烟支烟丝密度一致性的预测系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了烟支烟丝密度一致性的预测系统和方法，本预测系统包括烟丝结构分析模块、烟支烟丝密度预测模型模块、校准模块和预警模块。本发明专利技术根据加香后烟丝结构特征和烟支卷制过程中设备参数进行烟支的烟丝密度进行预测，通过烟丝密度分布一致性η判断批次烟支的烟丝分布是否一致，实现烟支烟丝密度一致性在线预测和异常预警，并制定密度一致性评价标准。准。准。

【技术实现步骤摘要】
烟支烟丝密度一致性的预测系统和方法


[0001]本专利技术涉及卷烟生产领域，具体涉及一种烟支烟丝密度一致性的预测系统和方法。

技术介绍

[0002]烟丝结构对卷烟物理质量及其稳定性、消耗控制都有着重要的影响作用，且不同卷烟规格，各尺寸烟丝对其质量的影响也不同，主要体现在烟支烟丝密度，由于烟草自身的特殊性，不同状态下烟丝密度也是不同的，与烟支重量、硬度、吸阻等物理指标密切相关，对卷制过程中质量管控和感官评价均有重要意义。
[0003]烟支烟丝密度一致性是目前新增的烟支评价指标，用来衡量批次间和批次内卷烟烟支密度的均匀性，受到行业越来越高的重视。烟丝结构是烟丝质量评价的一个关键性指标，现行烟丝结构标准是通过测定烟丝中的长丝、中丝、短丝和碎丝比例，以整丝率、碎丝率大小反映烟丝结构的特点，在实际生产应用中，整碎丝率并不能全面反映批次间烟丝尺寸的变化情况，为此，在烟丝形态表征上，越来越多的卷烟厂以烟丝的特征尺寸和均匀性系数表征烟丝整体尺寸的分布，明确烟丝形态与烟支质量指标及稳定性关系。
[0004]现阶段烟支烟丝密度由质检人员抽取内外排烟支来进行检测，检测过程复杂、耗时长，且检测不能做到批批检、支支测，存在一定的漏检风险，烟支密度一致性不仅受烟支长度、圆周等因素的影响，还受到来料烟丝和烟支卷制过程中设备运行参数的影响。
[0005]因此，需要建立一种基于来料烟丝和卷制过程设备参数的在线预测方法，实现烟支密度一致性的自动在线预测和预警，遇到问题及时反馈和解决，同时，降低质检人员劳动强度。
专利技术内容
[0006]为了克服上述问题，本专利技术提供了一种烟支烟丝密度一致性的预测系统和方法，根据加香后烟丝结构特征和烟支卷制过程中设备参数进行烟支的烟丝密度进行预测，通过烟丝密度分布一致性η判断批次烟支的烟丝分布是否一致，实现烟支烟丝密度一致性在线预测和异常预警，并制定密度一致性评价标准。
[0007]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案为：
[0008]烟支烟丝密度一致性的预测系统，包括
[0009]烟丝结构分析模块、烟支烟丝密度预测模型模块、校准模块和预警模块；其中
[0010]所述烟丝结构分析模块包括样品采集单元和烟丝结构测试单元；
[0011]所述烟支烟丝密度预测模型模块包括设备参数筛选单元、模型构建单元、密度一致性评价单元；
[0012]所述校准模块包括校准标准单元和自学习单元；
[0013]所述预警模块包括异常分析单元。
[0014]所述烟丝结构分析模块包括样品采集单元和烟丝结构测试单元；
[0015]所述样品采集单元用于随机采集加香后烟丝样品，采取四分法将样品分为四份，密封封装；
[0016]所述烟丝结构测试单元用于取其中三份样品进行结构检测，每份检测样品重量应保证在100
±
5g，使用筛分仪对烟丝结构进行检测，计算得到烟丝的特征指数和均匀性系数。
[0017]所述烟支烟丝密度预测模型模块包括设备参数筛选单元、模型构建单元、密度一致性评价单元；
[0018]所述设备参数筛选单元用于筛选影响烟支烟丝密度的烟丝结构参数和设备参数；
[0019]所述模型构建单元采用BP神经网络算法构建烟支烟丝密度预测模型，所述预测模型为三层BP神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，输入层包括烟丝结构特征尺寸、均匀性系数，卷烟机平整盘深度、平整盘宽度、回丝量、大风机负压、挡板高度、小风机压力、二分侧风开度和剖切位置10个参数，输出层为烟支烟丝密度一致性；
[0020]所述密度一致性评价单元用于评价该批次烟支密度分布情况，该值越小，烟支密度越稳定。
[0021]所述校准模块包括校准标准单元和自学习单元；
[0022]所述校准标准单元用于每周选取三批次烟丝结构和烟支烟丝密度进行实测，采用密度分布一致性计算公式烟丝密度一致性，对预测模型校准和修正，并制定相应的校准标准；
[0023]所述自学习单元用于不断根据生产过程中烟丝结构和设备参数等数据进行模型学习和优化。
[0024]所述预警模块包括异常分析单元；
[0025]所述异常分析单元通过设置预警阈值，当烟支烟丝密度一致性预测值与标准值差值超过预警阈值时，生成预警提示；同时，进行烟支密度复检和实测，查找设备参数调整变化情况或异常因素。
[0026]本专利技术为实现其专利技术目的同时还提供一种烟支烟丝密度一致性的预测方法，包括
