基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，包括获取松散回潮过程烟片的相关数据，所述相关数据至少包括牌号信息、入口含水率、出口含水率、目标出口含水率、加水量和烟片质量流量；对采集到的松散回潮过程烟片的入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量进行判定，当所述入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量处于正常工作状态时，对松散回潮过程进行控制，并公开详细的控制过程。本发明专利技术根据松散回潮过程各变量间的物理关系构建数学模型，并使用多项式回归方法对松散回潮过程数据进行分析，实时辨识模型中的时变参数，通过数学模型并根据烟片目标出口含水率，求出最优加水量，最终实现稳定烟片出口水分、提高烟片合格率和降低卷烟生产成本的目标。

【技术实现步骤摘要】
基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法及系统
本专利技术涉及松散回潮控制的
，具体涉及一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法及系统。
技术介绍
松散回潮作为烟厂制丝线影响烟丝质量的首道加工工序，松散回潮出口含水率是该工序重要工艺指标，其过程稳定性对后续各工序工艺指标有着直接的影响。目前，对于松散回潮过程中出口水分控制存在诸多问题，最为突出的有两点：其一，由于松散回潮过程本身存在时延，导致松散回潮控制系统不能根据实时测量得到的出口含水率调节加水量的大小，从而影响出口含水率的稳定。其二，由于制丝生产线上烟片的吸水能力是一直在变化的，导致同一批次的烟片物理特性不同，使得松散回潮控制系统不能根据松散回潮过程的数学模型与实时测量得到的变量值，得出此时最优的加水量，影响出口含水率的稳定。相对于松散回潮过程的重要程度及其影响程度，其烟片出口水分控制精度却一直较低。对于松散回潮工序的加水量，只能依靠现场PLC控制系统设定不变的加水量计算模型得出，但由于烟片的物理特性是变化的，所以在自动得出加水量后，需人工辅助调节，使得烟片出口水分稳定性取决于现场操作人员的水平，控制效果有限。这些现状降低松散回潮过程烟片出口水分的稳定性，从而产生较多的不合格烟丝，对后续各工序工艺指标有很大影响。基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制，是指一种鲁棒性强、能够有效地克服系统滞后、实时辨识被控对象数学模型参数的自适应控制算法，现如今，极有必要基于自适应控制研发一种松散回潮控制方法，并以之为基础开发一套面向烟草控制人员的松散回潮控制系统。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中的缺点，提供了一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法及系统。为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，包括以下步骤：获取松散回潮过程烟片的相关数据，所述相关数据至少包括牌号信息、入口含水率、出口含水率、目标出口含水率、加水量和烟片质量流量；对采集到的松散回潮过程烟片的入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量进行判定，当所述入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量处于正常工作状态时，对松散回潮过程进行控制，其中，所述对松散回潮过程进行控制的过程包括：对采集到的牌号信息进行自动识别，得到相应批次烟片的物理特性，物理特性至少包含目标出口含水率，根据所述目标出口含水率得到加水量的范围；根据松散回潮过程中各相关数据之间的物理关系以及加水量，建立对应过程的数学模型；根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量。作为一种可实施方式，所述根据松散回潮过程中各相关数据之间的物理关系以及加水量，建立对应过程的数学模型，所述数学模型如下：b·(kInUse·h+y)＝a·kInUse·h+y；其中，y为加水量，h为烟片质量流量，a为烟片入口含水率，kInUse为时变参数，b为烟片出口含水率。作为一种可实施方式，在所述根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量之前，还包括以下步骤：对所述数学模型进行在线模型辨识，得到校正后的数学模型。作为一种可实施方式，所述对所述数学模型进行在线模型辨识，得到校正后的数学模型，具体为：使用入口含水率、出口含水率、加水量、烟片质量流量计算出时变参数观测值k1和k2，通过时变参数观测值k1和k2对模型参数进行实时在线辨识，公式如下：kInUse＝(1-w)·k1+w·k2；其中，kInUse即为实时辨识出的模型中的时变参数，k1为上一时刻的kInUse值，k2为使用历史数据计算出的时变参数观测值的瞬时值或在一段时间内的均值，w为权重。作为一种可实施方式，所述根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量，最优加水量的公式为：其中，d为烟片从入口含水率检测点到加水喷嘴处所需时间，单位为秒，hl-d为d秒前的烟片质量流量，al-d为d秒前的烟片入口含水率，bl为l时刻的烟片出口含水率设定值，为l时刻辨识出的模型中的时变参数。作为一种可实施方式，所述获取松散回潮过程烟片的相关数据基于数据通讯软件通过现场PLC控制网络获得的，所述得出此时刻对应的最优加水量后再传回现场PLC控制网络中。作为一种可实施方式，选用的数据通讯软件包括MatrikonOPCSiemensPLCServer和FactorySuiteGateway。作为一种可实施方式，所述数据通讯软件选择MatrikonOPCSiemensPLCServer时，采集过程具体为：根据OPC服务器中各标签对应的地址，从现场PLC系统提取数据到边缘计算模块或从边缘计算模块传输数据到现场PLC。