刘 博，尹 航，孙 嘉

(1.张家口卷烟厂有限责任公司，河北 张家口 075000；2.张家口经开区食品和市场监督管理局，河北 张家口 075000）

燃油烘丝机是烟草行业使用的一种烟丝烘干设备，其具有加工能力强、烟丝膨胀率高等特点[1]，但是该设备也存在控制参数多、调控难度大的不足，反映到烟丝制品上为出口水分波动大。为稳定燃油烘丝机出口烟丝水分，满足设备加工均质化要求，提升产品工艺质量，将采用BP 神经网络针对燃油烘丝机构建控制模型。

BP 神经网络[2-4]是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP 网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程，现广泛应用于生物领域、智能制造和医学领域等，是一种被广泛应用的先进建模方法。

1 方法及数据收集

1.1 建模方法

BP 神经网络：隐藏层1 层；激活函数：双曲正切。

1.2 试验方法

1.2.1 因子筛选

试验将燃油烘丝机变量分为工艺变量以及设备变量，因设备变量为操作不可调变量，故不作为建模因子，针对工艺变量又进一步细分，可分为工艺固定参数以及工艺可调参数。试验针对工艺可调参数进行建模，本次试验共筛选出工艺可调参数8 个，分别是RCC 出口水分、燃烧炉实际温度、主工艺气体温度、HXD 进料口负压、HXD 注入蒸汽流量、主工艺气体流量、HXD 控制水流量和HXD 出口水分。

1.2.2 异常数据剔除

本试验数据筛分原则为：批次生产过程无超出生产工艺范围情况，生产无异常批次，非试验批次，工艺判定合格批次。……