟实验证明,多共识机制拥有更低的共识时延和更高的吞吐量,能够提高算法的共识效率和动态性,降低网络通信开销。(3)基于区块链的工厂化香菇溯源系统的设计与实现。结合工厂化香菇供应链的实际需求,确定溯源系统的功能性与非功能性需求,对系统的系统架构、功能模块、系统流程以及数据库进行详细设计;采用经验丰富、成熟可靠的系统开发工具,实施稳健的区块链分布式系统部署,进行基于区块链的工厂化香菇溯源系统开发实现。该系统将香菇溯源方案、区块链香菇溯源模型和多共识机制进行融合,实现工厂化香菇产业的可信溯源,提高工厂化香菇供应链溯源信息的安全性和真实性。

香菇菌棒工厂化生产能源管理系统研发

这是一篇关于能源管理,香菇,菌棒,工厂化生产,能耗预测的论文, 主要内容为本文针对香菇菌棒工厂化生产能源管理信息化程度低、数据分散、统计分析困难、缺少能耗预测方法等问题,结合香菇菌棒工厂化生产能源管理的实际需求,构建了香菇菌棒工厂化生产冷藏工序电能耗预测模型,设计并实现了B/S模式的香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,主要研究内容与结果如下:(1)完成了菌棒生产过程中各用能设备的分类、设备能耗数据的采集、管理,设计并实现了能耗数据检索服务。通过对工厂实际设备和能耗相关数据特征的分析,结合公司行政架构信息,基于企业的能源环境数据统一平台、大数据资源平台,完成了菌棒生产过程中各种用能设备和其数据项的编码,设计、开发并部署了能耗数据检索服务,统一了能耗数据结构,完成了3个数据采集API,实现了工厂用能设备的高效管理和能耗数据的低成本采集。(2)构建了香菇菌棒工厂化生产电能耗预测模型。通过数据检索服务获取菌棒生产工厂中冷藏工序强冷间的用电数据,在对数据进行异常值处理、重采样、归一化等预处理后,输入基于双向长短期记忆网络和双阶段注意力机制的DABI-LSTM多变量多步能耗预测神经网络模型,模型基于Encoder-Decoder LSTM,采用编码器解码器结构,编码器使用Bi-LSTM,解码器使用LSTM,在编码器和解码器前同时引入注意力机制为不同序列分配权重,优化输入数据。模型训练完毕后,在验证集中时间窗口为40时,十步内预测结果的评价指标平均绝对误差(MAE)为0.142,说明模型有较好的拟合性能,实现了冷藏工序中强冷间电能耗数据的精确预测。(3)设计并实现了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统。通过对香菇菌棒工厂化生产过程的实地调研,对数据特征、目标用户、功能需求、非功能需求进行分析,完成了系统的整体架构、功能模块、数据库等方面的设计。系统共8个模块39个用户页面,分别为用户及权限管理模块、基础数据管理模块、能源管理模块、实时监测模块、统计分析模块、能耗预测模块、报警模块、报表管理模块。基于Spring Boot和vue框架,使用前后端分离的开发方式,使用面向对象的软件设计方法,遵循模块化、组件化、低耦合、高内聚的开发原则,研发了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,实现了菌棒生产能源数据智能化采集、电能耗预测、能源使用规范化管理、用能数据统计分析等。

