5G環(huán)境下香辛料粉生產(chǎn)車間溫濕度智能調(diào)控優(yōu)化研究

中圖分類號(hào)：TS264.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1000-9973（2025）05-0191-05

DOI：10.3969/j.issn.1000-9973.2025.05.027

Study on Optimization of Intelligent Control of Temperature and Humidity in Spice Powder Production Workshop in 5G Environment

YU Hai-bin1，BAI Zhe2 * （1. China United Network Communications Corporation Heilongjiang Branch，Harbin 15ooo1，China; 2.China Unicom Smart City Research Institute，Beijing lOoo48，China）

Abstract： In this paper，on the basis of intelligent control technology of temperature and humidity in 5G environment，the temperature and humidity control problem in spice powder production workshop is optimized.A four-layer architecture intelligent control system is constructed by combining 5G internet of things technology with edge computing，so as to improve production eficiency，reduce energy consumption and stabilize product quality. The results indicate that 5G networks have significant advantages in improving real-time temperature and humidity control as well as controlling accuracy，energy efficiency and system stability，and can effectively reduce energy consumption，enhance the retention rate of flavor components，and improve powder flowability.This result validates the application prospects of 5G technology in intelligent production.

Key words： 5G technology; temperature and humidity control; inteligent optimization; edge computing; internet of things

1概述

香辛料粉是食品加工和調(diào)味品行業(yè)的重要原料，其生產(chǎn)過程中對(duì)溫濕度的控制會(huì)影響產(chǎn)品質(zhì)量和儲(chǔ)存穩(wěn)定性，也直接關(guān)系到風(fēng)味、流動(dòng)性和安全性。香辛料粉中含有較高比例的揮發(fā)性芳香化合物和精油，肉桂粉中主要含有桂皮醛，胡椒粉富含胡椒堿，姜黃粉富含姜黃素，這些風(fēng)味成分對(duì)溫濕度極為敏感。傳統(tǒng)的溫濕度調(diào)控方法多依托于自動(dòng)化系統(tǒng)或人工干預(yù)，基于單一傳感器的自動(dòng)化控制系統(tǒng)根據(jù)設(shè)定固定的溫濕度范圍來實(shí)現(xiàn)控制，但這種方式存在響應(yīng)滯后和調(diào)節(jié)精度不高等問題，難以應(yīng)對(duì)快速變化的生產(chǎn)需求[1]。胡椒粉適宜在 40%～50% RH的濕度范圍內(nèi)保持流動(dòng)性；而肉桂粉的最佳儲(chǔ)存濕度為 50%～55% RH，傳統(tǒng)控制方式無法靈活調(diào)整，導(dǎo)致部分產(chǎn)品質(zhì)量下降。此外，基于PLC或DCS的傳統(tǒng)控制系統(tǒng)存在響應(yīng)滯后、數(shù)據(jù)共享不足的問題，使得溫濕度調(diào)控精度較低，難以適應(yīng)香辛料粉生產(chǎn)過程中復(fù)雜的環(huán)境變化[2]。

5G技術(shù)的低延遲、高帶寬和大規(guī)模連接能力，為實(shí)時(shí)溫濕度數(shù)據(jù)的采集、傳輸與處理提供了可靠保障。結(jié)合邊緣計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，新的智能調(diào)控系統(tǒng)能實(shí)時(shí)監(jiān)測車間環(huán)境，還能針對(duì)不同香辛料粉的特性進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)，如胡椒粉生產(chǎn)過程中系統(tǒng)可優(yōu)先降低濕度以防止結(jié)塊，而在肉桂粉的生產(chǎn)中系統(tǒng)會(huì)保持較低溫度以防止香氣成分過度揮發(fā)。5G物聯(lián)網(wǎng)的高效數(shù)據(jù)傳輸能力進(jìn)一步增強(qiáng)了傳感器網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性，使溫濕度調(diào)控能夠精準(zhǔn)匹配不同香辛料粉的特性[3]。鑒于此，本研究致力于融合5G技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等前沿科技，對(duì)香辛料粉生產(chǎn)車間的溫濕度調(diào)控進(jìn)行優(yōu)化，重點(diǎn)解決風(fēng)味損失和流動(dòng)性下降等問題，以提升生產(chǎn)效率、降低能耗，并保證香辛料粉產(chǎn)品的高質(zhì)量穩(wěn)定性。

