打葉復(fù)烤參數(shù)管理模式研究及實(shí)踐

朱毓航 ZHU Yu-hang；毛林偉 MAO Lin-wei；楊博 YANG Bo；劉鑫 LIU Xin；周永健 ZHOU Yong-jian；陳云 CHEN Yun；盧沛臨 LU Pei-lin

（云南煙葉復(fù)烤有限責(zé)任公司，昆明 650031）

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

打葉復(fù)烤是煙葉從農(nóng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)榫頍煿I(yè)原料的必要加工過(guò)程[1]，復(fù)烤參數(shù)管理屬于復(fù)烤加工的核心工藝內(nèi)容，涉及參數(shù)的設(shè)定、調(diào)整、優(yōu)化等，參數(shù)管理水平高低直接決定了設(shè)備工藝性能能否得到充分發(fā)揮、產(chǎn)品質(zhì)量是否穩(wěn)定可控。目前，國(guó)內(nèi)復(fù)烤企業(yè)在參數(shù)管理方面普遍存在系統(tǒng)性不足，加工參數(shù)設(shè)定和調(diào)整依賴操作人員的主觀經(jīng)驗(yàn)，缺乏必要的參數(shù)收集與分析工作，導(dǎo)致參數(shù)設(shè)定和調(diào)整缺乏嚴(yán)謹(jǐn)依據(jù)，工藝紀(jì)律執(zhí)行不嚴(yán)格。同時(shí)參數(shù)管理的隨意性強(qiáng)，缺少有效的參數(shù)管理延續(xù)性，阻礙了工藝經(jīng)驗(yàn)的積累和參數(shù)的持續(xù)優(yōu)化，導(dǎo)致質(zhì)量不穩(wěn)定，阻礙了工藝分析和優(yōu)化，使得工藝技術(shù)停滯不前。

針對(duì)復(fù)烤加工某一環(huán)節(jié)，衛(wèi)盼盼等采用逐步回歸、偏相關(guān)、通徑分析和聚類分析法研究了煙葉物理指標(biāo)與打葉風(fēng)分工藝參數(shù)的關(guān)系[2]。徐波等針對(duì)“翠碧1 號(hào)”煙葉力學(xué)特性，優(yōu)化了二潤(rùn)工藝參數(shù)[3]。閆鐵軍等采用混合正交試驗(yàn)和二次規(guī)劃求解的方法，對(duì)框欄不同尺寸、不同打輥轉(zhuǎn)速的打葉效果進(jìn)行分析研究[4]。簡(jiǎn)輝等通過(guò)工藝試驗(yàn)，確定將復(fù)烤溫度控制在80～90℃，較有利于改善葉片的物理性狀和煙葉主要致香成分的保留[5]。盧幼祥等采用正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和極差分析，確立影響煙葉品質(zhì)的主次因素和最優(yōu)的參數(shù)組合[6]。周冰等基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析方法實(shí)現(xiàn)制絲過(guò)程中關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化調(diào)整[7]。

針對(duì)參數(shù)管理方面，廖材河等通過(guò)MES 系統(tǒng)與制絲集控系統(tǒng)的應(yīng)用集成部分解決了參數(shù)管理功能，實(shí)現(xiàn)從生產(chǎn)調(diào)度系統(tǒng)向制絲集控系統(tǒng)傳遞配方和工藝參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)[8]。劉繼輝等從參數(shù)分類角度選取隨機(jī)森林方法，以各工序出口含水率作為研究變量，進(jìn)行制絲環(huán)節(jié)關(guān)鍵參數(shù)篩選及賦權(quán)研究[9]。羅志雪等從參數(shù)分析評(píng)價(jià)角度采用多元非線性回歸分析方法，構(gòu)建表征參數(shù)運(yùn)行穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)指數(shù)[10]。華燁等從數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理角度提出了一種新的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方法，在主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)共享管理、數(shù)據(jù)管控平臺(tái)等方面進(jìn)行創(chuàng)新[11]。