香菇菌棒负压补水机的设计与试验

这是一篇关于香菇,菌棒,补水机,控制系统,负压补水的论文, 主要内容为食用菌是我国重要的农产品,其中香菇作为食用菌的一种占总产量的29.33%。我国香菇多以菌棒栽培,每次出菇后均需补水,生长过程出菇4～5次,且每次补水量均不相同,科学的补水是确保菌棒出菇品质、实现香菇增值增产的关键;针对现阶段我国香菇菌棒补水效率低、补水不均匀、水分利用率低、劳动强度大等问题,结合香菇栽培农艺要求与出菇环境限制,本课题提出了一种负压补水工艺方案,并设计助力装置减少劳动强度,通过补水试验确定了补水量与各因素的回归模型,为定量补水提供了依据,研制了一台香菇菌棒负压补水机,满足了香菇菌棒生长环节的补水需求,主要研究内容如下:(1)分析了香菇菌棒本征特性。在系统分析国内外食用菌菌棒补水关键技术与装置研究现状的基础上,以适时补水的第二茬预补水香菇菌棒为试验对象,测定分析了香菇菌棒的三轴尺寸、补水前后重量、补水前含水率和硬度。菌棒本征特性测定试验结果表明:菌棒三轴尺寸分别为长轴a的平均值为104.98mm,短轴b的平均值为89.08mm,平均长度L为38.73cm;测得补水前平均重量为2.70kg、补水后平均重量为3.54kg;第二茬预补水菌棒含水率取值范围在15%-27%之间,呈正态分布;当菌棒承受压强超过最大压强8(6)=0.12MPa时菌棒会被破坏,此时菌棒会失去原有的本征特性。(2)探究了菌棒负压渗透补水机理。从微观揭示了菌棒负压渗透补水原理,建立了平衡状态和负压状态菌棒微粒间液桥数学模型,通过模型计算了液桥外表面张力,并分析了微粒间距、液膜间距以及负压对液桥形态的影响,分析表明微粒间距d1越大、液膜间距d2越大、负压越大液桥均越易断裂。计算了菌棒微粒含水率,并探究了菌棒微粒含水率与基质吸力的关系,确定了菌棒初始含水率由低递增时,距离饱和状态所需水量先增加后递减。(3)开展了基于负压渗透原理的补水试验。明确了影响菌棒补水的因素为补水压力、补水时间和菌棒初始含水率,选定了菌棒补水效果评价指标为菌棒补水量,开展了以补水压力、补水时间和初始含水率为因素的单因素试验,分析了各因素对菌棒补水量的影响规律;开展了BBD正交试验,确定了各因素之间并无交互作用,并建立了菌棒补水量和各因素几何回归方程模型,分析了模型因素条件,为定量补水提供依据;为得到最大补水量,提高补水效率,通过限制参数条件优化了工作参数,补水试验结果表明:最优参数组合为补水时间22s,补水负压49k Pa,初始含水率19%,此时菌棒补水量为0.98kg,确保了负压补水方案的可行性。(4)设计了香菇菌棒负压补水机整机及配套关键零部件。根据补水机工作原理、功能要求制定了工艺流程,确定了工作过程和作业参数,研发了一台香菇菌棒负压补水机,该机主要装置为助力装置、储料装置、悬臂装置、补水装置、升降装置、密封装置六部分。主要功能为:助力装置实现菌棒在菌架和储料装置之间转移;抓取装置置于悬臂装置下,悬臂装置确保夹取装置移动和转动的连贯性,能有效减小劳动强度;储料装置便于抓取装置抓取菌棒,防止菌棒在水中随意浮动,确保菌棒在水中位置基本不变;升降装置的作用为带动储料装置进出补水箱;密封装置将对补水箱进行密封,确保补水过程的气密性;补水装置对菌棒进行负压补水,使补水高效、均匀。设计了各关键零部件结构,分析确定了尺寸参数和选型,进行了仿真校核,确保了零部件的可行性。(5)设计了香菇菌棒负压补水机控制系统。基于香菇菌棒负压补水机的功能需求,设计了控制系统,探究了各部件的控制原理和控制需求,设计了控制系统由气动控制系统联合电动控制系统配合完成工作,基于PLC控制编码器选定了系统的硬件和设计了软件,完成了控制元件的设计与选型,选择了控制核心部件为西门子SIEMENS S7-200 SMART编程控制器和配套触屏显示器。分配了控制系统I/O地址,绘制了控制气路图、PLC外部接线图和程序工作原理图,运用了Win CC编写梯形图,并设计了MHI人机交互界面,实现了整机的控制要求。(6)研制了补水机样机和开展了性能试验。试制并研究了香菇菌棒负压补水机性能试验,确定了样机参数为补水时间22s,补水负压49k Pa,并确定试验对象为第二茬初始含水率约为19%的预补水菌棒,样机试验结果表明:菌棒破损率为1.12%,菌棒补水量均值为0.956kg,平均工作效率为317个/h。检测了样机试验值与菌棒补水台架试验结果的差异性,分析结果显示差异极不明显,菌棒样机试验符合预期要求。