25G環(huán)境下香辛料粉生產(chǎn)車間溫濕度 智能調(diào)控優(yōu)化的架構(gòu)

在5G環(huán)境下，香辛料粉生產(chǎn)車間的溫濕度智能調(diào)控優(yōu)化架構(gòu)充分發(fā)揮了5G網(wǎng)絡(luò)的高速傳輸、低時(shí)延和大規(guī)模連接的特點(diǎn)，同時(shí)針對(duì)不同類型的香辛料粉進(jìn)行精準(zhǔn)化控制，保證其能實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、實(shí)時(shí)響應(yīng)和高效調(diào)節(jié)。整個(gè)架構(gòu)分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)處理與決策層、執(zhí)行與反饋層，4個(gè)層次見圖1。

數(shù)據(jù)采集層部署高精度溫濕度傳感器、氣體傳感器和粉末流動(dòng)性傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)測車間環(huán)境的溫濕度、風(fēng)味成分濃度和粉末流動(dòng)性。數(shù)據(jù)傳輸層借助5G技術(shù)，將分布在車間內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)快速傳輸?shù)皆贫嘶蜻吘売?jì)算節(jié)點(diǎn)，解決了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸中的帶寬限制和延遲問題。數(shù)據(jù)處理與決策層利用云計(jì)算平臺(tái)和人工智能算法對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析、趨勢預(yù)測和自適應(yīng)優(yōu)化，基于實(shí)時(shí)環(huán)境變化調(diào)整溫濕度控制策略，優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行參數(shù)，使車間環(huán)境保持在最優(yōu)狀態(tài)，同時(shí)降低能耗并減少粉末結(jié)塊風(fēng)險(xiǎn)。執(zhí)行與反饋層利用智能控制系統(tǒng)與優(yōu)化算法，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)空調(diào)、加濕器、除濕機(jī)等設(shè)備，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控溫控濕，同時(shí)優(yōu)化空氣流動(dòng)性，減少風(fēng)味揮發(fā)和粉末吸濕結(jié)塊現(xiàn)象。整體架構(gòu)以5G網(wǎng)絡(luò)為核心，集成了邊緣計(jì)算和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，使香辛料粉生產(chǎn)車間可以在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境下實(shí)現(xiàn)溫濕度調(diào)控的智能化、精準(zhǔn)化和高效化[4]]。

3 5G環(huán)境下香辛料粉車間溫濕度智能調(diào)控關(guān)鍵技術(shù)

3.1智能傳感器與物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控集成

在香辛料粉車間的溫濕度智能調(diào)控中，單一的溫濕度監(jiān)測無法滿足不同香辛料粉的質(zhì)量控制需求。本研究結(jié)合食品加工行業(yè)特點(diǎn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)采集層的傳感器布局，在溫濕度監(jiān)測的基礎(chǔ)上，增加粉末水分檢測、風(fēng)味濃度監(jiān)測和流動(dòng)性測量，確保精準(zhǔn)控制產(chǎn)品質(zhì)量。

優(yōu)化后的數(shù)據(jù)采集層包括五類核心傳感器，分別用于監(jiān)測車間環(huán)境溫濕度、香辛料粉的水分含量、風(fēng)味成分濃度和粉末流動(dòng)性（見表1）。5G技術(shù)使這些傳感器的數(shù)據(jù)能毫秒級(jí)傳輸至后端系統(tǒng)，確保車間環(huán)境的精準(zhǔn)控制，并減少溫濕度波動(dòng)對(duì)香辛料粉品質(zhì)的影響。

通過NIR傳感器、氣體傳感器和粉末流動(dòng)性傳感器與SHT35、HTU21D一同接入網(wǎng)關(guān)，形成多源數(shù)據(jù)融合體系，實(shí)時(shí)監(jiān)測和優(yōu)化香辛料粉生產(chǎn)車間的關(guān)鍵環(huán)境參數(shù)。經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、去噪和格式化處理后，所有數(shù)據(jù)將統(tǒng)一編碼；數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)至本地邊緣計(jì)算設(shè)備，并同步至云端數(shù)據(jù)庫。溫濕度、粉末水分或風(fēng)味參數(shù)出現(xiàn)異常波動(dòng)時(shí)會(huì)啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，管理人員可及時(shí)干預(yù)，保證生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定。

