王龙柱 马洪晶 孙钦兰 段三青 孟科峰

（山东中烟工业有限责任公司济南卷烟厂）

基于RBF神经网络的叶丝生丝含水率预测

王龙柱 马洪晶 孙钦兰 段三青 孟科峰*

（山东中烟工业有限责任公司济南卷烟厂）

叶丝生丝含水率决定烟丝的感官质量及内在品质，是烟丝加工过程中的一项重要指标。介绍RBF神经网络的基本原理和算法；给出建立RBF神经网络模型的具体过程；并将模型应用于预测叶丝生丝含水率。预测结果与实际值误差小于3%，表明了该模型预测叶丝生丝含水率的可行性和有效性。

烟丝加工；含水率；RBF神经网络

0 引言

叶丝生丝是切丝后未经增温增湿烘烤的叶

丝。烘丝机出口叶丝含水率是影响卷烟感官质量的重要指标[1]。叶丝生丝含水率偏高或偏低会影响烘丝机出口叶丝含水率的稳定，给烟丝加工带来困难，影响烟丝产品质量。叶丝生丝含水率偏高，即便烘丝机筒壁温度调到最高值，也可能无法使烘丝机出口含水率达到工艺指标要求。为保证烘丝机出口叶丝含水率达到工艺要求，在烟丝加工过程中对叶丝生丝含水率有较严格的要求。目前，叶丝生丝含水率主要通过控制制叶段松散回潮、润叶加料工序加水量来实现[2-4]。由于制叶段与制丝段生产时间间隔数小时，生产操作人员在制叶生产过程中无法实时获取制丝段叶丝生丝含水率值，仅凭借个人经验预测。预测结果因人而异，偏差较大，导致叶丝生丝含水率波动也较大。……