偏差預(yù)測與參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的卷煙卷制質(zhì)量整合控制

韓利強，劉新賢，王志勇，王海宇，王巖

偏差預(yù)測與參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的卷煙卷制質(zhì)量整合控制

韓利強1，劉新賢1，王志勇1，王海宇2，王巖3

（1.河南中煙工業(yè)有限責任公司漯河卷煙廠，河南 漯河 462003；2.鄭州大學商學院，鄭州 450001； 3.廣州融智科技有限公司，廣州 510220）

為了解決卷煙卷制過程控制精度低、質(zhì)量波動大等問題，建立一種卷煙卷制質(zhì)量的整合控制模式。采用累計和方法預(yù)測重量和圓周質(zhì)量特性的偏差，并進行在線調(diào)整；同時以質(zhì)量和圓周的標偏為目標函數(shù)，以吸阻均值為約束條件，基于二次響應(yīng)曲面建立卷制工藝參數(shù)的多目標優(yōu)化設(shè)計，由此建立這兩方面相結(jié)合的質(zhì)量控制模式，并采用自學習優(yōu)化和遺傳算法對模型進行優(yōu)化設(shè)計。選取漯河卷煙廠ZJ19卷接機對某一牌號卷煙的卷制過程進行在線應(yīng)用分析和驗證，結(jié)果表明：煙支質(zhì)量、圓周、吸阻等卷制質(zhì)量指標的均值與目標值的偏差分別降低了66.6%、86.7%、65.6%，標準偏差分別降低了31.8%、65.2%、11.9%。這種偏差預(yù)測調(diào)整和多目標參數(shù)優(yōu)化相結(jié)合的質(zhì)量控制模式能夠有效提升卷制過程的綜合質(zhì)量水平。

卷制質(zhì)量；累計和；預(yù)測調(diào)整；響應(yīng)曲面；多目標優(yōu)化

卷煙卷制是現(xiàn)代煙草加工工業(yè)中的關(guān)鍵步驟，是卷煙紙包裹煙絲實現(xiàn)煙支成型的重要工序。隨著市場競爭的日益激烈，卷煙卷制質(zhì)量越來越受到人們的關(guān)注。在煙草行業(yè)中，卷制質(zhì)量包括煙支的質(zhì)量、圓周、吸阻、硬度、長度、端部落絲量、含末率、含水率等多項指標，其中最主要的是質(zhì)量、圓周和吸阻。對卷制質(zhì)量的影響因素分析和優(yōu)化改進的研究有很多，如王紅素等[1]運用相關(guān)分析和多元回歸方法研究了卷煙吸阻與各物理指標、工藝參數(shù)、煙絲結(jié)構(gòu)之間的數(shù)學關(guān)系模型；朱文魁等[2]研究了不同的片煙成絲模式對煙支質(zhì)量、吸阻等質(zhì)量指標穩(wěn)定性的影響；朱波等[3]通過煙絲形態(tài)調(diào)控技術(shù)研究了不同的煙絲形態(tài)對煙支質(zhì)量、吸阻等質(zhì)量指標的影響；趙文康等[4]基于線性網(wǎng)絡(luò)模型方法研究了卷煙各部分穩(wěn)定性對整體吸阻穩(wěn)定性的貢獻；汪功明[5]采用微波檢測技術(shù)對煙支質(zhì)量控制系統(tǒng)進行了改進研究；褚云凱等[6]基于Beckhoff（倍福）PLC超采樣技術(shù)對質(zhì)量控制系統(tǒng)的架構(gòu)和算法進行了優(yōu)化改進；王曉燕等[7]研究了不同的卷煙機機型對煙絲結(jié)構(gòu)和單支質(zhì)量、吸阻等卷制質(zhì)量的影響；賓暉等[8]研究了劈刀盤規(guī)格、吸風室負壓等參數(shù)對煙支質(zhì)量標偏、回絲率等卷煙質(zhì)量指標的影響；孫英俊等[9]針對單支質(zhì)量偏差，對卷煙機輕重煙支檢測及剔除系統(tǒng)進行了優(yōu)化設(shè)計；胡芳平等[10]運用正交試驗的方法分析了彈絲轆轉(zhuǎn)速等卷煙機參數(shù)對煙支質(zhì)量穩(wěn)定性的影響，并進行了優(yōu)化設(shè)計；鄧春寧[11]設(shè)計了一套光電式在線煙支圓周檢測裝置，能夠?qū)崿F(xiàn)煙支圓周的實時在線檢測，有效避免煙支質(zhì)量缺陷；黃幼斌等[12]應(yīng)用全因子試驗分析法研究卷煙機主要設(shè)備參數(shù)（大壓板位置、小壓板位置、煙舌位置）調(diào)整對卷煙圓周穩(wěn)定性的影響。在這些研究中，有的僅分析了卷制質(zhì)量的影響因素，如煙絲結(jié)構(gòu)、濾棒等，并未提出有效的優(yōu)化和控制策略；有的雖然提出了一些有效的優(yōu)化策略，但多數(shù)都集中于對質(zhì)量、圓周等單一質(zhì)量指標的優(yōu)化和控制上，往往容易造成某一質(zhì)量指標優(yōu)化的同時其他質(zhì)量指標劣化的現(xiàn)象，缺乏對卷制質(zhì)量的綜合優(yōu)化控制。