香菇菌棒工厂化生产能源管理系统研发

这是一篇关于能源管理,香菇,菌棒,工厂化生产,能耗预测的论文, 主要内容为本文针对香菇菌棒工厂化生产能源管理信息化程度低、数据分散、统计分析困难、缺少能耗预测方法等问题,结合香菇菌棒工厂化生产能源管理的实际需求,构建了香菇菌棒工厂化生产冷藏工序电能耗预测模型,设计并实现了B/S模式的香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,主要研究内容与结果如下:(1)完成了菌棒生产过程中各用能设备的分类、设备能耗数据的采集、管理,设计并实现了能耗数据检索服务。通过对工厂实际设备和能耗相关数据特征的分析,结合公司行政架构信息,基于企业的能源环境数据统一平台、大数据资源平台,完成了菌棒生产过程中各种用能设备和其数据项的编码,设计、开发并部署了能耗数据检索服务,统一了能耗数据结构,完成了3个数据采集API,实现了工厂用能设备的高效管理和能耗数据的低成本采集。(2)构建了香菇菌棒工厂化生产电能耗预测模型。通过数据检索服务获取菌棒生产工厂中冷藏工序强冷间的用电数据,在对数据进行异常值处理、重采样、归一化等预处理后,输入基于双向长短期记忆网络和双阶段注意力机制的DABI-LSTM多变量多步能耗预测神经网络模型,模型基于Encoder-Decoder LSTM,采用编码器解码器结构,编码器使用Bi-LSTM,解码器使用LSTM,在编码器和解码器前同时引入注意力机制为不同序列分配权重,优化输入数据。模型训练完毕后,在验证集中时间窗口为40时,十步内预测结果的评价指标平均绝对误差(MAE)为0.142,说明模型有较好的拟合性能,实现了冷藏工序中强冷间电能耗数据的精确预测。(3)设计并实现了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统。通过对香菇菌棒工厂化生产过程的实地调研,对数据特征、目标用户、功能需求、非功能需求进行分析,完成了系统的整体架构、功能模块、数据库等方面的设计。系统共8个模块39个用户页面,分别为用户及权限管理模块、基础数据管理模块、能源管理模块、实时监测模块、统计分析模块、能耗预测模块、报警模块、报表管理模块。基于Spring Boot和vue框架,使用前后端分离的开发方式,使用面向对象的软件设计方法,遵循模块化、组件化、低耦合、高内聚的开发原则,研发了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,实现了菌棒生产能源数据智能化采集、电能耗预测、能源使用规范化管理、用能数据统计分析等。

