基于工艺管控的叶片含水率稳定性研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.4(上)-69-工 业 技 术由于烘丝入口含水率的稳定性直接影响成品卷烟质量,因此卷烟含水率的稳定性是评定卷烟质量的重要指标之一1。国内有学者已经研究了一种基于 FATCN 的烘丝出口含水率控制方法2,利用 FATCN 模型对 HDT 气流式烘丝机监测数据进行判别,准确判断出口含水率的变化,在出口含水率出现偏差前即调整控制参数,较好地克服了控制过程时间滞后等问题。在预测分析方面,行业内也进行过随机森林3和差分进化的极限学习机(DE-ELM)的烘丝机入口含水率预测研究,采用 DE-ELM 建立起筛选后的特征变量与烘丝机入口含水率的关系模型,进而进行烘丝机入口含水率
2、预测4。上述方法虽然理论可行,但在实际情况中很难得到有效结果,而且不同生产环境间的关系也有差异,该方法在普适性方面值得斟酌。本文在工艺管控基础上,将烘丝入口含水率的人为预测优化为数字化预测,以提高烘丝入口含水率的稳定性,为智能产线提供前沿分析和必要依据。1 工艺流程分析和数据处理1.1 工艺流程分析本文项目研究范围主要包括烟叶回潮、贮存和切烘工序。借鉴行业内以稳定烘前含水率来实现水分仪连线标定的方法,通过干基法5控制回潮加水量,以稳定烘丝前含水率,并在现有过程含水率控制逻辑的基础上,叶片工序以烘丝入口含水率控制值进行烟叶回潮工序加水量反推控制,从而稳定控制 SIROX 入口含水率。制丝含水率控
3、制的关键工序为切烘工序。该工序主要基于设备 PID 自动运行控制,而烘丝前含水率作为 PID 输入指标将直接影响该工序的含水率控制。1.2 数据处理本文研究的数据均来自某烟草公司提供的实际生产数据,以回潮至烘丝工序(包括烘丝工序)的过程为研究对象,主要对某牌号香烟的生产数据进行了建模研究,数据时间范围为一年。1.2.1 异常数据剔除对所有数据进行清洗工作,包括剔除空值和异常值。通常异常值剔除会结合实际数据分布并采用 3 准则,即将均值的3 个标准差以外的数据视为异常情况下的数据,同时结合数据分布形态将其剔除,如果某特征的某样本包括异常值,就剔除整个样本,重复处理直至样本无异常值。1.2.2 数
4、据标准化数据会受水分仪(截距)的影响,因此需要对特征数据进行统一处理,按照加料后水分仪、SRIOX 入口处水分仪系数的调整记录进行数据划分,以最新的加料后水分仪、SRIOX 入口处水分仪的系数为基准,对之前每次水分仪系数调整后的加料后烟丝含水率、SRIOX 入口烟丝含水率进行差值调整。具体调整方式为将当前水分仪系数与最新加料后水分仪、SRIOX入口水分仪系数的差值作为烟丝含水率的差值补偿。1.2.3 变量相关分析本文主要对松散回潮工序环境温/湿度、松散回潮设备参数、加料设备参数与加料后烟草含水率进行关联分析,同时对环境温/湿度、贮叶以及加料工序至 SRIOX 入口烟草含水率散失值进行关联分析。
5、通过计算,得出加料工序至 SRIOX 入口处烟草含水率散失与加料加水/加汽比例、环境温/湿度、贮叶环境温/湿度、贮存时间的相关系数分别为 0.21、0.42、0.21、0.10。结果表明,加料工序至 SRIOX 入口处烟草含水率散失与环境温/湿度具有显著中等正相关性关系。由于加料至SRIOX入口处水分散失受贮存时间分段分布的影响,各段时间内的表现规律存在差异。虽然贮叶房的环境温/湿度一直处于恒温、恒湿的控制模式下,湿度较稳定,但是温度有时会出现一定幅度的波动,同时加料至SRIOX入口处水分散失也出现同趋势的波动。对于贮叶房温/湿度稳定性控制问题,后续会进一步进行分析与改进。计算加料后烟叶含水率
