[发明专利]烘丝机入口叶丝含水率控制方法和系统在审

专利信息
申请号: 201510906414.5 申请日: 2015-12-10
公开(公告)号: CN105341985A 公开(公告)日: 2016-02-24
发明(设计)人: 陈晓杜;曹琦;郭天文;钟文焱;马庆文;陈妍珣;刘财远;吴永辉;林慧;杨振宏;邱崇坤 申请(专利权)人: 龙岩烟草工业有限责任公司
主分类号: A24B3/04 分类号: A24B3/04
代理公司: 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 代理人: 刘剑波
地址: 364021 福建*** 国省代码: 福建;35
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摘要:
搜索关键词: 烘丝机 入口 含水率 控制 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及卷烟制丝工艺领域,尤其涉及一种烘丝机入口叶丝含水率控制方法和系统。

背景技术

在制丝生产工艺中,烘丝入口叶丝含水率是影响烘丝效果的重要因素。当烘丝前来料含水率有较大波动时,易导致烘后叶丝含水率稳定性下降。因此稳定的来料含水率有利于烘丝过程参数调节,可保障烘后含水率的稳定性,从而提高烟丝品质。

目前,国内制丝线松散回潮阶段至烘丝阶段主要流程如图1所示,大致分为松散回潮阶段101、预混柜阶段102、润叶加料阶段103、贮叶柜阶段104和切丝阶段105,以及烘丝阶段106。其中,主要通过调整松散回潮机加水比例实现对烘丝机入口含水率的控制。而现有技术中,松散回潮机加水比例的设置主要由相关技术员根据个人经验确定,所依赖的计算方法为正比例模型,即烘丝机入口叶丝含水率变化量为松散回潮机加水比例变化量的固定倍数,不考虑其他因素。该方法过于简单,容易因环境温湿度等条件变化,导致实际烘丝机入口叶丝含水率出现较大偏差,最终影响烘丝出口叶丝含水率的稳定性。

发明内容

本发明的发明人发现了上述现有技术中存在问题,并因此针对上述问题中的至少一个问题提出了一种新的技术方案。

根据本发明的一个方面,公开了一种烘丝机入口叶丝含水率控制方法,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;

判断第一预测值和第二预测值的差值是否在第一预定范围内;

若差值不在第一预定范围内,则更改加水比例值,然后执行判断第一预测值和第二预测值的差值是否在第一预定范围内的步骤;

若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。

在一个实施例中,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,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,第二环境参数集合包括润叶加料阶段的温度、湿度;

根据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,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。

在一个实施例中,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。

在一个实施例中,第一多元回归模型中的系数与叶丝在贮叶柜中是否留柜相关联。

在一个实施例中,第三多元回归模型中的系数与叶丝在预混柜中是否留柜相关联。

在一个实施例中,还包括:判断当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。

在一个实施例中,还包括:判断当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。

在一个实施例中,还包括:判断当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。

根据本发明的另一方面,提供了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,用于判断第一预测值和第二预测值的差值是否在第一预定范围内;若差值不在第一预定范围内,则更改加水比例值。

在一个实施例中,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,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,第二环境参数集合包括润叶加料阶段的温度、湿度;

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