基于最优传感器布局的食品冷冻温度估计框架
数值分析
2025-06-03 v2 数值分析
摘要
本文提出并评估了一个用于食品冷冻应用的实时温度场估计框架，显著降低计算负载，同时确保准确的温度监测，这代表了一种有前景的技术工具，用于优化和控制食品工程过程。该策略基于 (i) 热对流支配问题的数学模型，用于耦合热对流和湍流，以及 (ii) 用于求解逆数据同化问题的最小二乘方法，以投影到约简模型( ROM)上进行正则化。不稳定的冷冻过程考虑一个沙丁鱼片在冷柜中的情况，模型包含温度依赖的热力学特性。采用三阶 WENO 有限体积求解器近似求解前向问题，包括针对时间离散化的优化二阶后向格式。我们采用数据同化框架基于有限数量的传感器来重构温度场，并估计冷冻食品中的温度分布。传感器布局通过一种新型贪心算法进行优化，该算法最大化固定传感器集合的约简动力学可观测性。该方法允许从外部传感器测量的有限数据中，对真实湍流条件下食品内部温度进行有效外推，这对于维持食品质量至关重要。
引用
@article{arxiv.2412.19387,
title = {A fast food-freezing temperature estimation framework using optimally located sensors},
author = {Felipe Galarce and Diego Rivera and Douglas Pacheco and Alfonso Caiazzo and Ernesto Castillo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.19387},
year = {2025}
}