一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法技术

本发明专利技术提供一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法，利用历史数据筛选正常批次；对筛选后的历史数据的参数求其最大值与最小值；对所有最大值、所有最小值分别利用线性回归模型进行曲线拟合；实时判断该参数是否在曲线带范围内。本发明专利技术所提出的方法先对历史数据进行批次筛选提出异常批次数据，再利用曲线带作为异常判定准则，可以有效避免现有技术的缺陷。技术的缺陷。技术的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法


[0001]本专利技术属于烟草制丝
，具体涉及一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法。

技术介绍

[0002]卷烟的生产制造包含多个生产工序，几乎每个工序的生产阶段都含有料头生产过程、料中生产过程以及料尾生产过程。由于料头生产过程和料尾生产过程占总生产时间的比重较小，因此目前大多数烟草生产预警系统仅针对料中生产过程出现的异常进行预警报警。例如：公开号为CN113837608A的专利申请公开了一种基于大数据分析的烟草制丝管控及预警平台，分为四个模块，包含清洗系统、操作终端、管控系统、预警平台。该烟草制丝管控及预警平台方法在预警过程中，没有考虑到历史数据中可能存在异常批次，仅依据历史数据的最高点与最低点作为实时数据的预警标准，会使预警标准涵盖了一些异常值，导致所找出的预警标准不够严谨，从而发生预警无效的情况，例如当出现指标参数异常时却没有发出预警。
[0003]专利技术人发现。实际生产过程中，除异常批次导致预警无效外，料头阶段发生异常通常会对生产质量造成一定影响，由于料头本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法，其特征在于，包含如下步骤：s1、利用历史数据筛选正常批次；s2、对筛选后的历史数据的参数求其最大值与最小值；s3、对所有最大值、所有最小值分别利用线性回归模型进行曲线拟合；s4、实时判断该参数是否在曲线带范围内。2.如权利要求1所述的一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法，其特征在于，所述步骤s1中，以如下方法利用历史数据筛选正常批次：首先，获取n批历史生产数据，分别筛选出料头段数据；接着，按照不同点位对这n批历史料头段出口水分进行求均值，当料头有k个点时，则有k个均值；之后，以k个均值组成均值标准，将n个批次的料头段出口水分数据分别与均值标准计算求相关系数；当相关系数的绝对值小于x时，将该批次当作异常批次进行剔除，最终保留m批正常批次。3.如权利要求2所述的一种基于曲线带的料头生产过程的参数异常诊断预警方法，其特征在于，所述步骤s2中，以如下方法对筛选后的历史数据的参数求最大值与最小值：对保留的m批正常批次进行按点位求最大值与最小值，由于有k个点...

【专利技术属性】
技术研发人员：任淑本，王桂铝，周文，杨洪，苏国寿，张清，周培清，皋元崚，高长江，初晓燕，袁正文，李毅，耿进，普绍清，
申请(专利权)人：红塔烟草集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：