基于工藝管控的葉片含水率穩(wěn)定性研究

摘 要：為有效提升烘絲入口煙草含水率的穩(wěn)定性控制和預測能力，本文系統(tǒng)研究了關(guān)鍵工序間煙草含水率影響因素的篩選和預測技術(shù)的應用，在工藝管控基礎下，對回潮工序設備參數(shù)、貯存環(huán)境溫/濕度等影響因子進行了分析和篩選，采用以相關(guān)性分析+時間序列圖+工藝經(jīng)驗和分類-逐步的多元線性回歸擬合選項，以梯度下降來求解平方誤差最小時各參數(shù)的系數(shù)，得出相應的多元線性回歸模型的解。通過預測模型的應用，得出整體模型R-sq=82.47%，烘絲入口含水率CPK值＞1.33的合格率為90%～100%，平均值標準偏差為0.05～0.10%。

關(guān)鍵詞：煙草含水率；關(guān)鍵工序；環(huán)境溫/濕度；預測模型

中圖分類號：TS 45" " " " 文獻標志碼：A

由于烘絲入口含水率的穩(wěn)定性直接影響成品卷煙質(zhì)量，因此卷煙含水率的穩(wěn)定性是評定卷煙質(zhì)量的重要指標之一[1]。國內(nèi)有學者已經(jīng)研究了一種基于FATCN的烘絲出口含水率控制方法[2]，利用FATCN模型對HDT氣流式烘絲機監(jiān)測數(shù)據(jù)進行判別，準確判斷出口含水率的變化，在出口含水率出現(xiàn)偏差前即調(diào)整控制參數(shù)，較好地克服了控制過程時間滯后等問題。在預測分析方面，行業(yè)內(nèi)也進行過隨機森林[3]和差分進化的極限學習機（DE-ELM）的烘絲機入口含水率預測研究，采用DE-ELM建立起篩選后的特征變量與烘絲機入口含水率的關(guān)系模型，進而進行烘絲機入口含水率預測[4]。上述方法雖然理論可行，但在實際情況中很難得到有效結(jié)果，而且不同生產(chǎn)環(huán)境間的關(guān)系也有差異，該方法在普適性方面值得斟酌。……