針對此類問題，本文采用過程質(zhì)量偏差累計和預(yù)測調(diào)整與卷煙機工藝參數(shù)多目標優(yōu)化相結(jié)合的整合控制模式。實現(xiàn)卷制質(zhì)量實時在線控制與多質(zhì)量指標的綜合優(yōu)化設(shè)計，有效提高卷煙卷制過程的綜合質(zhì)量水平。

1 過程質(zhì)量偏差累計和預(yù)測調(diào)整

在卷制質(zhì)量的控制中，可以通過對平整器位置和大壓板位置的調(diào)整實現(xiàn)對煙支單支質(zhì)量和圓周的快速調(diào)整。以我廠ZJ19卷接機對某一牌號卷煙的卷制過程為研究對象，單支卷煙的質(zhì)量控制往往是通過微波或紅外對煙條密度的檢測來推算煙支質(zhì)量，再通過PID反饋控制平整器位置的往復(fù)移動來實現(xiàn)對卷煙質(zhì)量的調(diào)節(jié)。這種控制方法響應(yīng)速度較慢，它通過一個較長煙條的平均密度來計算單支質(zhì)量，使得在過程中出現(xiàn)的質(zhì)量波動很難及時被發(fā)現(xiàn)并有效控制。在利用大壓板對圓周進行控制過程中也類似地存在調(diào)節(jié)不及時、調(diào)節(jié)不足或調(diào)節(jié)過量等問題。

對圓周的在線調(diào)整，也可根據(jù)上述算法進行圓周偏差的累計和預(yù)測，并采用類似的控制策略和自學習優(yōu)化方法對大壓板的位置進行調(diào)節(jié)，實現(xiàn)煙支圓周的精準控制。

2 工藝參數(shù)的多目標優(yōu)化

首先，通過試驗設(shè)計方法對質(zhì)量標偏、圓周標偏、吸阻均值等3個質(zhì)量指標分別進行單變量響應(yīng)曲面分析，并對響應(yīng)曲面方程進行擬合。響應(yīng)曲面試驗根據(jù)各工藝參數(shù)的取值范圍分布選擇高、中、低3個水平，采取中心復(fù)合設(shè)計（CCD, Central Composite Design）[15]安排53次試驗，每次試驗都根據(jù)試驗方案將各工藝參數(shù)設(shè)置到不同的水平。然后記錄和計算在該試驗條件下的質(zhì)量標偏、圓周標偏、吸阻均值。采用Minitab質(zhì)量分析軟件對試驗結(jié)果進行數(shù)據(jù)分析，得到3個質(zhì)量指標的響應(yīng)曲面見圖1—3。