目前，復(fù)烤參數(shù)研究主要從技術(shù)角度解釋參數(shù)與質(zhì)量的關(guān)系，卷煙工業(yè)企業(yè)除從工藝技術(shù)角度解釋參數(shù)外，還從不同角度論述了參數(shù)管理相關(guān)內(nèi)容，涉及參數(shù)下發(fā)、參數(shù)分類等，為系統(tǒng)開(kāi)展參數(shù)管理奠定了良好基礎(chǔ)，但目前針對(duì)復(fù)烤企業(yè)的系統(tǒng)性參數(shù)管理模式研究仍然空缺。如何有效管理參數(shù)，支撐工藝質(zhì)量、工藝技術(shù)水平持續(xù)提升仍然是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

2 打葉復(fù)烤工藝參數(shù)管理模式

結(jié)合復(fù)烤加工特點(diǎn)，要使整個(gè)參數(shù)管理過(guò)程更加規(guī)范、受控，為參數(shù)優(yōu)化、工藝原理分析研究、參數(shù)建模等提供一個(gè)可靠的工作基礎(chǔ)，必須系統(tǒng)建立一套打葉復(fù)烤工藝參數(shù)管理模式。

2.1 參數(shù)管理工作流程

參數(shù)管理流程起點(diǎn)是原料評(píng)估，結(jié)合評(píng)估情況給出該批次原料的預(yù)設(shè)參數(shù)，投料加工時(shí)，首先執(zhí)行預(yù)設(shè)參數(shù)，然后根據(jù)質(zhì)量檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，質(zhì)量達(dá)標(biāo)并穩(wěn)定后，將當(dāng)前參數(shù)作為實(shí)際執(zhí)行參數(shù)正式下發(fā)，過(guò)程中，質(zhì)量發(fā)生波動(dòng)時(shí)，工藝人員和操作人員按照參數(shù)調(diào)整權(quán)限對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，操作人員對(duì)權(quán)限范圍內(nèi)參數(shù)，在給定范圍內(nèi)按照標(biāo)準(zhǔn)操作程序?qū)?shù)進(jìn)行調(diào)整，當(dāng)調(diào)整需要超出給定范圍時(shí)，交由工藝員進(jìn)行調(diào)整，加工完畢后對(duì)預(yù)設(shè)參數(shù)、實(shí)際執(zhí)行參數(shù)及過(guò)程調(diào)整參數(shù)進(jìn)行歸檔，結(jié)合質(zhì)量記錄開(kāi)展工藝分析及參數(shù)優(yōu)化，作為后續(xù)同一模塊不同批次或是相近原料加工時(shí)的參數(shù)設(shè)定參考。如圖1。

圖1 參數(shù)管理工作流程圖

2.2 參數(shù)管理工作開(kāi)展基礎(chǔ)

為使以上參數(shù)管理流程能夠順暢運(yùn)轉(zhuǎn)，首先要對(duì)所有參數(shù)進(jìn)行分類，提高參數(shù)維護(hù)、分析、研究的針對(duì)性；其次要針對(duì)每個(gè)配方模塊建立參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)，作為每個(gè)加工批次加工前初始參數(shù)設(shè)定的依據(jù)，并將其作為分析、優(yōu)化的基礎(chǔ)對(duì)象；再次要梳理目前操作人員參數(shù)調(diào)整方式，并將其格式化、條理化，形成標(biāo)準(zhǔn)化操作方式；最后還應(yīng)形成與該模式相配套適應(yīng)的工藝巡檢清單，以確保參數(shù)管理得到嚴(yán)格執(zhí)行。

①為提高參數(shù)管理針對(duì)性，在龐雜的參數(shù)中甄別需要花費(fèi)精力進(jìn)行管理、分析的參數(shù)，需要對(duì)各個(gè)工段參數(shù)進(jìn)行梳理，常規(guī)一般按照參數(shù)的工藝重要性以及對(duì)質(zhì)量的影響大小進(jìn)行分類，本項(xiàng)目為便于操作，直接依據(jù)操作經(jīng)驗(yàn)確定最初的參數(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)，將每個(gè)加工批次都需要重新設(shè)定的參數(shù)，以及加工過(guò)程中需要頻繁調(diào)整的參數(shù)直接劃分為關(guān)鍵參數(shù)；將一旦設(shè)定好以后不需要經(jīng)常調(diào)整，但需定期復(fù)核、檢查的參數(shù)劃分為重要參數(shù)；其余為一般參數(shù)。

