提升烘梗丝工序出口水分稳定性研究

气流烘梗丝工序是制梗丝生产过程中的关键工序。本项目围绕提升烘梗丝出口水分稳定性,研究贮梗时间和天气情况对烘梗丝入口批间水分影响规律,通过梗丝加料补水或者调整梗丝回潮加水比例的方式,提升烘梗丝进料水分批间稳定性。在此基础上,进一步稳定烘梗丝机各项参数控制对当日烘梗批次对出口水分稳定性的影响以及烘梗丝机自身设备参数的影响,获取影响烘梗丝出口水分稳定性关键因素,提升烘梗丝工序工艺加工过程稳定性,达到提升烘梗机出口水分稳定性的目的。

基于数据驱动的松散回潮出口水分预测模型分析

为了改善松散回潮工序出口含水率控制精度低、水分波动大对香烟的生产带来的不利影响,采用Pearson相关性分析法筛选出松散回潮机出口含水率的主要影响因素,并将其作为模型的输入,然后基于现场生产数据驱动分别采用主元回归分析法、主元神经网络法以及BP神经网络法建立烟叶出口含水率的预测模型。基于某卷烟厂某牌号的生产数据对3种预测模型的预测控制效果进行检验,结果表明:3种模型含水率预测结果与实际值的平均绝对误差均在0.2%以内,主元神经网络预测模型输出结果与真实值的平均相对误差为0.81%,优于主元回归和BP神经网络预测模型。研究结果对于提高松散回潮工序烟叶出口含水率的控制精度有一定的指导意义。

基于机器学习的烘丝出口水分稳定性控制

该文以SH664P型滚筒薄板烘丝机为研究对象,以筒壁温度量化调整为主要的水分稳定性控制措施,基于机器宝数采系统采集生产过程原始参数数据,并筛选、择优选择机器学习算法,将SIROX段、烘丝段参数进行回归拟合。创建基于当前筒内参数环境下的料头和过程生产阶段的烘丝出口水分预测回归模型。再通过出口水分预测值与控制值的水分差值,计算出对应筒壁温度的调整范围。结果表明:在模型验证的30批烘丝生产数据中,烘丝出口水分标偏均值整体为0.04左右,可见筒壁温度精确化调整可有效维持烘丝出口水分的稳定。

SH37型滚筒管板式烘丝机出口水分稳定性分析

为提高滚筒管板式烘丝机烟丝出口水分的稳定性,提高产品工艺质量,分析现有烘丝机设备结构及控制方法,并从人员、设备、物料、程序、检测距离等多方面进行优化与改进,使得烘丝机出口水分稳定性得到一定程度的提高。

基于大数据技术的烘丝机出口水分影响因素研究

众所周知,影响烘丝机出口水分的主要因素是来料流量、来料水分、滚筒温度和热风温度等,具体到这些因素的重要性排序尚无明确的研究结论。该文在系统研究的基础上了构建其数学模型,并采用多元线性回归算法、神经网络算法、决策树算法三种监督学习算法对此问题进行了系统研究,从而确定烘丝机影响因素的重要性排序。

降低烘丝出口水分标准偏差探讨

在烘丝过程中,热风温度不稳定会导致出口水分波动。为了解决此问题,设计了烘丝机热风温度快速跟踪功能软件,实际使用表明,该软件有效地解决了热风温度不稳定和出口水分波动问题。改进后,A牌号出口水分标准偏差从0.148降低至0.133;B牌号出口水分标准偏差从0.146降低至0.132,保障了产品质量。

减少微波与切片回潮出口水分置信度的差异

为了解决微波松散回潮比切片回潮后的出口水分置信度偏低问题,以5 500kg/h片烟生产线配置为例,通过对两种回潮工序工艺流程、回潮筒体结构改造以及片烟处理方式等方面进行比较,以提高微波松散回潮后出口水分置信度,达到减少与切片回潮的差异的目的。

制丝工序出口水分统计方法的改进

为解决制丝车间各个工序出口水分设计值变化时,数据统计分析无法随之变化,进而产生统计错误的问题,通过开发工控机设定值输入界面,改进各工序出口水分的数据采集、质量指标、统计学计算方法,结果表明:生产批次开始前操作现场适时调整设计值,保证了数据统计分析的准确性;对批次汇总数据的均值、标准偏差处理方法进行改进,保证了统计分析的科学性。改进后,数据汇总可以对设计值的变化进行有效识别,统计量的计算全部正确,提升了质量数据的稳定性和可靠性。

基于人工神经网络的燃油烘丝机出口水分预测

采用BP人工神经网络模型,以燃油烘丝机控制参数为输入变量,以燃油烘丝机出口水分为输出变量,建立神经网络模型,模拟输出变量的非线性关系。结果表明:在样本空间内,建立的6个隐含层神经元的BP神经网络模型对燃油烘丝机出口水分具有较好的预测能力,且精度较高,预测值与实际值平均偏差0.0074,可用于燃油烘丝机出口水分的计算。

基于六西格玛的气流式烘丝出口水分的研究

为解决气流式烘丝机出口水分偏差偏高的现象,利用六西格玛的DMAIC模型对气流式烘丝机逐步分析,以确定影响气流式烘丝机出口水分的关键因子,进而通过优化关键因子来达到稳定气流式烘丝机出口水分的目的,并对优化前后的结果进行对比验证,通过生产实施,验证实际优化结果。

