一种滚筒烘丝机多块过程监测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种滚筒烘丝机多块过程监测方法及系统，属于烟草监测领域，针对叶丝干燥异常工况检测不精确的问题，本发明专利技术包括将测试样本数据集根据变量特性划分为多个子块；基于训练好的自编码模型提取每个子块的隐特征，将每个子块的隐特征作为新的观测数据集，建立多个子PCA模型，计算每个子块在每个子PCA模型的监测统计量；将每个子块的监测结果进行融合，得到最终的监测结果；判断监测结果是否超过预设的控制限阈值，若超过，则进行异常处理；其中训练好的自编码模型通过标准化处理正常数据集；根据变量特性将过程变量分为多个子块；每个子块分别训练自编码模型得到训练好的自编码模型；通过该方法提升了一定监测效果。通过该方法提升了一定监测效果。通过该方法提升了一定监测效果。

【技术实现步骤摘要】
一种滚筒烘丝机多块过程监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种滚筒烘丝机多块过程监测方法及系统，属于烟草监测领域。

技术介绍

[0002]叶丝干燥是卷烟生产的重要工序，叶丝干燥的目的是通过烘丝机，将湿度较大的烟丝干燥到适合卷制成烟支所需的含水率，对制品质量要求高，过程出现问题通常难以补救，对滚筒叶丝干燥做过程监测研究的意义在于，可以及时发现故障，降低次品的产生概率，有助于提高卷烟产品质量合格率，减少卷烟原材料的无效损失，从而达到降耗的目的。
[0003]叶丝干燥过程受多变量控制，传统单变量统计过程控制(statistical process control，SPC)方法在其质量监控方面有成熟的应用，主要是利用彩虹图和过程能力指数对设备进行状态监测；由于单变量监测未考虑过程变量之间的关联关系，且数据呈现多元化特点，单变量统计方法越来越不能满足过程监测需求；当下时兴的基于数据驱动的过程监测方法，不受限于建模和专家知识积累的困难，依赖工业过程产生的海量数据，便可达到过程监测的目的，该类方法也因此受到诸多学者的青睐。<br/>[0004]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滚筒烘丝机多块过程监测方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将测试样本数据集根据变量特性划分为多个子块；2)基于训练好的自编码模型提取每个子块的隐特征，将每个子块的隐特征作为新的观测数据集，建立多个子PCA模型，计算每个子块在每个子PCA模型的监测统计量；3)将每个子块的监测结果进行融合，得到最终的监测结果；4)判断监测结果是否超过预设的控制限阈值，若超过，则进行异常处理；所述训练好的自编码模型通过标准化处理正常数据集；根据变量特性将过程变量分为多个子块；每个子块分别训练自编码模型得到训练好的自编码模型。2.根据权利要求1所述的滚筒烘丝机多块过程监测方法，其特征在于，训练好的自编码模型在训练过程中，通过所述正常数据集分块后建立的PCA模型计算得到的控制限作为步骤4)中所述控制限阀值。3.根据权利要求1所述的滚筒烘丝机多块过...

【专利技术属性】
技术研发人员：李善莲，张雷，安佳敏，刘朝贤，苏子淇，堵劲松，徐大勇，
申请(专利权)人：中国烟草总公司郑州烟草研究院，
类型：发明
国别省市：