②參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)是每個(gè)加工批次加工前初始參數(shù)設(shè)定的依據(jù)，同時(shí)也是工藝分析基礎(chǔ)和優(yōu)化對(duì)象。參數(shù)管理需要針對(duì)模塊建立參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)，在起始階段，以對(duì)應(yīng)模塊歷史加工參數(shù)為依據(jù)，建立關(guān)鍵參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)，參數(shù)管理開(kāi)展過(guò)程中根據(jù)每次加工情況，開(kāi)展工藝分析，逐步優(yōu)化調(diào)控基準(zhǔn)，最終目標(biāo)是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)建模，用模型輔助確定或直接計(jì)算確定參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)。加工前，工藝管理人員結(jié)合原煙來(lái)料情況，以對(duì)應(yīng)模塊參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)為基礎(chǔ)，確定預(yù)設(shè)參數(shù)；加工過(guò)程根據(jù)實(shí)際質(zhì)量情況對(duì)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，確定實(shí)際執(zhí)行參數(shù)；加工結(jié)束后根據(jù)工藝質(zhì)量分析，優(yōu)化該模塊參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)。

③生產(chǎn)過(guò)程中參數(shù)調(diào)整要嚴(yán)格按照操作規(guī)程執(zhí)行，操作規(guī)程是統(tǒng)一各班組操作方式、規(guī)范操作動(dòng)作的工藝管理依據(jù)，同時(shí)也是工藝分析、優(yōu)化的基本對(duì)象。其中操作規(guī)程的重點(diǎn)是明確生產(chǎn)正常運(yùn)行狀態(tài)下的參數(shù)調(diào)整方法。在設(shè)備運(yùn)行穩(wěn)定、流量穩(wěn)定情況下，因來(lái)料波動(dòng)或環(huán)境溫濕度變化等會(huì)引起質(zhì)量波動(dòng)，要統(tǒng)一質(zhì)量波動(dòng)處理方式，針對(duì)不同質(zhì)量波動(dòng)情況，明確調(diào)整哪些參數(shù)、調(diào)整的先后次序、調(diào)整幅度、頻次等，形成模式化的操作方式。

④隨著參數(shù)管理工作的開(kāi)展，會(huì)逐步減少、甚至杜絕生產(chǎn)過(guò)程中非必要的參數(shù)調(diào)整動(dòng)作，參數(shù)管理本身不鼓勵(lì)對(duì)參數(shù)進(jìn)行頻繁調(diào)整，操作工除按照操作規(guī)程進(jìn)行參數(shù)調(diào)整外，其工作任務(wù)重點(diǎn)會(huì)逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楣ざ窝矙z，通過(guò)確保本工段生產(chǎn)狀態(tài)持續(xù)穩(wěn)定來(lái)保障產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定。工藝巡檢清單需明確工藝管理人員和操作人員各自巡檢任務(wù)及巡檢任務(wù)執(zhí)行頻次，工藝員重點(diǎn)對(duì)下發(fā)的關(guān)鍵參數(shù)執(zhí)行情況進(jìn)行巡檢，操作工重點(diǎn)對(duì)本工段設(shè)備運(yùn)行情況、質(zhì)量情況進(jìn)行巡檢。

3 參數(shù)管理實(shí)踐

3.1 實(shí)施階段劃分

參數(shù)管理的實(shí)施大致分為三個(gè)階段：第一階段是參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，具體工作是建立標(biāo)準(zhǔn)化的參數(shù)管理工作模式及工作流程，建立參數(shù)管理的工作基礎(chǔ)，為參數(shù)的收集、維護(hù)、設(shè)定、分析、優(yōu)化等搭建框架；第二階段是參數(shù)數(shù)字化，圍繞參數(shù)管理工作基礎(chǔ)，建立參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)、建立參數(shù)管理維護(hù)系統(tǒng)、完成控制系統(tǒng)操作分級(jí)改造、完成上位輔助控制改造，提高參數(shù)管理工作效率、挖掘過(guò)程數(shù)據(jù)價(jià)值；第三階段是參數(shù)智能化，以第二階段參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)作為建模數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，利用非線性數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合建模，并從中找出最能表達(dá)這批數(shù)據(jù)內(nèi)部規(guī)律的模型，模型足夠成熟后，直接把優(yōu)化結(jié)果作為執(zhí)行數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)，進(jìn)行控制。如圖2。