基于专家-模糊PID控制的松散回潮出口水分控制系统设计

松散回潮属于大时滞系统,其出口烟叶水分控制所采用的带前馈-串级控制达不到理想的控制效果;在生产过程中需要根据经验手动修改加水系数,并没有真正实现完全自动化控制;提出了一种将专家系统、模糊推理和常规PID控制相互结合的新方法实现了松散回朝出口水分的控制,利用专家系统对加水系数进行自动决策;采用模糊推理方法分别对前室加水控制器与后室水分控制器的PID参数进行了在线自适应整定,实现了松散回潮出口水分控制的全自动化,提高了松散回潮出口水分的稳定性与精确性。

降低燃油烘丝机出口水分标准偏差

燃油烘丝机出口水分是卷烟制丝线的重要指标。燃油烘丝机进、出料气锁密封性差，系统封闭性下降，工艺气体风速波动大，系统工作不稳定，另外，来料流量不稳定，导致燃油烘丝机出口水分标准偏差较大。通过调整进、出料气锁间隙及安装松散耙钉，解决了设备及来料问题，保证了系统的稳定性，降低了燃油烘丝机出口水分标准偏差，提高了燃油烘丝机出口水分的稳定性。

浅谈松散回潮出口水分控制

松散回潮作为制丝过程主要加工工序,其出口水分是影响后续工序产品质量的关键质量指标。简要分析了几种传统控制技术,并介绍了滕州卷烟厂在该环节相对新颖的控制手段及取得的成效。

基于稳定筒温的薄板烘丝出口水分控制分析

薄板烘丝机采用固定筒壁温度,调节入口流量以稳定烘丝出口水分的控制模式,有利于保留和增加烟丝中挥发性有机酸和致香物质的含量,保证卷烟产品的均质化和卷烟香气的稳定性。通过对入口水分稳定变化下适时调整入口流量,以达到稳定出口水分数据的分析,得出出口水分与入口水分、入口流量、HT蒸汽压力、筒温的回归方程。经验证,此方程可以有效指导实际生产过程中、当入口水分变化时入口流量的调整。

松散回潮机出口水分稳定性研究

对于卷烟工业企业来说,制丝线的生产效率和烟丝质量直接影响到企业的经济效益,松散回潮作为卷烟制丝生产过程重要工序之一,由于处理对象为体积较大的叶片,处理后叶片质量尤其是出口水分的稳定性很难保证。文章通过对造成松散回潮机出口水分波动的原因排查分析,针对性地进行工艺设备改进,从而将松散回潮机出口水分Cpk值从0.8提高到了1.33以上,减小了出口水分波动,稳定了叶片在此工序过程的加工质量,取得了显著成效。

提高CTD塔式烘丝机出口水分QI得分的探究

CTD塔式烘丝机利用气流干燥原理加工叶丝,实现叶丝在线膨胀的效果。随着生产技术的高速发展,行业内对烟丝加工过程中的工艺指标要求越来越高。在CTD塔式烘丝工序过程中,工艺指标要求出口水分QI得分≥85分。本文将对影响出口水分QI得分的因素展开探究,寻求改进方法,以提高出口水分QI得分。

基于预测PI控制器的松散回潮出口水分控制

在松散回潮工序生产过程中,为了改善出口水分控制精度,提出预测PI控制器,这种控制器包括PI控制器和预测控制器。该控制器对烟叶水分这种大滞后控制对象,能实现快速响应与调节,具有优越的控制性能。结果表明,出口水分的平均过程能力指数(CPK)由原来的0.862提高到1.169。该控制器对于大滞后对象的控制优于传统PID控制器,能实现系统的快速响应与调节。有效降低松散回潮出口水分的波动,能实现对松散回潮出口水分快速、稳定地控制。

烘丝过程出口水分控制数据分析方法应用研究

烟丝含水率是卷烟生产过程中最重要的质量参数,如何尽可能地提高烘丝工序的出口水分控制的平稳性与精准度一直是各卷烟生产厂家研究的重要课题。文章首先对模型预测控制方法(MPC)进行应用研究,基于红河卷烟厂历史烘丝过程控制数据分析,运用多种辨识烘丝过程动态系统方法,对比发现ARX模型较优,在此基础上提出一种基于多级粒度数据建模的多步预测思路,取得一定的预测效果;接着通过多次仿真实验,发现基于数据驱动的控制方法(DDC)相比MPC方法具有更好的控制性能。

浅谈超级回潮机出口水分控制

新制丝线投产以来,由于超级回潮机料头出口水分调整慢,从而影响了整个批次的出口水分合格率。为此,文章通过设备研究及和其它同类设备加水控制方式对比,提出实现了超级回潮机出口水分精细化控制的改进措施。

基于前馈补偿的HXD出口水分控制系统设计

为解决制丝线HXD出口水分标准偏差过大的问题,设计了基于前馈补偿的水分控制系统。在PID水分控制的基础上,引入关于RCC出口水分和工艺气温度的影响因素,根据两者与其设定值的偏差,对加水量进行前馈补偿,消除了因扰动带来的水分控制的滞后性。改进结果表明:系统能够实时跟踪RCC出口水分和工艺气温度的变化,减少了HXD出口水分的波动,标准偏差由改进前的0.25降低至0.14,Cpk值由改进前的0.97提高至1.3,有效保障了制丝产品的内在品质。