一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制系统，包括获取数据模块和判定控制模块；所述获取数据模块，用于获取松散回潮过程烟片的相关数据，所述相关数据至少包括牌号信息、入口含水率、出口含水率、目标出口含水率、加水量和烟片质量流量；所述判定控制模块，用于对采集到的松散回潮过程烟片的入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量进行判定，当所述入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量处于正常工作状态时，对松散回潮过程进行控制，其中，所述判定控制模块包括自动识别单元、模型建立单元和预测单元：所述自动识别单元，用于对采集到的牌号信息进行自动识别，得到相应批次烟片的物理特性，物理特性至少包含目标出口含水率，根据所述目标出口含水率得到加水量的范围；所述模型建立单元，用于根据松散回潮过程中各相关数据之间的物理关系以及加水量，建立对应过程的数学模型；所述预测单元，用于根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量。作为一种可实施方式，还包括校正单元，所述校正单元用于对所述数学模型进行在线模型辨识，得到校正后的数学模型。本专利技术由于采用了以上技术方案，具有显著的技术效果：基于本专利技术的方法和系统，根据松散回潮过程各变量间的物理关系，构建出此过程的机理模型，并使用多项式回归方法对松散回潮过程历史数据进行分析，实时辨识模型中的时变参数，最后通过过程的数学模型、烟片目标出口含水率和测量的过程变量值求出最优加水量，最终实现稳定烟片出口水分、提高烟片合格率和降低卷烟生产成本的目标。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术的整体流程示意图；图2是本专利技术的整体系统示意图；图3是本专利技术的实施例中某松散回潮设备采用基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制前后的过程能力指数对比图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术做进一步的详细说明，以下实施例是对本专利技术的解释而本专利技术并不局限于以下实施例。实施例1：一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，如图1所示，包括以下步骤：S100、获取松散回潮过程烟片的相关数据，所述相关数据至少包括牌号信息、入口含水率、出口含水率、目标出口含水率、加水量和烟片质量流量；S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取松散回潮过程烟片的相关数据，所述相关数据至少包括牌号信息、入口含水率、出口含水率、目标出口含水率、加水量和烟片质量流量；对采集到的松散回潮过程烟片的入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量进行判定，当所述入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量处于正常工作状态时，对松散回潮过程进行控制，其中，所述对松散回潮过程进行控制的过程包括：对采集到的牌号信息进行自动识别，得到相应批次烟片的物理特性，物理特性至少包含目标出口含水率，根据所述目标出口含水率得到加水量的范围；根据松散回潮过程中各相关数据之间的物理关系以及加水量，建立对应过程的数学模型；根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量。

【技术特征摘要】
1.一种基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，其特征在于，包括以下步骤：获取松散回潮过程烟片的相关数据，所述相关数据至少包括牌号信息、入口含水率、出口含水率、目标出口含水率、加水量和烟片质量流量；对采集到的松散回潮过程烟片的入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量进行判定，当所述入口含水率、出口含水率以及烟片质量流量处于正常工作状态时，对松散回潮过程进行控制，其中，所述对松散回潮过程进行控制的过程包括：对采集到的牌号信息进行自动识别，得到相应批次烟片的物理特性，物理特性至少包含目标出口含水率，根据所述目标出口含水率得到加水量的范围；根据松散回潮过程中各相关数据之间的物理关系以及加水量，建立对应过程的数学模型；根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量。2.根据权利要求1所述的基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，其特征在于，所述根据松散回潮过程中各相关数据之间的物理关系以及加水量，建立对应过程的数学模型，所述数学模型如下：b·(kInUse·h+y)＝a·kInUse·h+y；其中，y为加水量，h为烟片质量流量，a为烟片入口含水率，kInUse为时变参数，b为烟片出口含水率。3.根据权利要求2所述的基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，其特征在于，在所述根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的加水量之前，还包括以下步骤：对所述数学模型进行在线模型辨识，得到校正后的数学模型。4.根据权利要求3所述的基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，其特征在于，所述对所述数学模型进行在线模型辨识，得到校正后的数学模型，具体为：使用入口含水率、出口含水率、加水量、烟片质量流量计算出时变参数观测值k1和k2，通过时变参数观测值k1和k2对模型参数进行实时在线辨识，公式如下：kInUse＝(1-w)·k1+w·k2；其中，kInUse即为实时辨识出的模型中的时变参数，k1为上一时刻的kInUse值，k2为使用历史数据计算出的时变参数观测值的瞬时值或在一段时间内的均值，w为权重。5.根据权利要求4所述的基于数字物理模型的松散回潮自适应水分控制方法，其特征在于，所述根据所述数学模型与实时获取到的相关数据以及目标出口含水率，预测出当前时刻最优的...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱思奇，秦杨，孙丰诚，楼阳冰，吴芳基，
申请(专利权)人：杭州安脉盛智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33