圖2 參數(shù)管理實(shí)施階段劃分圖

3.2 參數(shù)管理標(biāo)準(zhǔn)化階段

第一階段關(guān)鍵任務(wù)是建立標(biāo)準(zhǔn)化的參數(shù)管理模式，首先以經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)完成參數(shù)分類、確立參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)、梳理操作規(guī)程、建立工藝巡檢清單，并按照參數(shù)管理流程，開(kāi)展原料評(píng)估、參數(shù)預(yù)設(shè)、參數(shù)下發(fā)、參數(shù)調(diào)整、參數(shù)分析及優(yōu)化等一系列工作，保障參數(shù)全過(guò)程處于工藝受控狀態(tài)。

3.3 參數(shù)管理數(shù)字化階段

第二階段工作是在第一階段工作基礎(chǔ)上，對(duì)參數(shù)管理模式的數(shù)字化升級(jí)。用信息化手段輔助完成參數(shù)管理，解決參數(shù)管理過(guò)程中數(shù)據(jù)采集、記錄，信息傳遞等需求，并對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行改造以適應(yīng)參數(shù)管理模式，本階段核心內(nèi)容是建立參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，另外對(duì)上位控制系統(tǒng)進(jìn)行一定改造，以便更適應(yīng)于參數(shù)管理需要。

3.3.1參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)

目前復(fù)烤廠大部分中控系統(tǒng)具備簡(jiǎn)單的參數(shù)記錄功能，但是都沒(méi)有跟質(zhì)量信息、原料信息、環(huán)境參數(shù)等建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，單純從歷史參數(shù)出發(fā)，無(wú)法簡(jiǎn)單鑒別參數(shù)的優(yōu)劣，無(wú)法有效開(kāi)展相關(guān)分析工作，更無(wú)法作為機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此，需按照一定的采集規(guī)則、數(shù)據(jù)清洗規(guī)則及關(guān)聯(lián)規(guī)則，圍繞每個(gè)批次采集原料、參數(shù)、環(huán)境、質(zhì)量、能耗等信息，建立參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)一方面為工藝人員開(kāi)展工藝質(zhì)量分析提供方便，另一方面為第三階段建模做數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。①參數(shù)數(shù)據(jù)維護(hù)管理包括生產(chǎn)前批次信息、配方信息、原料信息的維護(hù)錄入，包括參數(shù)分類維護(hù)管理，生產(chǎn)過(guò)程參數(shù)下發(fā)、參數(shù)上傳、批次結(jié)束后數(shù)據(jù)歸檔和數(shù)據(jù)導(dǎo)出，以及數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。②參數(shù)及相關(guān)數(shù)據(jù)采集包括對(duì)生產(chǎn)線設(shè)備參數(shù)、工藝參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)、環(huán)境數(shù)據(jù)的采集，包括關(guān)聯(lián)系統(tǒng)，如：質(zhì)量系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，采用Java 微服務(wù)框架（Java Spring Cloud+Spring Boot）提供各種數(shù)據(jù)接口服務(wù)[12]，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、關(guān)聯(lián)規(guī)則的建立；工藝歷史參數(shù)的采集從西門(mén)子上位機(jī)控制系統(tǒng)SIMATIC WinCC（Windows Control Center）歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中收集；工藝實(shí)時(shí)參數(shù)則利用C# 直接與西門(mén)子PLC（programmable logic controller，可編程邏輯控制器）通訊后實(shí)時(shí)獲取。

3.3.2參數(shù)管理適應(yīng)性改造

①結(jié)合參數(shù)管理流程，將工控系統(tǒng)操作界面分為三級(jí)操作界面，一級(jí)操作界面為操作人員界面，僅顯示加工過(guò)程中允許操作人員做調(diào)整的參數(shù)，且僅允許在一定范圍內(nèi)調(diào)整；二級(jí)操作界面為工藝員界面，顯示所有關(guān)鍵參數(shù)，由工藝員操作調(diào)整，超出規(guī)定范圍的調(diào)整需記錄調(diào)整原因；三級(jí)操作界面為系統(tǒng)管理員界面，可調(diào)整所有參數(shù)。

