薄板烘絲機出口水分預測模型研究

陳 偉，朱星宇，左 雯

（紅云紅河煙草（集團）有限責任公司，云南 彌勒 652399）

1 研究背景

在煙草制絲加工過程中，薄板烘絲機出口水分值不僅是烘絲機的重要工藝參數，也對后續工序加工的產品質量的優劣有著不可忽視的作用。在正常的生產過程中，烘絲機受入口煙絲流量、水分等多種因素影響，常常出現出口水分波動，超出工藝指標要求，對煙草產品的品質產生不利影響。

目前對煙葉生產線上所用烘絲機的研究較多，有的對煙絲在烘絲機內的運行狀態進行分析并提出了煙絲滯留時間模型[1,2]；有的通過數據挖掘，對烘絲機出口水分相關的重要性關系進行分析研究[3]。也有從烘絲機原理出發，對烘絲機的數學模型進行研究探討，總結出烘絲機熱學方程以及煙絲在烘絲機內運行的數學模型[4-6]，但由于其中部分參數與烘絲機自身特性密切相關，難于通過熱學方程、運動方程計算出出口水分實際值，僅具有參考價值，難以應用于實際控制中。

本文研究旨在通過可行的數據挖掘處理方法，分析確定烘絲機出口水分與各工藝參數的關系，得出出口水分與薄板烘絲機相關聯的過程數據之間的數學表達式，從而實現出口水分的預測，以提高出口水分控制的穩定性。

2 相關因素確定

2.1 薄板烘絲機工藝介紹

葉絲線的工藝流程如圖1所示。

圖1 葉絲處理工藝布局

我們為建立烘絲機的出口水分模型，需要考慮這些儀器的安裝位置和煙絲的流動情況，確保檢測值對應流動中的同一部分煙絲，烘絲機出口水分模型才有實際意義。

2.2 薄板烘絲機出口水分影響因素

根據薄板烘絲機結構原理和控制原理，以及生產操作的實際經驗，可以大致確定影響烘絲出口水分的因素主要有：

（1）烘絲機出口水分設定：該設定值之間影響烘絲機薄板溫度控制。

（2）來料水分：其他條件保持恒定，出口煙絲水分和入口煙絲水分呈正比例關系。

（3）進料煙絲流量：其他條件保持恒定，烘絲機入口煙絲流量越大，烘絲機出口煙絲水分越大。

（4）烘絲機熱風溫度：其他條件保持恒定，烘絲機熱風溫度越低，出口煙絲的水分越高，反之則越低。

（5）筒壁溫度：烘絲機筒壁溫度即為薄板溫度，薄板溫度越高，葉絲里面的水分蒸發的越多，出口煙絲的水分越低。

（6）薄板轉速，薄板轉速越快，煙絲滯留時間越短，出口水分越大。

（7）薄板烘絲機的熱風風門角執行器開度實際值：該風門開度影響到進入薄板內部的熱風量，也會影響到煙絲烘干效果。

（8）薄板烘絲機的排潮風門角執行器開度實際值：該風門開度影響薄板內部循環風量，也對煙絲水分散失有影響?；谥把芯拷Y論顯示[7]，上述各因素中，葉絲流量、入口水分、熱風溫度、筒壁溫度是影響薄板烘絲機出口水分的重要因素。

2.3 相關因素數據分析

2.3.1 數據獲取

INSQL提供了OLEDB接口，可以通過該接口進行類似數據庫的查詢操作。為了實現分批次、分牌號按所選定的過程變量進行查詢，我們用VB開發了一個數據導出軟件。為了保證數據量，我們分別選擇了各個牌號的10多個批次進行導出。我們提取了如下可能影響到烘絲機出口水分的因素，并從實時數據庫里面提取出來進行分析。

CA6水份檢測，CA3水份檢測，CK2電子秤瞬時流量，SH1薄板烘絲機烘筒溫度實際值，SH1出口水份設定，SH1熱風溫度實際值，SH1熱風風門角執行器開度，SH1排潮風門角執行器開度。

2.3.2 原始數據處理

從設備位置圖1可以看出，電子秤CK2和水分儀CA3在烘絲機之前，水分儀CA6在烘絲機出口之后的振槽上，煙絲通過這些點的時間是不同的。那么采樣上來的這些點的過程數據也沒有對應同一部分煙絲，這就需要對采樣值進行時間對齊。經過實際測量，可以得到煙絲從CK2和CA3位置流動到烘絲機入口位置所需時間t1，同樣也可以測量煙絲從烘絲機入口到水分儀CA6處的時間t2，那么以烘絲機入口位置為時間基點，CK2、CA3的值需要提前t1，CA6的值需要延后t2，從INSQL導出的原始數據采樣時間間隔為5秒，這就可以確定各個原始數據正確位置。

