基于聚类分析和曼哈顿距离实现平库烟叶堆码及均匀投料技术研究

[目的]降低复烤加工成品片烟化学质量指标变异系数及提高现场工作效率。[方法]选择云南昆明地区50 t烟叶,以烟叶化学成分烟碱作为主要参数,结合总糖、总氮、还原糖等多项指标进行分组均匀投料研究。首先按烟叶化学成分烟碱高、中、低分组混配挑选出半成品烟叶,通过曼哈顿距离模型指导半成品烟叶出入库堆码;然后运用系统聚类分析方法对半成品烟叶进行聚类分组,化学指标相似的聚为一组;最后投料时,利用贪心算法模型对聚类分组结果进行小批次均匀投料。[结果]采用信息系统结合曼哈顿模型指导烟叶出入库堆码能有效提高现场作业效率;使用系统聚类分组和贪心算法均匀投料,能有效降低烟叶各化学指标变异系数,提高烟叶化学质量稳定性。[结论]该研究结果可应用于平库条件下提高复烤均质化加工水平,同时对未来组建高架库支撑复烤均质化加工提供参考。

基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法

基于K-means算法提出了用于砝码无人化检定的检定顺序调度规划方案。通过K-means算法、曼哈顿距离模型等技术,实现堆叠砝码提手检定顺序调度规划,形成专用的堆叠砝码检定顺序调度方法。实验模拟搭建不同状态3×3×2堆叠砝码验证调度算法效果,结果表明:基于K-means算法的堆叠砝码检定顺序调度规划方法可有效提高砝码检定效率,算法计算时间小于50 ms,平均单个砝码检定时间减少2.7 s。