6、与松散工序、加料工序的参数,如松散温度、松散湿度、松散回潮补偿蒸汽开度、松散回潮加水累积量、松散回潮前含水率、松散回潮后含水率、加料工序加水/加汽比例的相关系数,所得分别为 0.31、0.43、0.04、0.44、0.09、-0.32、0.32。结果表明,加料后含水率与叶片加料工序的加水、汽比例、松散温度、松散湿度、松散回潮加水累计量存在显著中等相关性关系。因此可以初步得出松散工序、加料工序的加水量、加蒸汽量、环境温/湿度、松散回潮前来料状态与加料后含水率变化存在一定关联性。2 特征变量的筛选2.1 历史数据特征变量分析对预处理工序的特征变量与加料后含水率、加料至SRIOX入口处含水率散失进行
7、关联性分析,初步得出预处理工序内基于工艺管控的叶片含水率稳定性研究陈春鲜明殷晓娟曹敏曹正良(四川中烟工业有限责任公司西昌卷烟厂,四川 西昌 615000)摘 要:为有效提升烘丝入口烟草含水率的稳定性控制和预测能力,本文系统研究了关键工序间烟草含水率影响因素的筛选和预测技术的应用,在工艺管控基础下,对回潮工序设备参数、贮存环境温/湿度等影响因子进行了分析和筛选,采用以相关性分析+时间序列图+工艺经验和分类-逐步的多元线性回归拟合选项,以梯度下降来求解平方误差最小时各参数的系数,得出相应的多元线性回归模型的解。通过预测模型的应用,得出整体模型 R-sq=82.47%,烘丝入口含水率 CPK 值1.
8、33的合格率为90%100%,平均值标准偏差为0.050.10%。关键词:烟草含水率;关键工序;环境温/湿度;预测模型中图分类号:TS45文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.4(上)-70-工 业 技 术数据响应效果较明显的特征变量。由于实际生产场景较复杂,因此同一工序内的批次生产数据受时间效应堆叠、控制工序调整等因素影响,在数据层面上表现为效应不显著,甚至出现共线性现象。结合生产实际经验可知,贮叶贮存时长的差异会造成加料至 SRIOX 入口工序烟草含水率散失差异,而贮叶贮存时长的分布会受生产计划的限制,出现分块堆积的现象。现贮叶的贮存时间主要分布在 0h,6h、6h,20h,对应到
9、生产模式中分别称为留柜与不留柜。因此需要分别构建烟草含水率散失的预测模型。松散回潮工序附近区域的环境温/湿度称为松散温/湿度,同理,SRIOX 入口处的环境温/湿度被命名为烘丝工序环境温/湿度(后续简称为环境温/湿度)。为了避免进行线性回归模型拟合时松散温/湿度与环境温/湿度 2 类参数出现共线性问题,需要对整体模型架构进行分工序调整。分工序构建分段模型后,以加料后含水率作为中间衔接点进行分段模型串联,形成统一的预处理段烟草含水率控制预测辅助体系6。具体模型构建框架设置如下:前段称为模型 1,以加料后含水率作为响应变量,以松散工序、加料工序参数作为解释变量进行模型拟合;后端称为模型 2,以加料
10、至 SRIOX 入口处含水率散失作为响应变量,同时将贮叶的贮存时间作为模式分类,并以加料工序、SRIOX 工序参数作为输入解释变量进行模型拟合。2.2 特征变量选取分析特征变量的线性关系和共线性问题,结合模型中响应变量与特征变量,所得方差分析结果分别见表 1、表 2。根据表 1、表 2 的方差分析结果,将 P 值 0.05 的特征变量作为模型 1、2 的解释变量。模型 1 以加料后含水率为响应变量,解释变量为松散温度、松散回潮前含水率、松散回潮加水累计量、松散回潮补偿蒸汽开度和叶片加料加水累计量;模型 2 以加料至 SRIOX 入口处水分散失为响应变量,同时以贮叶的贮存时间作为留柜分类,解释变
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