一种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法，属于烟草加工领域，所述的基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法包括步骤1数据采集：（1）烘丝机过程控制数据的获取，包括历史数据和实时数据，包括固定参数有配方参数和设备参数，以及与烟丝水分有较大相关性的可调工艺参数；(2)外接传感器包括环境温度传感器，环境湿度传感器；步骤2建立出口水分预测模型，步骤3，建立工艺控制优化模型；步骤4，烘丝能力评价。通过在线实时获取烘丝过程数据，并结合烘丝筒水分平衡和烟丝的脱水过程的机理分析，从而提升了出口水分的稳定性，降低波动，并能够降低对人经验的依赖性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法


[0001]本专利技术属于烟草领域，更具体的说涉及种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法。

技术介绍

[0002]烘丝是烟丝生产过程中一道重要程序，而出口水分是制丝过程中的一个重要质量控制指标。国内外常见的滚筒式烘丝机设备，通过调节筒壁温度、湿度、阀门开度等工艺参数，来调整烘后烟丝的含水率。然而在烘丝过程中受到影响因素多，例如来料烟丝的批次、含水率、原料吸水性、流量等，同时，烘丝机的工艺参数之间存在强耦合的相互影响，任何参数的调整都可能导致烟丝含水率产生很大的误差。随着卷烟工业发展，烟丝品种增加，品质控制要求越来越高，而传统采用的PID控制模式在应对大滞后性、强耦合性、非线性的烘丝系统所表现的不足尤为明显，传统PID难以解决稳定性与准确性之间的矛盾，尤其是当被控对象动态变化时，传统的控制方法很难做到及时的跟踪与有效的控制。在实际生产过程中遇到的问题如下：
[0003]1、出口含水率的大小和很多干扰因素有关，包括来料的特性，批次，含水率，吸水率，烟丝流量、环境温湿度等；同时，也受到不同烘丝机的工艺参数有关，还有不同的工人的经验有关；
[0004]2、烘丝筒的工艺参数和含水量具有较强的非线性关系，在不同的温度水平上，每升高或降低相同的温度引起的水分变化量不同；
[0005]3、烘丝过程存在不确定性和大滞后特性，相同的控制条件和环境下，控制效果可能不完全相同；而且，控制变量的调整效果呈现出滞后特性；
[0006]4、烘丝过程一般分为三段，料头、料中、料尾，由于料头没有出口含水率的测量量，无法进行反馈控制，完全依据经验进行控制，而料尾由于烟丝量突然减少，筒壁的温度下降速率慢，因此，出现干头干尾现象严重；
[0007]5、一般烘丝机设备使用寿命较长，但由于连续使用，操作人员的操作习惯不同，设备部件的老化，烘丝性能也会出现不同程度的下降，原有的控制策略或者内控指标，则达不到有效的烘丝效果。

