[发明专利]一种卷烟生产制造过程料头料尾的识别方法及系统

说明书

本发明提供一种卷烟生产制造过程料头料尾的识别方法及系统，该方法包括：实时采集卷烟生产工序中的工艺参数的样本数据；对所述样本数据进行滤波处理，以实现数据的平滑；对平滑后的所述样本数据进行聚类分析，以获得工艺参数的稳态数据和非稳态数据；根据所述稳态数据和所述非稳态数据识别卷烟生产过程的料头料尾工序。本发明能能提高卷烟生产质量管控，有效提取符合生产实际的稳态数据，便于后期针对卷烟生产数据进行分析和统计。

技术领域

本发明涉及烟草加工信息化技术领域，尤其涉及一种卷烟生产制造过程料头料尾的识别方法及系统。

背景技术

当前，卷烟生产制造能力的提升，关键在于卷烟设备综合效率、卷烟过程质量控制水平、卷烟过程损耗的即时化控制，要做好以上三项工作，实现卷烟生产制造力的提升，关键在于有效分析卷烟生产过程稳态数据，而稳态数据的得出，取决于卷烟生产制造过程料头料尾的有效识别和截取，当前，常规采用的方法是生产开始时当卷烟某个质量指标高于某一定值时，向前删除N个单位的截距，在生产接近结束时，某个质量指标低于某一定值时，向后删除M个单位的截距，在此范围内的实际生产数据即为卷烟生产制造的稳态数据。由于卷烟每批次重量大小不一、来料水分及温度差异大，常规的方法常出现料头料尾数据“过度截取”或“截取不干净”等问题。

发明内容

本发明提供一种卷烟生产制造过程料头料尾的识别方法及系统，解决现有卷烟生产制造存在料头料尾的生产数据“过度截取”或“截取不干净”，易造成不能准确区分生产实际的稳态数据和非稳态数据的问题，能提高卷烟生产质量管控，有效提取符合生产实际的稳态数据，便于后期针对卷烟生产数据进行分析和统计。

为实现以上目的，本发明提供以下技术方案：

一种卷烟生产制造过程料头料尾的识别方法，包括：

实时采集卷烟生产工序中的工艺参数的样本数据；

对所述样本数据进行滤波处理，以实现数据的平滑；

对平滑后的所述样本数据进行聚类分析，以获得工艺参数的稳态数据和非稳态数据；

根据所述稳态数据和所述非稳态数据识别卷烟生产过程的料头料尾工序。

优选的，所述对所述样本数据进行滤波处理，以实现数据的平滑，包括：

通过所述样本数据确定采样值和采样数；

根据所述采集值和采样数进行均值计算，并根据所述均值对所述样本数据进行均值滤波分析。

优选的，所述对所述样本数据进行滤波处理，以实现数据的平滑，还包括：

如果样本数据无法进行平滑，则剔除异常的数据，并采用ButterWorth的方式进行平滑预处理。

优选的，所述对平滑后的所述样本数据进行聚类分析，包括：

采用K-MEANS算法对所述样本数据时行聚类分析；

根据进行聚类分析的结果进行判断，如果无法得出分类结果，则进入人工判定程序。

优选的，所述采用K-MEANS算法对所述样本数据时行聚类分析，包括：

设置K-MEANS算法终止条件，其中，所述终止条件包括：

1)准则函数值的变化小于设定阈值；

2)类簇中心在一定范围内不再变化；

3)达到指定的迭代次数。

优选的，所述采用K-MEANS算法对所述样本数据时行聚类分析，还包括：

(a)随机初始化的样本点；

(b)随机设置类簇中心；