现代中药制药数字孪生关键技术

第一章引言 -001

第一节数字孪生技术的历史和发展-001

一、数字孪生技术的基本概念和定义 -001

二、数字孪生技术的起源 -002

三、数字孪生技术的发展进程 -002

第二节 数字孪生技术的研究现状和应用价值 -003

一、数字孪生技术的研究现状 -003

二、数字孪生技术的典型特征 -004

三、数字孪生技术的应用价值 -004

第三节 数字孪生技术与中药制药-006

第二章中药制药领域中的数字孪生技术 -008

第一节中药智能制造的内涵与特征 -008

一、中药智能制造的内涵 -008

二、中药智能制造的特点 - 009

第二节 智能制药与数字孪生技术-010

一、智能制药的定义与特征 -010

二、数字孪生技术在智能制药中的应用-010

第三节 数字孪生技术的技术特点和核心要求 -011

一、数字孪生技术的技术特点 -011

二、数字孪生技术应用的核心要求-011

三、嵌入数字孪生技术应用的显著特点 -012

第四节 数字孪生技术在现代中药制药中的应用 -012

第三章中药制药数字孪生技术架构-015

第一节中药数字孪生技术架构-015

一、物理组件-016

二、虚拟组件-016

三、数据管理 -017

第二节 中药制药数字孪生技术的关键技术-017

一、数据采集技术-017

二、数字化建模技术-019

三、模拟仿真技术-020

四、数据分析和挖掘技术-020

五、决策优化技术-021

第三节 中药制药工艺对数字孪生技术要求 -022

一、中药制药行业需要解决的痛点问题-022

二、中药智能制造技术的需求分析 -023

三、中药制药工业的智能制造关键技术体系-024

第四章 中药制药数字孪生技术数据采集技术 -026

第一节 数据采集技术-026

一、过程参数的数据采集技术-026

二、药品质量的数据采集技术-039

第二节 实时信号处理技术-045

一、单片机技术 -046

二、PLC技术-047

三、FPGA技术-049

四、DSP技术-050

五、GPU技术-051

六、CPLD技术-051

第三节 数字空间与物理空间的数据交互 -052

一、数据传输 -052

二、数据处理-054

三、数据储存 -054

第四节 微波技术用于中药制药投料前整包含水率在线检测-055

一、仪器与材料-056

二、实验方法-057

三、结果与讨论-058

第五节 高光谱成像结合人工智能技术探索天然金银花提取物的干燥行为 -063

一、材料和方法-064

二、实验结果分析-067

三、高光谱技术的技术优势-071

第五章 中药制药过程建模与仿真-072

第一节 制药过程建模方法-072

一、模型开发-072

二、模型类型 -073

第二节 基于机理模型的中药真空带式干燥工艺研究 -075

一、真空带式干燥的数字孪生技术方法构建-075

二、真空带式干燥过程的数值模拟 -078

三、真空带式干燥过程的工艺优化-079

四、真空带式干燥过程优化决策过程-086

第三节 制药过程仿真技术-088

一、制药过程仿真的一般流程 -088

二、仿真结果验证-089

三、仿真常用软件-090

第四节 中药制药过程仿真——旋风分离器-090

一、旋风分离器物理结构-091

二、旋风分离器流场数值模拟-092

三、金银花提取液干燥颗粒物性参数测定与设备得粉率测定 -094

四、流场数值模拟结果及分析-096

第五节 制药过程建模与模拟仿真的技术趋势和技术壁垒-106

第六章 基于数字孪生技术的智能控制系统-108

第一节 传统控制系统与智能控制系统-108

一、传统控制系统-108

二、智能控制 -109

三、预测性控制 -110

第二节 中药提取过程智能优化控制-117

一、传统PID控制提取过程 -117

二、提取设备流场数值模拟-118

三、DMC预测算法-127

四、基于DMC算法的中药提取微沸状态控制实验-130

五、基于数字孪生技术的预测控制研究-132

第三节 中药浓缩过程优化控制 -133

一、中药浓缩过程的基本原理和发展现状 -133

二、智能控制技术在中药浓缩过程中的应用-135

三、基于动态矩阵控制算法控制浓缩过程-135

四、支持向量机在中药浓缩浓度的软测量 -141

第四节 中药干燥过程智能优化控制 -149

一、传统的建模方法 -149

二、新的建模方法 -149

三、喷雾干燥工艺参数的预测控制 -152

第五节 基于机理模型的中药喷雾干燥工艺研究 -153

一、喷雾干燥过程理论模型 -154

二、干燥动力学实验构建干燥动力学模型-155

三、喷雾干燥实验装置结构 -156

四、数值求解与模拟-158

五、金银花提取物的喷雾干燥-160

六、基于深度强化学习的过程优化 -163

第七章 基于数字孪生技术的中药制药过程智能优化 -166

第一节 中药制药过程优化的基本问题-166

第二节 中药制药过程优化的技术结构-167

第三节 工艺过程优化方法分类 -168

一、基于数学优化的算法 -168

二、基于元启发式算法的算法-169

三、基于深度学习的算法-170

四、综合方法-173

第四节 基于模拟仿真对中药溶媒回收工艺动态优化控制 -173

一、PID控制器继电反馈法自整定调谐控制系统 -174

二、基于模拟仿真的中药溶媒回收系统设计-174

三、动态控制系统建立与仿真实验-175

第五节 基于模拟仿真对中药浓缩过程研究 -188

一、实验部分-188

二、过程仿真模拟-191

三、结果讨论与分析-192

第六节 基于深度强化学习的甘草真空带式干燥工艺优化决策 -201

一、数据准备 -201

二、工艺决策优化目标的确定 -201

三、在线工艺决策-205

四、优化结果分析-206

第八章 中药制药数字孪生技术的应用与展望-208

第一节 数字孪生技术在中药智能生产线应用 -208

一、生产线工艺优化的基本技术 -208

二、多智能体优化技术-209

三、以中药浓缩干燥生产过程为例对多智能体优化工艺进行探讨 -210

第二节中药制药数字孪生技术面临的挑战和问题-215

一、数字孪生技术的局限性和不足-216

二、中药复杂性和多样性的挑战 -217

三、数据收集和处理的难题 -218

第三节 未来发展趋势 -219

一、中药制药数字孪生技术的未来发展趋势 -219

二、数字孪生技术与其他技术的融合-221

参考文献 -222