圖1 質(zhì)量標偏對各影響因子的響應(yīng)曲面

圖2 圓周標偏對各影響因子的響應(yīng)曲面

圖3 吸阻均值對各影響因子的響應(yīng)曲面

從圖1—3的各個圖形中都可以發(fā)現(xiàn)，各影響因子與響應(yīng)變量之間都呈現(xiàn)出明顯的二次函數(shù)關(guān)系。因此，可以用響應(yīng)曲面試驗設(shè)計的結(jié)果分別對3個響應(yīng)變量擬合二次函數(shù)模型，刪除無關(guān)項和系數(shù)過小的項后，得到以下函數(shù)模型：

為了對多個響應(yīng)變量同時進行優(yōu)化設(shè)計，可構(gòu)造多目標優(yōu)化設(shè)計模型進行計算。其中質(zhì)量標偏和圓周標偏都是望小質(zhì)量特性，將二者同時作為目標函數(shù)；吸阻的均值是望目質(zhì)量特性，針對當前生產(chǎn)過程中吸阻的主要問題是均值偏差較大，因此可將吸阻均值作為約束條件，要求其在目標值附近。對于該牌號卷煙，吸阻的質(zhì)量規(guī)格為（1 100+200）Pa。為了提高吸阻的穩(wěn)定性，將吸阻的控制要求進一步提高，要求其在（1 100+100）Pa范圍內(nèi)，于是得到以下多目標優(yōu)化模型：

式中：各參數(shù)的取值范圍分別為1∈[8, 12]、2∈[0.8, 1.6]、3∈[8, 12]、4∈[1, 3]、5∈[8, 12]、6∈[2.5, 4]。

圖4 多目標優(yōu)化的帕累托前沿

在這些解中，存在較多相近的解，通過近似解的合并，得到的非劣解解集，見表1。

表1給出了多個對目標函數(shù)進行優(yōu)化設(shè)計的解，可以選擇其中的任意一個解作為卷煙機工藝參數(shù)的優(yōu)化設(shè)計方案。根據(jù)各方案所對應(yīng)的吸阻均值越靠近目標值1 100越好為原則，選擇方案6作為最優(yōu)設(shè)計方案：工藝風力負壓取10.23、小風機壓力取1.13、質(zhì)量控制比例系數(shù)取10.21、劈刀盤滯后取1.11、緊頭滯后取8.01、吸絲帶張力取3.22。

3 應(yīng)用效果比較

將過程質(zhì)量偏差累計和預(yù)測調(diào)整與卷煙機工藝參數(shù)多目標優(yōu)化兩方面結(jié)合起來，形成卷煙卷制過程的整合控制模式，在該牌號卷煙的生產(chǎn)中進行應(yīng)用效果驗證。選取應(yīng)用前后各10個批次，每個批次分3次進行抽樣檢驗，每次抽樣100支進行離線檢測，計算各個批次的質(zhì)量、圓周、吸阻等卷制質(zhì)量指標的均值和標偏進行比對，如表2所示。

