[发明专利]烘丝机入口叶丝含水率控制方法和系统

权利要求书

1.一种烘丝机入口叶丝含水率控制方法，其特征在于，包括：

根据设定的烘丝机入口含水率和第一环境参数集合得到松散回潮出口含水率的第一预测值；

根据加水比例值和松散回潮阶段的温度、湿度得到松散回潮出口含水率的第二预测值；

判断所述第一预测值和所述第二预测值的差值是否在第一预定范围内；

若所述差值不在第一预定范围内，则更改所述加水比例值，然后执行判断所述第一预测值和所述第二预测值的差值是否在第一预定范围内的步骤；

若所述差值在第一预定范围内，则根据当前的加水比例值进行松散回潮处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到松散回潮出口含水率的第一预测值的步骤包括：

根据设定的烘丝机入口含水率和第一环境参数集合，采用预定的第一多元回归模型，得到润叶加料机出口含水率预测值，所述第一环境参数集合包括烘丝阶段的环境温度、湿度以及贮叶柜阶段的环境温度、湿度；

根据所述润叶加料机出口含水率预测值和第二环境参数集合，采用预定的第二多元回归模型，得到润叶加料机入口含水率预测值，所述第二环境参数集合包括润叶加料阶段的温度、湿度；

根据所述润叶加料机入口含水率预测值和第三环境参数集合，采用预定的第三多元回归模型，得到松散回潮出口含水率的第一预测值，所述第三环境集合包括预混柜阶段的环境温度、湿度以及松散回潮阶段的环境温度、湿度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，得到松散回潮出口含水率的第二预测值的步骤包括：

根据加水比例值和松散回潮阶段的温度、湿度，采用预定的神经网络模型，得到松散回潮出口含水率的第二预测值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一多元回归模型中的系数与叶丝在所述贮叶柜中是否留柜相关联。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第三多元回归模型中的系数与叶丝在所述预混柜中是否留柜相关联。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

判断当所述润叶加料机出口含水率预测值与实时检测值的差值超过第二预定范围时，进行告警。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

判断当所述润叶加料机入口含水率预测值与实时检测值的差值超过第三预定范围时，进行告警。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：

判断当所述松散回潮出口含水率的第一预测值与实时检测值的差值超过第四预定范围时，进行告警。

9.一种烘丝机入口叶丝含水率控制系统，其特征在于，包括：

第一预测单元，用于根据设定的烘丝机入口含水率和第一环境参数集合得到松散回潮出口含水率的第一预测值；

第二预测单元，用于根据加水比例值和松散回潮阶段的温度、湿度得到松散回潮出口含水率的第二预测值；

控制单元，用于判断所述第一预测值和所述第二预测值的差值是否在第一预定范围内；若所述差值不在第一预定范围内，则更改所述加水比例值。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第一预测单元包括：

润叶加料机出口预测模块，用于根据设定的烘丝机入口含水率和第一环境参数集合，采用预定的第一多元回归模型，得到润叶加料机出口含水率预测值，所述第一环境参数集合包括烘丝阶段的环境温度、湿度以及贮叶柜阶段的环境温度、湿度；

润叶加料机入口预测模块，用于根据所述润叶加料机出口含水率预测值和第二环境参数集合，采用预定的第二多元回归模型，得到润叶加料机入口含水率预测值，所述第二环境参数集合包括润叶加料阶段的温度、湿度；

松散回潮出口预测模块，用于根据所述润叶加料机入口含水率预测值和第三环境参数集合，采用预定的第三多元回归模型，得到松散回潮出口含水率的第一预测值，所述第三环境集合包括预混柜阶段的环境温度、湿度以及松散回潮阶段的环境温度、湿度。

11.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第二预测单元，具体用于根据加水比例值和松散回潮阶段的温度、湿度，采用预定的神经网络模型，得到松散回潮出口含水率的第二预测值。

12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述第一多元回归模型中的系数与叶丝在所述贮叶柜中是否留柜相关联。