【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及贮柜烟丝流量智能控制，具体地，涉及一种贮柜烟丝流量控制系统。
技术介绍
1、在制丝工艺流程中，贮柜扮演着暂存物料的重要角色，贮柜通常设计为具有较大容量的容器，可以容纳一定数量的物料，并根据生产需要随时向下游设备供料，贮柜用于调节物料流量，平衡生产节奏，避免由于上游设备供料不稳定或下游设备处理能力不同而造成的生产中断或物料浪费，通过合理控制贮柜的物料存量和出料速度，可以确保整个制丝生产线的顺畅运行，保证生产过程的连续性和稳定性，但是贮柜内部的物料经常有堆积不均匀的情况，随着物料高度的变化，出料流量会发生波动，进而导致出料不均匀的现象发生，使得贮柜烟丝流量控制系统不容易对烟丝进行高精度流量控制，并且不容易烟丝出料异常的情况做出提前预警。
技术实现思路
1、为解决上述问题的至少一个方面，本专利技术提供一种贮柜烟丝流量控制系统，包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于采集烟丝流量数据，所述烟丝流量数据包括贮柜底带速度和贮柜出口烟丝堆截面积；预测模块，所述预测模块包括bp神经网络预测模...
【技术保护点】
1.一种贮柜烟丝流量控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述烟丝流量数据还包括计量管烟丝高度变化率，所述BP神经网络预测模型的构建包括将贮柜出口烟丝堆截面积和计量管烟丝高度变化率作为输入变量，计量管烟丝高度变化率为输出变量，将所述烟丝流量数据中的贮柜底带速度、贮柜出口烟丝堆截面积和计量管烟丝高度变化率作为训练数据，对所述BP神经网络预测模型进行训练，使用均方差作为损失函数，通过迭代使均方误差都达到目标值。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，基于遗传算法的BP神经网络优化模型的构建包括：对于训练完成的所...
【技术特征摘要】
1.一种贮柜烟丝流量控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述烟丝流量数据还包括计量管烟丝高度变化率，所述bp神经网络预测模型的构建包括将贮柜出口烟丝堆截面积和计量管烟丝高度变化率作为输入变量，计量管烟丝高度变化率为输出变量，将所述烟丝流量数据中的贮柜底带速度、贮柜出口烟丝堆截面积和计量管烟丝高度变化率作为训练数据，对所述bp神经网络预测模型进行训练，使用均方差作为损失函数，通过迭代使均方误差都达到目标值。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，基于遗传算法的bp神经网络优化模型的构建包括：对于训练完成的所述bp神经网络预测模型，通过遗传算法进一步优化神经网络，通过bp神经网络预测模型获得的计量管烟丝高度变化率和下一单位周期贮柜出口处烟丝堆截面积作为定值输入，下一单位周期贮柜底带速度为目标变量，根据遗传算法的适应度函数对贮柜底带速度进行优化。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括隐患评估模块，所述隐患评估模块第一评估单元，所述第一评估单元用于计算速度调整幅度系数，所述速度调整幅度系数为单位周期...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨豪，普绍清，高长江，杨知义，李麟，
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：
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