【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，属于膨胀烟丝生产自动化控制。
技术介绍
1、膨胀烟丝含水率控制是保证烟丝品质的关键因素。由于常规通过传感器反馈烟丝重量的方法存在滞后性，需要提前对回潮前膨胀烟丝重量进行估计。当前，膨胀烟丝回潮前水分控制主要采用传统pid水分反馈控制，无法消除系统较大的延迟对于水分控制精度的影响，也无法实现自适应控制。据悉，在膨胀烟丝含水率控制的现有技术中，少有采用神经网络进行估计建模；且若将未经处理的数据直接输入神经网络进行训练，或相关性较弱的数据作为估计模型输入，由于数据相关性和数据不对齐等问题，容易导致估计模型神经网络训练时间长、训练结果不理想的问题，进而影响估计精度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，通过基于基神经网络对膨胀烟丝水分预测的热风温度改进pid自适应控制方法，达到缩小膨胀烟丝回潮前水分波动范围的效果。
2、为达到上述目的/为解决上述技术问题，本专利...
【技术保护点】
1.基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，所述获取膨丝过程中的影响膨胀烟丝水分因素数据具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，将设定批次膨丝过程中的影响膨胀烟丝水分因素数据前70%数据作为训练集，后30%数据作为检验集。
4.根据权利要求3所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，所述径向基神经网络模型的训练方法包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，所述获取膨丝过程中的影响膨胀烟丝水分因素数据具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，将设定批次膨丝过程中的影响膨胀烟丝水分因素数据前70%数据作为训练集，后30%数据作为检验集。
4.根据权利要求3所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，所述径向基神经网络模型的训练方法包括：
5.根据权利要求3所述的基于回潮前膨胀烟丝水分预测的热风温度自适应控制方法，其特征在于，所述根据回潮前膨胀烟丝水分预测值与回潮前膨胀烟丝水分目标值之间的误差，对膨丝过程中影响膨胀烟丝水分因素数据进行pid调整，使膨胀烟丝回潮前水...
【专利技术属性】
技术研发人员：边腾飞，季琦，黎明星，焦凯旋，
申请(专利权)人：浙江中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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