3.25G提升溫濕度數(shù)據(jù)傳輸性能

香辛料粉生產(chǎn)車間的溫濕度數(shù)據(jù)高效且穩(wěn)定傳輸是精準(zhǔn)控制生產(chǎn)環(huán)境的關(guān)鍵，溫濕度、粉末水分、風(fēng)味成分濃度和粉末流動(dòng)性傳感器負(fù)責(zé)采集數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)必須使用可靠的通信網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)傳輸至邊緣計(jì)算設(shè)備和云端，以保證智能決策的及時(shí)性。不同網(wǎng)絡(luò)性能對(duì)比見圖2。傳統(tǒng)的無線傳輸方式面臨數(shù)據(jù)丟失、時(shí)延過長和帶寬不足的問題，首先5G的超高帶寬（高達(dá)10Gbps）可以支持上百個(gè)傳感器同時(shí)傳輸數(shù)據(jù)，確保溫濕度、粉末水分、風(fēng)味成分等參數(shù)毫秒級(jí)同步更新，減少數(shù)據(jù)延遲導(dǎo)致的調(diào)控失誤[5]。其次，5G的低時(shí)延（ （lt;1ms） 使得溫濕度變化能瞬時(shí)反饋到智能控制系統(tǒng)，如當(dāng)氣體傳感器檢測到肉桂粉的桂皮醛濃度下降時(shí)，系統(tǒng)可立即調(diào)整車間溫度，減少風(fēng)味揮發(fā)損失。5G的高連接密度（百萬級(jí)設(shè)備/ km² ）支持多個(gè)獨(dú)立生產(chǎn)區(qū)域的精準(zhǔn)監(jiān)測和實(shí)時(shí)調(diào)控，而5G可保證不同區(qū)域傳感器間的高效協(xié)同。

3.3邊緣計(jì)算加速實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理

在香辛料粉車間的溫濕度調(diào)控中，邊緣計(jì)算的核心作用是數(shù)據(jù)清洗和降噪，也是智能決策的前沿計(jì)算單元。相比于傳統(tǒng)的云計(jì)算模式，邊緣計(jì)算可以用本地設(shè)備直接處理和分析溫濕度數(shù)據(jù)，減少傳輸延遲，并基于實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)快速調(diào)整溫濕度調(diào)控策略，以保證生產(chǎn)環(huán)境的穩(wěn)定性，提高香辛料粉的風(fēng)味保持和粉末流動(dòng)性。

在數(shù)據(jù)采集過程中，由溫濕度傳感器（SHT35、HTU21D）、NIR傳感器、氣體傳感器和粉末流動(dòng)性傳感器收集的數(shù)據(jù)，會(huì)先傳輸至邊緣計(jì)算設(shè)備進(jìn)行預(yù)處理，以剔除由于傳感器故障、粉塵干擾、環(huán)境劇烈變化等導(dǎo)致的異常值，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。邊緣計(jì)算采用中值濾波和均值濾波方法對(duì)溫濕度、風(fēng)味濃度和粉末流動(dòng)性等數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波和優(yōu)化。中值濾波對(duì)傳感器數(shù)據(jù)集合 X={x₁，x₂，…，x_n} 進(jìn)行排序，并取其中位數(shù)作為有效數(shù)據(jù)值：

式中： 為處理后的溫濕度數(shù)據(jù)，經(jīng)過中值濾波計(jì)算，可以輸出數(shù)據(jù)集合的中位數(shù)，該方法有效去除了由噪聲或偶然性錯(cuò)誤引起的極端值，保證數(shù)據(jù)更穩(wěn)定可靠[7]。均值濾波用于計(jì)算指定范圍內(nèi)溫濕度數(shù)據(jù)的平均值來平滑數(shù)據(jù)，以減少高頻噪聲的影響， x_j 為溫濕度數(shù)據(jù)集，濾波計(jì)算公式如下：

式中： y_i 為濾波后的溫濕度值； N 為濾波窗口的大小（即數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)）； k 為窗口的半寬度。

此方法能平滑掉局部的波動(dòng)，使溫濕度數(shù)據(jù)的變化趨勢更平穩(wěn)[8]。使用上述兩種濾波算法，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以清理掉由傳感器錯(cuò)誤或外部干擾引起的異常值，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測提供更準(zhǔn)確和穩(wěn)定的輸人數(shù)據(jù)。

