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基于机器学习的切丝后含水率预测及控制方法

2021-05-10高立秀陈得丽万兴淼王星皓朱知元李永华孔维熙

食品与机械 2021年4期
关键词:模型

高立秀 陈得丽 万兴淼 王星皓 朱知元 李永华 佘 迪 孔维熙

(红云红河烟草〔集团〕有限责任公司曲靖卷烟厂,云南 曲靖 655001)

切丝后含水率是烟叶制丝生产环节的一项重要工艺指标,其符合性和稳定性对后续工序过程的稳定控制具有重要作用。目前,中国烟叶制丝线主要通过人工倒推估算润叶加料出口含水率和松散回潮出口含水率以实现切后含水率的控制。由于影响切丝后含水率的因素较多,如环境温湿度、贮叶时间及部分人为操作习惯等,简单估算无法实现前后工序参数协同和精准控制。钟文焱等[1]提出了一种利用多元回归分析计算松散回潮机回潮加水比例,实现烘丝含水率控制的方法,但该方法的模型解释度不高,仅考虑了车间环境温湿度和贮叶时间,未涉及其他影响变量。李贵川等[2]通过设定环境温湿度T、空气相对湿度R、生产设备海拔高度H,其在卷烟加工过程中保持恒定不变,测量各节点烟丝水分重量百分比值,计算各工序卷烟水分变化值,从而确定烘丝入口水分设定值。

制丝车间松散回潮工序至切丝工序的工艺流程如图1所示,试验拟将切丝前工序分离,采取“分段建模在先,串联预测在后”的方式建立数学模型。其中,分段建模包括:① 投料段模型(水分仪1至水分仪3),使用XGBoost模型建模预测;② 车间温湿度预测模型,使用SARIMAX模型预测未来数小时车间环境温湿度;③ 切丝段模型(水分仪3至水分仪4),使用神经网络模型建模,蒙特卡洛仿真进行预测。……

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