技术实现思路

[0008]本专利技术通过在线实时监测，包括在线检测系统(设备)，全面采集成品、半成品的加工参数、过程质量数据，关联环境、上下游工序数据，基于大数据做相关性分析，构建分析、控制模型，与集控系统紧密集成，通过对核心关键参数的自动调节，自动预警，自动纠正偏差，使“管”和“控”工作在最大程度上减少人为因素，在预定的轨道和轨迹上生产，实现质量控制的智能化；通过机理分析和数据驱动的方式实现操作标准化、过程参数化，减小质量波动，实现精准控制、最优控制。
[0009]为了实现上述目的，本专利技术是采用以下技术方案实现的：所述的基于烘丝机工艺
参数预测的烟丝质量优化的方法包括步骤1数据采集：(1)烘丝机过程控制数据的获取，包括历史数据和实时数据，包括固定参数有配方参数和设备参数，以及与烟丝水分有较大相关性的可调工艺参数；(2)外接传感器包括环境温度传感器，环境湿度传感器；步骤2建立出口水分预测模型，步骤3，建立工艺控制优化模型；步骤4，烘丝能力评价。
[0010]优选的，所述的步骤2建立出口水分预测模型，采用以下两个步骤实现：(1)通过相关性分析筛选出与出口水分相关性较高的变量参数作为输入，包括但不限于，烟丝入口水分、入口流量、入口温度、筒壁温度、排潮风门开度、热风温度、热风风门开度，蒸汽温度和蒸汽阀门开度，滚筒转速，以及环境温湿度；(2)建立具备时间延迟的回归模型，输入参数有烟丝入口水分、入口流量、入口温度、筒壁温度、排潮风门开度、热风温度、热风风门开度，蒸汽温度和蒸汽阀门开度，滚筒转速，以及环境温湿度，分三段式预测模式，料头、料中、料尾。
[0011]优选的，所述的料头、料中、料尾水分预测包括以下方法：料头开始阶段没有出口含水率的测量量，无法依据出口水分进行反馈控制，另外入口流量波动导致调控不容易稳定，因此，这部分建模方法主要以机理模型为主，数据支持为辅；料中有连续的烟丝输出，可以实时获取烟丝质量参数，构建自适应的数据驱动模型，能够对烘丝性能综合评价，并预测出口含水率，与实际监测的含水率计算误差，对误差的分析反馈修正数据模型，另外形成参数调控建议指令；在料尾控制阶段，与料头情况类似，需要通过水分平衡机理分析，预测在烟丝量逐渐降低的情况下预测控制参数，从而预测出料含水率。
[0012]优选的，所述的步骤3工艺控制优化模块，选取出口水分的连续n个数值，以当前时刻以前m个历史测量真实值与n
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m个未来预测数值，构成一个时间序列，根据国标GB/T4091
‑
2001常规控制图规定的8种判异准则，依据准则，将控制图分为6个区域，每个区宽为1sigma。
[0013]优选的，所述的步骤4烘丝能力评价主要体现在过程能力指数，包括出口水分和出口温度，标准偏差，变异系数，过程控制精密度Cp值，过程能力指数Cpk，以及干头干尾率。
[0014]本专利技术有益效果：
[0015]本专利技术通过在线实时监测，包括在线检测系统(设备)，全面采集成品、半成品的加工参数、过程质量数据，关联环境、上下游工序数据，基于大数据做相关性分析，构建分析、控制模型，与集控系统紧密集成，通过对核心关键参数的自动调节，自动预警，自动纠正偏差，使“管”和“控”工作在最大程度上减少人为因素，在预定的轨道和轨迹上生产，实现质量控制的智能化；通过机理分析和数据驱动的方式实现操作标准化、过程参数化，减小质量波动，实现精准控制、最优控制。
附图说明
[0016]图1为本专利技术流程图；
[0017]图2为烘丝出口水分控制图；
[0018]图3优化控制模型图；
[0019]图4本专利技术系统装置。
具体实施方式
[0020]为了便于本领域一般技术人员理解和实现本专利技术，现结合附图及具体实施例进一
步描述本专利技术的技术方案。
[0021]随着工艺技术的发展以及特色工艺技术的需求，工艺控制由结果控制向过程预测和控制转变，针对工艺标准，需要根据历史数据的分析及曲线拟合等算法，摸索最佳控制参数组合，提供相应的数据依据支撑，辅助及验证工艺内控标准的制定，及时调整工艺技术参数，保证设备性能满足工艺指标要求，同时工艺指标制定符合设备现状，实现生产均质化管理。
[0022]该方法由四个功能模块实现：步骤1数据采集由(1)智能感知模块实现，智能感知模块包含两部分，配置管理和数据采集。
[0023]配置管理，主要包括设备配置，测点配置，参数配置以及用户权限管理；对每一台接入的烘丝机设备给予统一的唯一标识码，例如标示其厂区
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产线
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设备编号(FFF
‑
LLL
‑
TT001)，在系统中人工输入设备属性信息，如型号、年限。测点和参数的配置，主要结合数据获取的途径设置不同的接口协议以确保数据采集。
[0024]数据采集，主要是针对两类数据的采集，
①
烘丝机过程控制数据的获取，包括历史数据和实时数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法，其特征在于：所述的基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法包括步骤1数据采集：（1）烘丝机过程控制数据的获取，包括历史数据和实时数据，包括固定参数有配方参数和设备参数，以及与烟丝水分有较大相关性的可调工艺参数；(2)外接传感器包括环境温度传感器，环境湿度传感器；步骤2建立出口水分预测模型，步骤3，建立工艺控制优化模型；步骤4，烘丝能力评价。2.根据权利要求1所述的一种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法，其特征在于：所述的步骤2建立出口水分预测模型，采用以下两个步骤实现：（1）通过相关性分析筛选出与出口水分相关性较高的变量参数作为输入，包括但不限于，烟丝入口水分、入口流量、入口温度、筒壁温度、排潮风门开度、热风温度、热风风门开度，蒸汽温度和蒸汽阀门开度，滚筒转速，以及环境温湿度；（2）建立具备时间延迟的回归模型，输入参数有烟丝入口水分、入口流量、入口温度、筒壁温度、排潮风门开度、热风温度、热风风门开度，蒸汽温度和蒸汽阀门开度，滚筒转速，以及环境温湿度，分三段式预测模式，料头、料中、料尾。3.根据权利要求2所述的一种基于烘丝机工艺参数预测的烟丝质量优化的方法，其特征在于：所述的料头、料中、料尾水分预测包括以下方法：料头开始阶段没有出口含水率...

【专利技术属性】
技术研发人员：何毅，孔祥明，杨春，何玮，李斌，
申请(专利权)人：红云红河烟草集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：