3.4云計(jì)算與智能算法優(yōu)化溫濕度調(diào)控策略

在香辛料粉生產(chǎn)車間的溫濕度調(diào)控中，云計(jì)算平臺(tái)先將來自傳感器的溫濕度數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)，并應(yīng)用異常檢測算法剔除無效數(shù)據(jù)?；跉v史數(shù)據(jù)的分析，云平臺(tái)能學(xué)習(xí)不同香辛料粉在不同溫濕度條件下的行為模式，并根據(jù)這些模式優(yōu)化未來的控制策略。為更精準(zhǔn)地預(yù)測生產(chǎn)環(huán)境的變化，采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（longshort-termmemory，ISTM）對(duì)溫濕度趨勢進(jìn)行建模[9]。LSTM 能捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的長期依賴性，并基于當(dāng)前和歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的溫濕度變化，使系統(tǒng)提前做出調(diào)控決策，避免因溫濕度突變而影響香辛料粉的風(fēng)味穩(wěn)定性和粉末流動(dòng)性，其核心計(jì)算公式如下：

h_t=f（W_h，x_t+U_hh_t-1+b_h） 。

式中： x_t 為當(dāng)前時(shí)刻的輸入； h_t 為當(dāng)前的隱藏狀態(tài)； W_h?U_h 為權(quán)重矩陣； b_h 為偏置項(xiàng)； f 為激活函數(shù)。

LSTM計(jì)算得到的溫濕度趨勢可為強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcementlearning，RL）提供優(yōu)化空調(diào)、加濕器等設(shè)備運(yùn)行策略的支持，RL經(jīng)過不斷與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)的決策策略，使香辛料粉生產(chǎn)車間環(huán)境始終維持在最佳狀態(tài)。 Q -learning算法是無模型強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，用于估算每個(gè)可能動(dòng)作的價(jià)值（Q值），找出最優(yōu)的調(diào)節(jié)動(dòng)作（調(diào)整空調(diào)溫度、改變濕度水平等），該算法不斷探索和更新Q值，最終找到最佳的溫濕度控制策略，Q-learning更新公式如下：

Q（s_t，a_t）=Q（s_t，a_t）+α（r_t+γmaxQ（s_t+1，a）-Q（s_t，a_t）Σ），

式中： s_t 為當(dāng)前狀態(tài)； a_t 為當(dāng)前動(dòng)作； r_t 為獎(jiǎng)勵(lì)； α 為學(xué)習(xí)率；γ為折扣因子。

在香辛料粉生產(chǎn)過程中，支持向量機(jī)（supportvectormachine，SVM用于實(shí)時(shí)檢測溫濕度數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)，保證在出現(xiàn)數(shù)據(jù)不正常時(shí)能及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，一旦溫濕度超出預(yù)設(shè)的閾值時(shí)，SVM可以自動(dòng)識(shí)別并觸發(fā)報(bào)警機(jī)制。SVM回歸利用支持向量回歸（SVR）模型，依據(jù)歷史溫濕度數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型，從而優(yōu)化設(shè)備調(diào)節(jié)策略，其算法公式如下：

式中：w為決策平面的法向量；為松弛變量；C為懲罰參數(shù)。當(dāng)檢測到粉末流動(dòng)性指數(shù)低于 80% 時(shí)，系統(tǒng)可以自動(dòng)檢查濕度是否超標(biāo)，并調(diào)整風(fēng)速優(yōu)化流動(dòng)性。上述3種算法相輔相成（見圖3），形成了一個(gè)動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)的溫濕度智能調(diào)控系統(tǒng)，保證了香辛料粉生產(chǎn)車間溫濕度的精準(zhǔn)調(diào)控。

Fig.3Collaborativeworking relationshipdiagram ofLSTM，RL and SVM

在此基礎(chǔ)上云平臺(tái)生成的優(yōu)化決策傳輸至溫濕度智能調(diào)控系統(tǒng)，使用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)或智能網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)執(zhí)行控制任務(wù)，保持車間環(huán)境的穩(wěn)定性。實(shí)際操作過程中，粒子群優(yōu)化算法（particleswarm optimization，PSO）和遺傳算法（geneticalgorithm，GA）進(jìn)一步優(yōu)化了設(shè)備調(diào)控策略。PSO可以在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋的基礎(chǔ)上優(yōu)化控制參數(shù)，使溫濕度保持在理想范圍內(nèi)，并優(yōu)化空氣流動(dòng)性和風(fēng)味穩(wěn)定性，減少能量消耗[10]。具體應(yīng)用場景由PSO根據(jù)實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)調(diào)整設(shè)備的啟停時(shí)機(jī)，以及在保證溫濕度調(diào)控的前提下，PSO優(yōu)化空調(diào)、加濕器或除濕器等設(shè)備的運(yùn)行功率，減少不必要的能量消耗，從而保證車間環(huán)境的穩(wěn)定性。GA用來優(yōu)化設(shè)備操作順序、調(diào)整設(shè)備工作狀態(tài)和節(jié)能調(diào)度，GA憑借進(jìn)化過程中選擇、交叉、變異等操作，自動(dòng)優(yōu)化設(shè)備運(yùn)行策略，以適應(yīng)不同香辛料粉的需求。

