[发明专利]一种控制烘丝入口含水率的方法和系统

权利要求书

1.一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，采集历史操作的基础工况信息，不同的基础工况建立不同的工作模型；

所述基础工况包括烘丝入口前的加工阶段中影响烘丝入口含水率的主要因素的相应参数，所述加工阶段包括：松散阶段、预混柜阶段、润叶加料阶段和贮叶阶段；

其中，所述松散阶段的主要因素包括：加水比例、蒸汽比例、松散回风温度、松散物料流量、压空到松散的加料比例、松散环境温湿度、松散水分变化量；

所述预混柜阶段的主要因素包括：预混柜的环境温湿度、预混柜时长、预混柜水分变化量；所述润叶加料阶段的主要因素包括：加料回风温度、加料物料流量、加料蒸汽补偿实际比例、压空到加料的加料比例、加料的环境温湿度、润叶加料水分变化量；

所述贮叶阶段的主要因素包括：贮叶柜环境温湿度、贮叶环境温湿度、贮叶柜时长、贮叶水分变化量；

建立机器学习模型，所述机器学习模型包括编码单元、优化目标和变量编码；

其中，所述编码单元是模型的主要信息单元，是机器学习的知识点，包括基础工况信息及与每组基础工况信息对应的松散出口水分仪零点值、加料入口水分仪零点值、加料出口水分仪零点值和烘丝入口水分仪零点值；

控制烘丝入口含水率为所述优化目标；

所述变量编码是模型定位的一种编码，由各阶段各变量计算得出，实现各变量对模型的映射，即根据变量可以快速找到相应的模型，所述变量为基础工况信息中的一种或多种的组合；所述工作模型通过变量编码与编码单元一一对应，通过对应关系指示机器学习任务将工作模型派给哪个编码单元，或者当前工作模型从哪个编码单元获取历史操作信息；

给出下单时产线上各个测点获得的当前的加工阶段的基础工况信息、松散出口水分仪零点值、加料入口水分仪零点值、加料出口水分仪零点值、烘丝入口水分仪零点值和烘丝入口含水率设定值，得到变量编码，匹配到编码单元，计算得到预混柜阶段、润叶加料阶段和贮叶阶段三个阶段的阶段水分变化量，最后得到松散阶段的加水比例，生成优化方案。

2.根据权利要求1所述的一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，所述机器学习模型的学习过程中剔除产线中非稳定数据，不加以处理为变量编码，所述非稳定数据包括产线工作起始阶段的数据、生产中断料时间段内的数据、远超设定的正常范围内的异常数据。

3.根据权利要求1所述的一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，所述机器学习模型根据不同的加工阶段建立不同的模型，形成多阶段串联模型，并针对各个加工阶段分别进行Pearson相关性分析，筛选出相关性显著性强的变量，再对所筛选出的变量进行变量编码。

4.根据权利要求1所述的一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，所述变量编码是整型的数据类型存储的，具体计算公式为：变量编码＝取整函数((变量–变量最低值)/变量步长)。

5.根据权利要求4所述的一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，生成优化方案时，如果存在当前变量对应的变量编码样本则直接使用，如果不存在则通过最小二乘法、线性回归和支持向量机方法去计算、预测、生成优化方案。

6.根据权利要求1所述的一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，所述松散水分变化量＝(松散出口含水率-松散出口水分仪零点值)-松散入口默认含水率；所述预混柜水分变化量＝(润叶入口含水率-润叶入口水分仪零点值)-(松散出口含水率-松散出口水分仪零点值)；所述润叶加料水分变化量＝(润叶出口含水率-润叶出口水分仪零点)-(润叶入口含水率-润叶入口水分仪零点值)；所述贮叶水分变化量＝(烘丝入口含水率-烘丝入口水分仪零点值)-(润叶出口含水率-润叶出口水分仪零点值)。

7.根据权利要求1所述的一种控制烘丝入口含水率的方法，其特征在于，所述机器学习模型建立变量编码溯源机制，每条优化方案都可追溯到变量编码的源头。