烟丝在风力送丝管道中的质量隐患研究与改进

目前行业内主要集中在风送烟丝距离、速度稳定性控制、风速检测装置、风力送丝系统参数优化等方面研究,以此减少烟丝在风送过程中产生造碎现象,降低烟丝水分损失,而现阶段还没有关于风送料头烟丝含水率偏高方面的改进研究。首次尝试设计风送管道口自动开关装置,通过自动装置与喂丝机联动,实现风送管道口自动开关,防止停产期间风送管道内产生冷凝水,保证风送料头烟丝水分正常,避免烟丝浪费。

贮柜换柜自动提醒方法的应用研究

贮丝柜物料快出完时需要人工根据经验进行换柜操作,人工换柜具有不稳定性,接柜时间过长,会导致下上批次重合时间长,从而对产品质量缺陷追溯的精准性有较大影响;接柜时间过短,会因启动滞后,换柜不及时从而导致卷接车间机台烟丝断流。鉴于此,研制了换柜自动报警系统,根据卷接机数量、尾料阶段贮柜物料剩余百分比等设定换柜的预设值,当贮柜物料实际剩余百分比小于等于预设值时,利用声光报警和监控界面报警提醒操作人员换柜。实际应用效果表明,该换柜自动报警系统应用后,接柜时间均小于30 min,无烟丝脱节现象。

基于掺配物料含水率预测成品烟丝水分的方法研究

卷烟生产制造中,成品烟丝水分是卷烟质量关键的指标之一。本文根据成品烟丝样品的各组分掺配物料水分以及单批次掺配重量值,利用回归分析,从而建立成品烟丝水分预测模型。结果表明,在掺配阶段预测的成品烟丝水分与烘箱检测值基本一致,实现了对成品烟丝的精准、快速预测。

基于近红外光谱技术的烟丝掺配均匀度测定

根据标准选取糖碱比与钾的乘积作为掺配均匀性评价标志指标,以500个烟丝、500个梗丝、250个再造烟叶丝和30个生产线配方烟丝样品为研究对象,通过采集样品的近红外光谱信息和测定标志指标,利用模式识别和校正模型的建立,系统构建烟丝、梗丝和再造烟丝掺配均匀性评价方法。结果表明:①PLS-DA模式识别分析4种烟丝样品的近红外光谱整体信息存在较大差异性;②烟丝、梗丝和再造烟叶丝掺配均匀性指标的均值分别为20.64%,273.81%,30.40%,梗丝样品掺配均匀性指标值和波动范围均大于烟丝和再造烟丝样品;③掺配均匀性指标值以50为分类阈值时,3种烟丝样品近红外光谱的PCA-MD呈明显的分类现象,并以50为分类阈值建立了3种烟丝的分段校正模型;④将未参与建模的4种烟丝和配方烟丝样品通过PCA-MD模式识别,判定适宜的分段模型验证后,利用分段模型预测其标志指标,含量与实际测定结果无显著性差异。该研究建立了烟丝掺配均匀性的快速评价方法,分析结果稳定性和准确性均较好。

近红外光谱结合模式识别算法溯源识别卷烟纸油污

为实现对油渍污染卷烟的快速识别及溯源。采集卷烟生产过程中使用的6种润滑油污染在4种卷烟纸上样品的近红外光谱,结合未污染样品的近红外光谱,优选出原始样品原始光谱及二阶导数光谱中共有的差异性光谱波段范围,采用模式识别算法(principal component analysis-mahalanobis distance, PCA-MD)分别建立污染及未污染样品模式识别模型和不同卷烟上6种润滑油的模式识别模型。结果表明:1)基于污染及未污染样品原始近红外光谱及二阶求导光谱差异性分析,优化出的模式识别模型建模波数范围是:6 000~5 300 cm^–1和4 500~4 000 cm^–1;2)建立的污染及未污染模式识别模型前3个主成分累计得分贡献率97.826%,模型分类效果明显,建模集及外部验证集样品的识别准确率均为100%;3)分别建立的6种油渍在4种卷烟纸上的溯源类模型,前3个主成分得分累计贡献率均大于96%,模型分类效果明显,建模集及外部验证集样品的识别准确率均为100%。所建立的基于近红外光谱分析方法结合模式算法(PCA-MD)可实现卷烟生产过程出现的"黄斑烟"中油渍烟的快速识别及污染油渍溯源。

松散回潮筒体转速自动修正控制系统

行业2016版《卷烟工艺规范》要求深化过程控制,提高过程质量的稳定性、均匀性、协调性和一致性。筒体转速决定物料的通过时间,直接影响物料水分、温度、结构等工艺指标的稳定性,是制丝工艺的关键核心指标。按照设备工艺性能点检管理的要求,需定期测量筒体转速,验证减速机频率与筒体转速的匹配性。通过增加筒体转速检测功能,编写筒体转速自动调整控制程序,实现筒体转速的实时调整,对稳定过程指标、改善工序自动控制水平有重要意义。