45G環(huán)境下溫濕度智能調(diào)控優(yōu)化效果與驗(yàn)證

4.1性能評(píng)估方法與指標(biāo)設(shè)定

5G環(huán)境下香辛料粉生產(chǎn)車間溫濕度智能調(diào)控優(yōu)化系統(tǒng)性能的評(píng)估可以從以下幾個(gè)方面進(jìn)行定量分析。

實(shí)時(shí)性是指溫濕度變化反饋至調(diào)控系統(tǒng)并執(zhí)行調(diào)節(jié)的時(shí)間，目標(biāo)設(shè)定在3s以內(nèi)，以保證快速響應(yīng)生產(chǎn)環(huán)境的變化；溫濕度控制精度要求溫度誤差不超過 ±0.5°C .濕度誤差不超過 ±1% RH，避免因濕度波動(dòng)導(dǎo)致的粉末結(jié)塊問題；風(fēng)味穩(wěn)定性評(píng)價(jià)指標(biāo)有桂皮醛、胡椒堿等揮發(fā)性成分的保持率，使風(fēng)味成分的穩(wěn)定性保持在 98% 以上；粉末流動(dòng)性優(yōu)化使用粉末流動(dòng)指數(shù)（flowabilityindex，F(xiàn)D進(jìn)行評(píng)估，目標(biāo)是將FI維持在8O以上，以保證粉末在不同濕度條件下仍能保持良好的輸送和包裝性能；系統(tǒng)能效優(yōu)化方面，對(duì)比傳統(tǒng)控制方式，計(jì)算單位時(shí)間內(nèi)的能耗降低比例，目標(biāo)是減少 10%～20% 的能源消耗，提高設(shè)備的運(yùn)行效率；數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性方面，5G傳輸?shù)某晒β示S持在 99% 以上，使智能調(diào)控策略能實(shí)時(shí)執(zhí)行。

4.2實(shí)驗(yàn)設(shè)置與結(jié)果分析

本次研究在香辛料粉生產(chǎn)車間環(huán)境中進(jìn)行，實(shí)驗(yàn)設(shè)備為SHT35和HTU21D溫濕度傳感器、氣體傳感器、粉末流動(dòng)性傳感器、空調(diào)、加濕器、除濕器等；采集數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為 1min 。實(shí)驗(yàn)在兩個(gè)環(huán)境中進(jìn)行對(duì)比：一是采用傳統(tǒng)的LoRaWAN環(huán)境，二是5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，驗(yàn)證期間兩組在相同的環(huán)境下進(jìn)行，溫濕度目標(biāo)范圍均設(shè)定為（ 25±2 ） ^°C 和 （50±5）% RH。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)見表2。

由表2可知，5G網(wǎng)絡(luò)的引入大幅提高了溫濕度調(diào)控的實(shí)時(shí)性，使系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間從對(duì)照組的5.8s縮短至實(shí)驗(yàn)組的2.5s。在溫濕度穩(wěn)定性方面，實(shí)驗(yàn)組的溫度波動(dòng)范圍為 ±0.3°C ，濕度波動(dòng)范圍為 ±0.8% RH，遠(yuǎn)優(yōu)于對(duì)照組的 ±1^°C 和 ±3% RH，表明 5G+ 智能優(yōu)化控制系統(tǒng)能有效維持車間環(huán)境的穩(wěn)定。風(fēng)味成分保持率方面，實(shí)驗(yàn)組的桂皮醛保持率為 98.5% ，胡椒堿保持率為 97.8% ，顯著高于對(duì)照組（分別為 92.1% 和 90.3% ，表明優(yōu)化后的溫濕度調(diào)控策略能顯著減少風(fēng)味損失。粉末流動(dòng)性優(yōu)化方面，實(shí)驗(yàn)組的粉末流動(dòng)指數(shù)FI維持在85，而對(duì)照組僅為76，說明5G十智能優(yōu)化系統(tǒng)能有效降低吸濕導(dǎo)致的流動(dòng)性下降問題。能效優(yōu)化方面，實(shí)驗(yàn)組的設(shè)備能耗相比對(duì)照組降低了 15% ，表明智能優(yōu)化算法能有效減少不必要的設(shè)備能耗，提高整體能源利用率。數(shù)據(jù)傳輸成功率方面，實(shí)驗(yàn)組達(dá)到 99.9% ，明顯高于對(duì)照組的 95% ，確保了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