表1 多目標優(yōu)化設(shè)計的非劣解解集

Tab.1 Non inferior solution set of multi-objective optimization design

表2 應(yīng)用前后卷制質(zhì)量比對

Tab.2 Comparison of manufacturing quality before and after application

通過整合控制模式應(yīng)用前后的卷制質(zhì)量對比可以發(fā)現(xiàn)，應(yīng)用前的質(zhì)量均值為0.844 g，與單支質(zhì)量的目標值0.85 g的偏差為0.006 g，應(yīng)用后的質(zhì)量均值為0.852 g，與單支質(zhì)量的目標值的偏差為0.002 g，質(zhì)量均值的偏差降低了66.6%；質(zhì)量標偏從應(yīng)用前的0.022 g降低到應(yīng)用后的0.015 g，降低了31.8%；應(yīng)用前的圓周均值為24.405 mm，與圓周的目標值24.3 mm的偏差為0.105 mm，應(yīng)用后的圓周均值為24.314 mm，與圓周的目標值的偏差為0.014 mm，圓周均值的偏差降低了86.7%；圓周標偏從應(yīng)用前的0.046 mm降低到應(yīng)用后的0.016 mm，降低了65.2%；應(yīng)用前的吸阻均值為1 059 Pa，與吸阻的目標值1 100 Pa的偏差為41 Pa，應(yīng)用后的吸阻均值為1 114 Pa，與吸阻的目標值的偏差為14 Pa，吸阻均值的偏差降低了65.6%；吸阻標偏從應(yīng)用前的46.418 Pa降低到應(yīng)用后的40.881 Pa，降低了11.9%。

4 結(jié)語

煙支質(zhì)量和圓周的在線檢測和自動調(diào)節(jié)能夠有效控制卷煙卷制質(zhì)量的穩(wěn)定性，但在控制精度和及時性等方面存在不少問題。本文首先采用偏差累計和預(yù)測的方法提高在線自動調(diào)節(jié)的準確性，并通過自學習算法提高自動調(diào)節(jié)對生產(chǎn)工況的適應(yīng)性；其次采用基于二次響應(yīng)曲面的工藝參數(shù)多目標優(yōu)化設(shè)計來減小卷制質(zhì)量特性的波動，由此建立這兩方面相結(jié)合的卷制質(zhì)量整合控制模式。通過實際應(yīng)用的效果比較說明了這種整合控制模式對卷制過程質(zhì)量具有顯著的改善效果。

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Integrated Control of Cigarette Manufacturing Quality Based on Deviation Forecast and Parameter Optimization

HAN Li-qiang1, LIU Xin-xian1, WANG Zhi-yong1, WANG Hai-yu2, WANG Yan3

(1. Luohe Cigarette Factory, China Tobacco Henan Industrial Co., Ltd., Henan Luohe 462003, China; 2. Business School, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China; 3. Guangzhou Rongzhi Technology Co., Ltd., Guangzhou 510220, China)

The work aims to develop an integrated control mode of cigarette manufacturing quality to solve the low control accuracy, large quality variation and other problems in cigarette manufacturing. The cumulative sum method was used to predict the deviation of weight and circumference quality characteristics and adjust online. At the same time, with the standard deviation of circumference and weight as the objective function and the mean of draw resistance as the constraint condition, the multi-objective optimization design of process parameters was established based on the quadratic response surface, and the quality control mode of cigarette manufacturing quality combining these two aspects was established, and self-learning optimization and genetic algorithm were used to optimize the model. The ZJ19 cigarette making machine of Luohe Cigarette Factory was selected for online application analysis and verification of the cigarette manufacturing process of a certain brand. The results showed that the deviation between the average value of cigarette weight, circumference, draw resistance and the target value was reduced by 66.6%, 86.7%, 65.6% respectively, and the standard deviation was reduced by 31.8%, 65.2%, 11.9% respectively. This quality control mode combining deviation prediction adjustment and multi-objective parameter optimization can effectively improve the comprehensive quality level of the cigarette making process.

cigarette manufacturing quality; cumulative sum; forecast adjustment; response surface; multi-objective optimization

TS206.4

A

1001-3563(2023)15-0217-06

10.19554/j.cnki.1001-3563.2023.15.028

2023?02?03

國家自然科學基金項目（71672209）；河南中煙工業(yè)有限責任公司科技項目（AW202133）

韓利強（1974—），男，中級工程師，主要研究方向為煙草工藝。

王海宇（1979—），男，博士，教授，主要研究方向為質(zhì)量工程。

責任編輯：曾鈺嬋