[发明专利]卷烟设备操控参数寻优方法

说明书

卷烟设备操控参数寻优方法，采用滑动时间窗算法获取稳定度因子，当其值小于等于阈值时表明过程处于稳定工况，采用平滑滤波算法对处于稳定工况的滑动时间窗内原始数据进行算术平均，获得移动平均数据，并作为稳定工况的有效数据进行统计过程控制建模，获取控制限，绘制标准差控制图，绘制均值控制图，并分别判定过程是否稳定，获取单个参数的西格玛水平并评价过程控制能力，加权平均计算烟支质量综合过程控制能力指数，如果过程控制能力指数大于设定值，取当前批次设备参数的参数设定值作为最优工况数据，放入学习样本集；建立聚类模型；逆向标准化处理。本发明能够满足卷烟设备操控参数寻优的实际需要，为设备提供了客观、量化的参考信息。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种卷烟设备操控参数寻 优方法。

背景技术

烟草工业企业顺应要求，正在大力落实“中国智造”，加速新一代技 术的集成实施，积极推进智能制造单元、智能车间、智能工厂和智能制 造系统升级，着力提升智能研发水平，打造柔性化、智能化、高端化、 绿色化的现代生产体系和发展模式。

卷烟机组是烟草工业企业最为重要的生产装备之一，也是卷烟生产 工艺流程的重点工序和瓶颈工序。卷烟机组的产能直接关系到卷烟生产 计划的完成情况，卷烟机组的加工水平直接影响卷烟产品的质量水平， 对产品市场营销和消费者满意度有很大的影响。卷烟机组的运行效率是 烟草行业重点关注的最为重要指标之一。

随着近年来烟草行业全球化、新的法律法规以及外部环境的重大变 化，中国烟草面临愈来愈严峻的竞争压力和社会压力。在保证产品质量 的前提下，有效提升设备的智能化水平和高效运行能力成为卷烟工厂关 注的焦点。智能化，即生产设备具有感知、分析、推理和决策等功能； 高效运行，即在规定时间内消耗更少的资源生产更多、更好的产品。卷烟工厂设备的智能化水平和高效运行能力与其自动化程度密不可分，设 备操控参数寻优技术是提升智能化水平、保证高效运行的重要手段。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种卷烟设备操控参数寻优方法，面 向生产过程的工况特性，基于稳定工况识别、稳定工况SPC统计建模、 K-Means聚类等关键技术，能够满足卷烟设备操控参数寻优的实际需要。

为实现上述目的，本发明实施例提供一种卷烟设备操控参数寻优方 法，所述寻优方法包括：

1)历史运行数据的获取：选择监测变量，收集正常工况下各监测变 量的过程数据集X_n×m，其中，n为采样点个数，m为监测变量个数，建立 统计模型；

2)稳定工况的识别：基于设备运行速度，采用滑动时间窗算法获取 稳定度因子F_s，采用平滑滤波算法对处于稳定工况的滑动时间窗内原始 数据进行算术平均，获得一组移动平均数据，将移动平均数据作为稳定 工况的有效数据X′(I×m)，其中，I为有效数据的个数，m为监测变量个 数；

3)对稳定工况数据进行SPC建模：对稳定工况数据进行统计过程控 制建模，获取控制限，绘制标准差控制图，并根据标准差控制图判定工 况数据是否稳定，绘制均值控制图，并根据均值控制图判定工况数据是 否稳定，根据过程满足质量要求能力的单个度量参数即西格玛水平值评 价过程控制能力，加权平均计算烟支质量综合过程控制能力指数CPK， 如果过程控制能力指数大于设定值，取当前批次设备参数的参数设定值 作为最优工况数据，放入学习样本集X_train；

4)建立K-Means聚类模型：对学习样本集X_train进行中心化和标准 化处理，获得处理后的建模数据X_s，对建模数据X_s建立K-Means聚类模 型；

5)逆向标准化处理：设备操控参数寻优，通过获取各个聚类结果集 的最大、最小和中心样本，然后对所得样本进行逆向标准化处理，得到 最终操控参数寻优结果。