基于区块链的工厂化香菇溯源系统研究与实现

这是一篇关于香菇,溯源模型,多共识机制,区块链,Merkle树的论文, 主要内容为随着社会经济水平的不断提升,人们对食药用真菌的质量与安全性的关注日益增加,对优质香菇的市场需求量不断增长。为贯彻执行已于2022年9月修订通过的《中华人民共和国农产品质量安全法》,提高工厂化香菇产品质量安全管理能力,研发以区块链为基础的工厂化香菇溯源系统。借助区块链防篡改、可溯源、去中心化的技术优势,解决传统香菇溯源系统存在的数据库中心化存储、数据可靠性低、系统效率低等问题。本文具体研究内容与结果如下:(1)基于区块链的工厂化香菇溯源方案设计及模型构建。通过剖析工厂化香菇供应链各环节质量安全节点,根据溯源指标筛选原则,确定工厂化香菇供应链关键节点溯源信息,设计适合工厂化香菇的溯源编码与标识,对基于区块链的香菇供应链流程等溯源方案进行设计;在传统溯源模型的基础上,嵌入改进的Merkle树存储结构和各环节智能合约,构建基于区块链的工厂化香菇溯源模型。通过模型的构建,增强各环节之间数据的关联性,并确保溯源数据能够在高效的存储和查询之间达成平衡。(2)基于区块链的PBFT共识优化方案设计。针对原始PBFT算法应用在香菇溯源领域中存在的系统吞吐量低、消息复杂度高以及溯源时延高等问题,提出一种基于区块链的多共识机制。该共识机制增加了概率分组和策略分组环节,减轻因频繁更换主节点所带来的共识通信压力,降低共识失败率;分别在组内和组间使用Chain-raft共识和PBFT共识,进一步降低通信复杂度和共识时延。模拟实验证明,多共识机制拥有更低的共识时延和更高的吞吐量,能够提高算法的共识效率和动态性,降低网络通信开销。(3)基于区块链的工厂化香菇溯源系统的设计与实现。结合工厂化香菇供应链的实际需求,确定溯源系统的功能性与非功能性需求,对系统的系统架构、功能模块、系统流程以及数据库进行详细设计;采用经验丰富、成熟可靠的系统开发工具,实施稳健的区块链分布式系统部署,进行基于区块链的工厂化香菇溯源系统开发实现。该系统将香菇溯源方案、区块链香菇溯源模型和多共识机制进行融合,实现工厂化香菇产业的可信溯源,提高工厂化香菇供应链溯源信息的安全性和真实性。

香菇菌棒工厂化生产能源管理系统研发

这是一篇关于能源管理,香菇,菌棒,工厂化生产,能耗预测的论文, 主要内容为本文针对香菇菌棒工厂化生产能源管理信息化程度低、数据分散、统计分析困难、缺少能耗预测方法等问题,结合香菇菌棒工厂化生产能源管理的实际需求,构建了香菇菌棒工厂化生产冷藏工序电能耗预测模型,设计并实现了B/S模式的香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,主要研究内容与结果如下:(1)完成了菌棒生产过程中各用能设备的分类、设备能耗数据的采集、管理,设计并实现了能耗数据检索服务。通过对工厂实际设备和能耗相关数据特征的分析,结合公司行政架构信息,基于企业的能源环境数据统一平台、大数据资源平台,完成了菌棒生产过程中各种用能设备和其数据项的编码,设计、开发并部署了能耗数据检索服务,统一了能耗数据结构,完成了3个数据采集API,实现了工厂用能设备的高效管理和能耗数据的低成本采集。(2)构建了香菇菌棒工厂化生产电能耗预测模型。通过数据检索服务获取菌棒生产工厂中冷藏工序强冷间的用电数据,在对数据进行异常值处理、重采样、归一化等预处理后,输入基于双向长短期记忆网络和双阶段注意力机制的DABI-LSTM多变量多步能耗预测神经网络模型,模型基于Encoder-Decoder LSTM,采用编码器解码器结构,编码器使用Bi-LSTM,解码器使用LSTM,在编码器和解码器前同时引入注意力机制为不同序列分配权重,优化输入数据。模型训练完毕后,在验证集中时间窗口为40时,十步内预测结果的评价指标平均绝对误差(MAE)为0.142,说明模型有较好的拟合性能,实现了冷藏工序中强冷间电能耗数据的精确预测。(3)设计并实现了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统。通过对香菇菌棒工厂化生产过程的实地调研,对数据特征、目标用户、功能需求、非功能需求进行分析,完成了系统的整体架构、功能模块、数据库等方面的设计。系统共8个模块39个用户页面,分别为用户及权限管理模块、基础数据管理模块、能源管理模块、实时监测模块、统计分析模块、能耗预测模块、报警模块、报表管理模块。基于Spring Boot和vue框架,使用前后端分离的开发方式,使用面向对象的软件设计方法,遵循模块化、组件化、低耦合、高内聚的开发原则,研发了香菇菌棒工厂化生产能源管理系统,实现了菌棒生产能源数据智能化采集、电能耗预测、能源使用规范化管理、用能数据统计分析等。