[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

摘要

本发明公开了一种烟草加工工序中用加工参数预测控制指标的方法。包括数据收集、数据处理、相关性分析、建立模型和模型应用。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。该方法的建立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。为指标调整、工艺试验提供了有力的基础支撑。

主权项

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+…+mXn+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。