表1 出口水分與各過程值之間的相關系數r及相關性

表2 生產狀態多元回歸結果

2.3.3 數據驗證

我們假設烘絲機出口水分（CA6檢測值）為y，入口水分（CA3檢測值）為x1，CK2電子秤瞬時流量為x2，SH1薄板烘絲機烘筒溫度實際值為x3，SH1出口水份設定為x4，SH1熱風溫度實際值為x5，SH1熱風風門角執行器開度為x6，SH1排潮風門角執行器開度為x7。

我們通過MATLAB對原始數據進行檢查，以判斷是否符合正態分布。首先從EXCEL表內讀出每個數據系列，然后進行T測試。

圖2 熱風溫度頻次圖和正態概率圖

如圖2所示，熱風溫度服從正態分布。經過檢驗，各因素都服從正態分布。

2.3.4 相關性檢查

為了檢查各過程值與出口水分是否存在相關性，我們計算各過程值與實際水分的皮爾遜相關系數r來檢查。

相關系數r的值范圍：-1≤r≤+1。其性質有：

當r＞0時，表示過程值與實際水分成正相關，r＜0時，過程值與實際水分成負相關。

當|r|=1時，過程值與實際水分是完全的線性關系，也就是函數關系。

當r=0時，表示過程值與實際水分之間沒有線性關系。

當0＜|r|＜1時，表示過程值與實際水分之間有一定程度的線性相關性，如果|r|越趨近于1，則它們之間的線性關系越顯著；|r|越趨近于0，則表示它們之間的線性相關關系越不顯著。

安照上述公式，使用MATLAB計算出烘絲機出口水分值與烘絲機狀態過程值之間的相關系數r如表1所示，并據此作出相關性判斷。

3 回歸分析模型確立

3.1 多元回歸分析

從表1可以看出，烘絲機的三個狀態時，出口水分都與烘絲機相關的一些過程變量成線性相關，因此可以考慮用線性回歸來進行擬合。而烘絲機處于三個狀態時又表現出與各過程值的相關性不同，因此我們把數據按烘絲機狀態進行拆分后分段進行擬合，并假設出口水分與各因素之前成線性關系：

式中：y——出口水分實際值；b1，b2，…，b8——線性方程的系數；x1，x2，…，x7——CA3入口水分、CK2電子秤流量、…、SH1排潮風門角執行器開度。

我們使用MATLAB的多元線性回歸功能進行擬合，在進行顯著性水平為0.05的擬合后，結果如表2所示。

從兩個表里的數據可以看出，判定系數R2＞=0.6，F遠大于臨界值，P＜0.001，可以判定擬合是有效的。根據MATLAB擬合得到的系數，代入公式（3-1）得到如下各狀態時的薄板烘絲機出口水分與各相關過程值之間的數學表達式：

3.2 擬合效果評價

取80%數據樣本進行MATLAB模型參數識別，建立烘絲出口水分的預測模型，再將剩下的20%數據代入得到的預測模型公式進行效果驗證。生產工藝標準規定實際含水率與設定值的偏差絕對值在5%內判定為合格，所以出口含水率預測值與實際過程值誤差在±0.3%內可以判定為預測是成功的。據此如果進行n次預測檢驗，第i次的預測值為，實際值為，定義預測誤差和準確預測比例如下：

多元回歸擬合的結果如下：生產狀態時可決系數R2為0.4242，預測誤差為0.0925，工藝要求的誤差范圍是0.5%，這個誤差是在允許范圍內，預測的準確率也較高，準確預測比例Ra達到96.73%。在烘絲機的操作中，主要就是控制生產狀態時候水分。在整個完整批次的生產過程中，生產狀態持續的時間也最長。因此生產狀態使用線性回歸的方法得到的數學模型進行預測是可行的，也能滿足精度要求。

圖3 模型預測水分與水分比較

圖3 中，藍色為模型預測水分，紅色為實際水分，可以看出，藍線在時間上領先紅線一些，而藍線的波動趨勢基本與紅線相同，說明預測模型比較準確。

4 總結

本文通過多元線性回歸方法的模型誤差、預測準確率等的計算，得出使用這種方式建立的模型在烘絲機生產狀態時都有較高預測準確率，可以把得到的數學模型進行實際應用的結論。