[发明专利]一种烟草加工工序中用加工参数预测控制指标的方法

说明书

技术领域

本发明属于卷烟生产技术领域，具体涉及一种在单工序中，通过建立数学模型，用加工参数预测控制指标的方法。

背景技术

目前，卷烟行业内多数厂家通过加工设备信息化技术改造，相继构建了完备的计算机网络数据库，所采集的工艺加工控制参数越来越丰富，但对于数据的应用还仅限于SPC过程控制。烟草加工过程中，每一个工序都有多种参数组合能够满足质量控制指标(出口含水率、出口温度)，但这些参数组合中只有部分能满足工序需求。当前还没有该方面的研究报道，控制指标与加工参数间的相互关系也被人们所忽略，这些采集的数据尚没有发挥其应有的作用。

发明内容

本发明的目的在于针对现有卷烟加工过程数据应用不充分的问题，提供一种烟草加工工序中用加工参数预测控制指标的方法。运用相关分析法和判别分析法对卷烟生产过程单工序加工参数和控制结果进行表征分析，建立关键工序众多工艺控制参数与对应控制指标之间的数学模型，通过数学模型表征工序加工参数与控制指标间的关联性，将该模型应用于生产过程中，实现对控制参数进行有依据、有方向的调整，从而达到提高烟草加工生产水平和精细化加工能力的目的。

本发明的目的通过以下技术方案予以实现。

一种烟草加工工序中用加工参数预测控制指标的方法，包括以下步骤：

(1)数据收集：检测卷烟生产加工参数，包括：工艺流量、回风温度、来料含水率、筒壁温度、排水量、蒸汽流量、加水流量和加料流量；检测控制指标：出口含水率和出口温度，检测到的各种数据记录备用；数据记录采用Industrial SQL Server 10.0数据库系统为平台，并结合离线检测手段和手动输入来实现数据的收集；

(2)数据处理：以控制允差范围和3倍sigma区域为判异规则，剔除数据中的错误和特异样本，并将同一牌号、同一工序的加工参数数据、工艺指标数据、离线检测数据按照时间先后顺序，且保证数据在时间上的一一对应，对连续的数据进行分组，此时，假设没使用的变量参数为恒定值，取组内连续的5～20个点的平均值为一个基础研究值，每组数据的取样时间、数据个数一致，把每组数据作为一个研究对象，确定分组准则；

(3)相关性分析：对处理后的加工参数数据、工艺指标数据、离线检测数据进行相关性分析，当连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述，挑出有相关性的分组数据；

(4)建立模型：根据相关性分析的结果，采用fisher判别法或马氏距离判别法对有相关性数据进行判别分析，并对处理后数据进行分析和建立数学模型；得到加工参数与工艺指标间关联性数学式：

F(x)＝aX₁+bX₂+cX₃+…+mX_n+H

注：其中H为修正值

用自身验证法和交互验证法对建立的判别函数进行回判，检测判别函数判别效果；

(5)模型应用：依据分组准则，带入同一工序且是步骤(3)中所得有相关性的加工参数组合对控制指标预测或验证。

相对于现有技术，本发明具有以下优点：

(1)克服了现有工序能力评价方法只能进行单个工艺参数或工艺指标控制能力评价的缺点，可以从参数与指标间、指标与指标间进行相关的描述评价。

(2)在各个工序上解决了工艺参数与工艺指标间的关系，为指标调整、工艺试验提供了有力的基础支撑。

(3)每一个数学模型的建立让人们对相应设备性能的了解和掌握更彻底，生产过程中异常情况出现的预警更及时。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但它们并不是对本发明的限定。

实施例1

(1)选取云烟(紫)加工过程中的加料工序，收集某个批次的工艺参数(加料瞬时值、回风温度瞬时值)数据和工艺指标(出口温度)数据。以控制允差范围和3倍sigma区域为判异规则，剔除数据中的错误或特异样本，并将工艺参数数据、工艺指标数据按照时间先后顺序且一一对应，取连续5个点为一组，取其平均值为最小研究单位，并依据工艺指标允差确定分组准则如表1：

表1加料工序质量指标的分组准则

(2)对求平均后的数据进行分析处理，加料工序加工参数和质量指标的相关性分析结果见表2。由表2可以看出，出口温度与加料流量、回风温度2个加工参数呈现显著地相关性，因此通过加料流量、回风温度可以对加料出口温度进行表征。