[0027]S1参数筛选与标准化
[0028]影响参数筛选：选取直接对烟丝密度产生影响的参数；
[0029]烟丝结构：包括特征尺寸和均匀性系数；
[0030]设备参数：包括烟支卷制过程中卷烟机平整盘规格、回丝量、大风机负压、梗签剔除比例和剖切位置，其中平整盘规格包括平整盘深度、平整盘宽度2个参数，梗签剔除比例包括挡板高度、小风机压力和二分侧风开度等3个参数；
[0031]数据标准化：为消除不同指标数据量纲不同形成的差异，采用无量纲化进行数据的标准化处理；
[0032]S2预测模型
[0033]利用历史生产数据，统计影响烟支烟丝密度的烟丝结构参数和设备参数；
[0034]采用神经网络算法构建烟支烟丝密度预测模型，模型为三层BP神经网络模型，输入层10个参数，隐含层神经元4个，输出层1个参数，其中输入层为烟丝结构特征尺寸、均匀性系数，卷烟机平整盘深度、平整盘宽度、回丝量、大风机负压、挡板高度、小风机压力、二分侧风开度和剖切位置，输出层烟支烟丝密度一致性；
[0035]烟支烟丝密度预测模型通过神经网络算法工具箱进行模型建立和训练，模型训练参数：设定训练目标0.05，训练速度为0.01，最大步数100；
[0036]S3模型校准
[0037]模型预测精度检验通过预测值与实际值的误差值进行检验；
[0038]每周选取三批次烟丝结构和烟支烟丝密度进行实测，采用密度分布一致性计算公式烟丝密度一致性，对预测模型校准和修正，并制定相应的校准标准；
[0039]不断根据生产过程中烟丝结构和设备参数等数据进行模型学习和优化；
[0040]S4自动预测与预警
[0041]设置预警阈值，基于烟支烟丝密度预测模型实现生产批次烟支烟丝密度一致性在线自动预测；
[0042]当烟支烟丝密度一致性预测值与标准值差值超过预警阈值时，生成预警提示；
[0043]同时进行烟支密度复检和实测，查找设备参数调整变化情况或异常因素。
[0044]作为上述技术方案的改进，S1为得到烟丝结构的特征尺寸和均匀性系数；
[0045]随机采集加香后烟丝样品400
±
5g，采取四分法将样品分为四份，用密封袋装好，取其中三份用于结构检测，每份检测样品重量应保证在100
±
5g，使用筛分仪对烟丝结构进行检测，计算得到烟丝的特征指数和均匀性系数。
[0046]作为上述技术方案的改进，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.烟支烟丝密度一致性的预测系统，其特征在于：包括烟丝结构分析模块、烟支烟丝密度预测模型模块、校准模块和预警模块；其中所述烟丝结构分析模块包括样品采集单元和烟丝结构测试单元；所述烟支烟丝密度预测模型模块包括设备参数筛选单元、模型构建单元、密度一致性评价单元；所述校准模块包括校准标准单元和自学习单元；所述预警模块包括异常分析单元；所述样品采集单元用于随机采集加香后烟丝样品，采取四分法将样品分为四份，密封封装；所述烟丝结构测试单元用于取其中三份样品进行结构检测，使用筛分仪对烟丝结构进行检测，计算得到烟丝的特征指数和均匀性系数；所述设备参数筛选单元用于筛选影响烟支烟丝密度的烟丝结构参数和设备参数；所述模型构建单元采用BP神经网络算法构建烟支烟丝密度预测模型，所述预测模型为三层BP神经网络模型，包括输入层、隐含层和输出层，输入层包括烟丝结构特征尺寸、均匀性系数，卷烟机平整盘深度、平整盘宽度、回丝量、大风机负压、挡板高度、小风机压力、二分侧风开度和剖切位置10个参数，输出层为烟支烟丝密度一致性；所述密度一致性评价单元用于评价该批次烟支密度分布情况，该值越小，烟支密度越稳定；所述校准标准单元用于每周选取若干批次烟丝结构和烟支烟丝密度进行实测，采用密度分布一致性计算公式烟丝密度一致性，对预测模型校准和修正，并制定相应的校准标准；所述异常分析单元通过设置预警阈值，当烟支烟丝密度一致性预测值与标准值差值超过预警阈值时，生成预警提示；同时，进行烟支密度复检和实测，查找设备参数调整变化情况或异常因素。2.根据权利要求1所述的烟支烟丝密度一致性的预测系统，其特征在于：所述自学习单元用于不断根据生产过程中烟丝结构和设备参数等数据进行模型学习和优化。3.烟支烟丝密度一致性的预测方法，其特征在于：包括S1参数筛选与标准化影响参数筛选：选取直接对烟丝密度产生影响的参数；烟丝结构：包括特征尺寸和均匀性系数；设备参数：包括烟支卷制过程中卷烟机平整盘规格、回丝量、大风机负压、梗签剔除比例和剖切位置，其中平整盘规格包括平整盘深度、平整盘宽度2个参数，梗签剔除比例包括挡板高度、小风机压力和二分侧风开度等3个参数；数据标准化：为消除不同指标数据量纲不同形成的差异，采用无量纲化进行数据的标准化处理；S2预测模型利用历史生产数据，统计影响烟支烟丝密度的烟...

【专利技术属性】
技术研发人员：李自娟，陈娇娇，吕萱，孙朔，苏巧，赵海洋，高杨，马燕玲，马秀杰，武越，武婷婷，冯子贤，李洁，赵力源，王红素，肖虓，
申请(专利权)人：张家口卷烟厂有限责任公司，
类型：发明
国别省市：