基于强化学习的减少烘丝过程中烟丝“干头”量的方法

针对烘丝开始阶段存在的烘丝温度超调、过干烟丝较多等问题,提出一种基于强化学习(Reinforcement learning, RL)的减少烟丝“干头”量的方法.该方法利用生产实时数据作为输入特征向量感知烘丝生产过程的状态变化,以烟丝含水率检测值为依据来评价、优化烘丝温度控制策略,实现对烘丝机温度设定值的在线修正,优化烘丝开始阶段的温度控制,有效改善烟丝过干问题.与烘丝机的自动控制模式和人工干预模式相比,烟丝含水率的标准偏差比自动控制时降低了44.7%,比人工干预时降低了14.3%.实验结果表明烟丝含水率的稳定性有较大提高,烟丝“干头”量明显减少,验证了所提方法的有效性和可行性.

液晶电视时序控制器(T-CON)中颜色校正表的自动生成方法

针对液晶电视时序控制器T-CON(Timing Controller)中影响图像显示的色彩参数调试过程繁琐、效率低问题,根据平板电视色度学原理使用VC++编程实现了颜色校正表的自动生成,利用MSChart控件和截屏函数实现了色度坐标曲线的自动生成和保存功能。自动调试方法较传统手工调试有较大改进,效率大大提高、通用性强和色度坐标曲线一致性好。缩短了时序控制器的开发周期,改善了液晶电视图像的显示效果。