一种基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于BP神经网路的新型烟草流量控制系统，属于烟草生产领域，所述的基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统引入BP神经网络算法，利用大数据模拟出加香流量数据模型，找出最佳设定流量，并通过计量管和变频器配合PID控制，重新开优化PLC控制程序，可以根据来料实现设定流量的梯度动态调整，开发出一种基于BP神经网络和PLC程序的新型烟草流量控制系统，从而达到物料流量稳定控制的目的。

A new tobacco flow control system based on BP neural network

【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统
本专利技术属于烟草生产领域，更具体的说涉及一种基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统。
技术介绍
目前，烟草行业的物料流量主要通过电子皮带秤进行计量和控制。电子秤分为两个类型，一种是计量型，另一种是控制性，计量型能实现连续自动的计量和显示皮带秤输送机上连续物料的瞬时流量及累计质量。而控制性电子秤不仅可以实现连续计量物料流量，而且可以控制物料流量，实现两种以上不同物料的配比，我厂目前主要使用的是德国HAUNI制造的BWE系列电子皮带秤。BWE系列电子皮带秤分为两种型号：控制型电子皮带秤（BWE-D）和计量型电子皮带秤(BWE-R)。两种型号的电子皮带秤，都使用相同的机械设计。称重电子系统是否使用比例控制，将决定电子皮带秤是作为控制型电子皮带秤还是作为计量型电子皮带秤。计量型电子皮带秤只能实现流量和累计质量的计量，控制型电子秤同时具有控制和计量双重功能，但控制型电子皮带秤相比计量型电子皮带秤普遍成本较高，一般企业难以普遍使用；且一旦采用计量型蒂娜子皮带秤，如后期需增加控制功能，只能新购控制型计量秤，造成原有设备的浪费及设备成本的大幅增加。目前，我厂制丝车间高档烟线加香工序使用的是德国HAUNI公司BWE-R型计量型电子皮带秤，由于该电子秤无法进行流量控制，且加香工序前无缓存装置，造成加香工序流量波动较大，影响加香均匀性，带来产品质量隐患。
技术实现思路
本专利技术在原有电子计量秤设备结构和计量原理基础上，不增加硬件成本，引入BP神经网络算法，利用大数据模拟出加香流量数据模型，找出最佳设定流量，并通过计量管和变频器配合PID控制，重新开优化PLC控制程序，可以根据来料实现设定流量的梯度动态调整，开发出一种基于BP神经网络和PLC程序的新型烟草流量控制系统，从而达到物料流量稳定控制的目的。为了实现上述目的，本专利技术是通过以下技术方案实现的：所述的基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统通过以下步骤完成的烟草流量控制：步骤1.对工艺流量进行PID调节，实现计量秤的流量控制功能；步骤2.利用大数据模拟出加香流量数据模型，预测加香控制秤流量；步骤3.选取高档烟线历史生产数据训练数据模型；步骤4.计算出加香控制秤的设定值，并对电子秤设定流量的动态更改。优选的，所述的步骤1具体实现方式为通过修改PLC程序保证皮带不停机的情况下，对工艺流量进行PID调节，实现计量秤的流量控制功能，并可以动态梯度调整设定流量。优选的，所述的步骤2具体实现方式为采用BP神经网络算法，利用大数据模拟出加香流量数据模型，预测加香控制秤流量；以主、从掺配秤（梗丝、气流丝）流量数据作为输入向量，加香控制秤流量作为输出向量。优选的，所述的步骤3具体实现方式为选取高档烟线历史生产数据训练BP神经网络。优选的，所述的步骤4具体实现方式为根据主秤和从掺配秤的实时流量，计算出加香控制秤的设定值，并对电子秤设定流量的动态更改。本专利技术有益效果：在原有电子计量秤设备结构和计量原理基础上，不增加硬件成本，引入BP神经网络算法，利用大数据模拟出加香流量数据模型，找出最佳设定流量，并通过计量管和变频器配合PID控制，重新开优化PLC控制程序，可以根据来料实现设定流量的梯度动态调整，开发出一种基于BP神经网络和PLC程序的新型烟草流量控制系统，从而达到物料流量稳定控制的目的，同时也节省了新购入相应设备的成本。附图说明图1为BP神经网络结构；图2为神经网络下模型拟合示意图；图3改进前后对比效果图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图与实例对本专利技术作进一步详细说明，但所举实例不作为对本专利技术的限定。所述的基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统通过以下步骤完成的烟草流量控制：步骤1具体实现方式为通过修改PLC程序保证皮带不停机的情况下，对工艺流量进行PID调节，实现计量秤的流量控制功能，并可以动态梯度调整设定流量。步骤2具体实现方式为采用BP神经网络算法，利用大数据模拟出加香流量数据模型，预测加香控制秤流量；以主、从掺配秤（梗丝、气流丝）流量数据作为输入向量，加香控制秤流量作为输出向量。步骤3具体实现方式为选取高档烟线历史生产数据训练BP神经网络。经过56次训练后，训练停止。此时训练目标达到0.00014854，拟合度R为0.96615。（步骤4具体实现方式为根据主秤和从掺配秤的实时流量，计算出加香控制秤的设定值，并对电子秤设定流量的动态更改。上述仅以实施例来进一步说明本专利技术的
技术实现思路
，以便于读者更容易理解。本文中所定义的一般原理可以在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本专利技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，任何依本专利技术所做的技术延伸或再创造，均受本专利技术的保护。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统，其特征在于：所述的基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统通过以下步骤完成的烟草流量控制：/n步骤1.对工艺流量进行PID调节，实现计量秤的流量控制功能；/n步骤2.利用大数据模拟出加香流量数据模型，预测加香控制秤流量；/n步骤3.选取高档烟线历史生产数据训练数据模型；/n步骤4.计算出加香控制秤的设定值，并对电子秤设定流量的动态更改。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统，其特征在于：所述的基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统通过以下步骤完成的烟草流量控制：
步骤1.对工艺流量进行PID调节，实现计量秤的流量控制功能；
步骤2.利用大数据模拟出加香流量数据模型，预测加香控制秤流量；
步骤3.选取高档烟线历史生产数据训练数据模型；
步骤4.计算出加香控制秤的设定值，并对电子秤设定流量的动态更改。


2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络的新型烟草流量控制系统，其特征在于：所述的步骤1具体实现方式为通过修改PLC程序保证皮带不停机的情况下，对工艺流量进行PID调节，实现计量秤的流量控制功能，并可以动态梯度调整设定流量。
<...

【专利技术属性】
技术研发人员：易斌，方志坤，孙洁霖，
申请(专利权)人：红云红河烟草集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南;53