②將第一階段梳理形成的操作規(guī)程部分轉(zhuǎn)化為條件判斷語(yǔ)句，用程序語(yǔ)言寫(xiě)入上位控制系統(tǒng)，根據(jù)不同的情況執(zhí)行不同的流程，輔助操作。上位輔助控制類似于專家系統(tǒng)[13]，但僅限于操作規(guī)程中操作頻次較高，且模式化程度高、流程相對(duì)固化的操作單元，是一個(gè)有限專家系統(tǒng)，但能夠較大程度減輕操作人員勞動(dòng)強(qiáng)度，一方面提高操作標(biāo)準(zhǔn)化程度，另一方面在上位系統(tǒng)輔助下提高生產(chǎn)線自動(dòng)化水平。

③按照工藝管理方案，自動(dòng)下發(fā)巡檢任務(wù)至工藝員、操作人員手持終端，工藝員、操作人員持終端至巡檢點(diǎn)開(kāi)展巡檢工作，完成運(yùn)行狀況及問(wèn)題處理記錄，必要時(shí)通過(guò)終端補(bǔ)充影像資料。

3.4 數(shù)智能化階段

工藝數(shù)據(jù)和質(zhì)量數(shù)據(jù)采集后，存儲(chǔ)到參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)校驗(yàn)規(guī)則，去除無(wú)效數(shù)據(jù)，用Python 加載數(shù)據(jù)，以集成學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練模型[14]，采用多種算法（最小二乘、梯度下降、樸素貝葉斯、決策樹(shù)分類、k 鄰近等）訓(xùn)練，并比較各算法效果，選出最優(yōu)模型。通過(guò)模型對(duì)當(dāng)前工藝數(shù)據(jù)的質(zhì)量結(jié)果進(jìn)行預(yù)測(cè)，記下預(yù)測(cè)值和真實(shí)值。不斷迭代以上過(guò)程，優(yōu)化模型，待錯(cuò)誤率降低到一定數(shù)值后，將模型優(yōu)化值作為推薦值提供給上位機(jī)程序。初期模型給出的優(yōu)化結(jié)果只作為建議反饋到上位機(jī)控制系統(tǒng)，最終的調(diào)整決策還是交由操作人員。后期模型足夠成熟后，則直接把優(yōu)化結(jié)果作為執(zhí)行數(shù)據(jù)發(fā)送到上位機(jī)參與控制。如圖3。

圖3 機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)流程圖

合適的過(guò)程工藝參數(shù)，能夠有效保證煙葉質(zhì)量。針對(duì)來(lái)料特性不同的煙葉，可通過(guò)查詢參數(shù)配方庫(kù)，將參數(shù)調(diào)控基準(zhǔn)寫(xiě)入上機(jī)位系統(tǒng)，指導(dǎo)工藝流程生產(chǎn)，降低了煙葉加工機(jī)器對(duì)人工的依賴，提高了生產(chǎn)效率?？紤]到機(jī)理模型建立困難，本文使用深度學(xué)習(xí)來(lái)建立工藝參數(shù)與煙葉質(zhì)量的關(guān)系，再采用優(yōu)化算法對(duì)不同來(lái)料范圍內(nèi)的工藝參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)。在參數(shù)調(diào)控的基準(zhǔn)上，利用建立好的正向與逆向預(yù)測(cè)模型實(shí)時(shí)設(shè)定工藝參數(shù)的值，避免了PID 反饋調(diào)節(jié)滯后的現(xiàn)象。由模型正向和逆向預(yù)測(cè)效果圖以及均方誤差可知，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差較小，能夠用來(lái)指導(dǎo)煙葉復(fù)烤生產(chǎn)。以下將詳細(xì)介紹正向預(yù)測(cè)模型與逆向預(yù)測(cè)模型。

3.4.1正向預(yù)測(cè)