5結(jié)論

本研究提出5G技術(shù)下優(yōu)化香辛料粉生產(chǎn)車間溫濕度的智能調(diào)控架構(gòu)，并以四層架構(gòu)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化控制和實(shí)時(shí)響應(yīng)。數(shù)據(jù)采集層使用高精度溫濕度傳感器與5G技術(shù)相結(jié)合，保證實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確采集與傳輸；數(shù)據(jù)傳輸層，5G網(wǎng)絡(luò)提供了低延遲、高帶寬的保障；數(shù)據(jù)處理與決策層，結(jié)合云計(jì)算與智能優(yōu)化算法（LSTM、RL、SVM，實(shí)現(xiàn)了溫濕度預(yù)測與調(diào)控策略的智能優(yōu)化；執(zhí)行與反饋層，智能控制設(shè)備如空調(diào)、加濕器和除濕器等實(shí)現(xiàn)環(huán)境的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。研究表明，5G環(huán)境下的溫濕度智能調(diào)控系統(tǒng)在響應(yīng)時(shí)間、溫濕度波動(dòng)范圍、風(fēng)味成分保持率、數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性等方面表現(xiàn)優(yōu)異，相比于傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)大幅提升了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性與能效優(yōu)化，同時(shí)有效降低了能耗，優(yōu)化了粉末流動(dòng)性，減少了風(fēng)味損失。5G技術(shù)為溫濕度調(diào)控系統(tǒng)的優(yōu)化提供了可靠的技術(shù)支持，推動(dòng)了智能制造和綠色生產(chǎn)的發(fā)展，為未來在更廣泛工業(yè)場景的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

[1程政，劉捷.香料肉桂在食品中的應(yīng)用及前景J」.焦作大學(xué)學(xué)報(bào)，2023，37（1）：80-83.

2周汪玥，劉玉蘭，雷玉林，等.不同因素對(duì)胡椒粉倒出速度的影響[J].中國食品工業(yè)，2022（23）：89-91.

[3]張鵬超，陳鵬，朱喜安，等.基于機(jī)智云平臺(tái)的高效溫濕度智能測控系統(tǒng)研發(fā)[J].電子制作，2023，31（16）：52-54，19.

[4]趙楠楠，劉艷杰，周義德，等.細(xì)絡(luò)聯(lián)車間溫濕度控制技術(shù)[J].棉紡織技術(shù)，2021，49（11）：34-38.

[5]朱睿，余德源，孫利軍.5G網(wǎng)絡(luò)下的高精度室內(nèi)定位算法優(yōu)化[J].信息系統(tǒng)工程，2024（10）：144-147.

[6]劉曉雪，李亞楠.基于5G移動(dòng)通信技術(shù)的無線通信網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化研究[J].移動(dòng)信息，2024，46（8）：28-30.

[7]戴美澤，林祝發(fā)，譚琳，等.基于中值濾波與Jetson平臺(tái)的高性能模式識(shí)別在郵區(qū)中心的應(yīng)用研究[J].江蘇通信，2024，40（6）：124-128.

[8]王井利，陳薪文，王繼野.基于地鐵隧道點(diǎn)云數(shù)據(jù)的組合濾波算法[J].沈陽建筑大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020，36（3）：520-528.

[9]薛訓(xùn)明，徐永虎，許默為，等.基于LSTM的環(huán)境溫濕度在煙絲過程中的水分分析和預(yù)測[J].輕工科技，2021，37（1）：3-5.

[10]姚翠萍，稅渝敬，羅明艷，等.基于PSO優(yōu)化支持向量回歸網(wǎng)絡(luò)的大曲溫濕度預(yù)測研究[J].中國食品工業(yè)，2024（21）：119-121.