正向預(yù)測(cè)即使用生產(chǎn)中的參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)本次生產(chǎn)的結(jié)果，并與實(shí)際生產(chǎn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，不斷修正模型最終達(dá)到預(yù)測(cè)生產(chǎn)結(jié)果的目的。用來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)管生產(chǎn)過(guò)程，防止生產(chǎn)過(guò)程中因人工失誤導(dǎo)致生產(chǎn)結(jié)果無(wú)法達(dá)標(biāo)。在構(gòu)建模型時(shí)，選用生產(chǎn)歷史記錄來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練，選取80%的歷史數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建模型，20%的歷史數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試模型。在正向預(yù)測(cè)的過(guò)程中，選用了模型XGboost。復(fù)烤預(yù)測(cè)階段將歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中的烤機(jī)入口含水率、葉片烘烤干燥一到六區(qū)熱風(fēng)溫度、葉片烘烤入口物料瞬時(shí)流量、室內(nèi)溫度、室內(nèi)濕度、葉片烘烤回潮一到四區(qū)溫度、葉片烘烤空壓壓力、葉片烘烤冷卻區(qū)溫度、葉片烘烤底帶速度、葉片烘烤冷卻區(qū)水份、葉片烘烤入口蒸汽壓力作為x，烤機(jī)出口含水率、烤機(jī)出口溫度作為y 進(jìn)行訓(xùn)練預(yù)測(cè)。得到的均方差為：0.049。預(yù)測(cè)效果圖如圖4、圖5 所示。

圖4 烤機(jī)出口含水率的預(yù)測(cè)和實(shí)際對(duì)比

圖5 烤機(jī)出口溫度的預(yù)測(cè)和實(shí)際對(duì)比

3.4.2反饋調(diào)優(yōu)（尋找最優(yōu)生產(chǎn)參數(shù)組合）

反饋調(diào)優(yōu)在正向預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)之上，工廠指定一個(gè)（或多個(gè)）想要達(dá)到的質(zhì)量指標(biāo)，在客觀條件限制下，求各項(xiàng)相關(guān)的工藝參數(shù)應(yīng)該怎樣設(shè)定，才能達(dá)到（或最接近）這個(gè)質(zhì)量指標(biāo)值。舉例來(lái)說(shuō)，二潤(rùn)工序后，煙葉的最合適含水率應(yīng)該為20%±1%，溫度應(yīng)該為60±5℃。假設(shè)希望煙葉含水率為20%，溫度為60℃，在客觀條件（溫濕度）及煙葉自然屬性（等級(jí)、品種、產(chǎn)地等）已知的情況下，通過(guò)反饋調(diào)優(yōu)運(yùn)算，求得二潤(rùn)涉及到多個(gè)工藝參數(shù)應(yīng)該怎樣設(shè)置，才能達(dá)到（最接近）的預(yù)期值。這個(gè)問(wèn)題可抽象理解為數(shù)學(xué)上的NP 問(wèn)題，以要解決的二潤(rùn)最佳工藝參數(shù)組合問(wèn)題為例，給定一個(gè)組合例如（10，10，10，……，10），把這些數(shù)據(jù)代入找出的正向預(yù)測(cè)模型F（x）→y，很容易就能驗(yàn)證它們的結(jié)果是不是預(yù)期的20%含水率。但二潤(rùn)階段相關(guān)的參數(shù)有20多個(gè)，即使每個(gè)參數(shù)只有10 種可能取值，最終的組合也是個(gè)天文數(shù)字，無(wú)法在有限時(shí)間內(nèi)計(jì)算出結(jié)果，可通過(guò)近鄰法、插入法、模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法解決。這些算法各有特點(diǎn)，其中遺傳算法較為成熟，也是本文采取的算法。

遺傳算法的程序邏輯按如下步驟來(lái)運(yùn)行：

①按每個(gè)參數(shù)的取值范圍，隨機(jī)生成第一代種群。②在種群中篩選，采用輪盤(pán)賭算法，以正向預(yù)測(cè)中的F（x）得出的y 值和預(yù)期的目標(biāo)值的差值作為判斷條件，優(yōu)先選擇那些差值最小的組合，作為下一代的遺傳候選組合。③在遺傳候選組合中采用基因交換（基因遺傳），再加上一定概率下的基因變異，生成新的種群。④重復(fù)2～3 兩個(gè)步驟，預(yù)先設(shè)定函數(shù)值（即F（x））和預(yù)期值的差值閾值，當(dāng)檢測(cè)到小于閾值的組合時(shí)終止循環(huán)，或者循環(huán)到指定的n 代（譬如300 代）后終止循環(huán)，從歷代循環(huán)過(guò)程中的候選遺傳組合中找尋最佳。需要注意的是，針對(duì)不可調(diào)控的值，譬如說(shuō)加工現(xiàn)場(chǎng)的溫度、濕度，本文將其設(shè)為固定參數(shù)，直接代入計(jì)算，最終得出的最優(yōu)參數(shù)組合，是在當(dāng)前客觀條件下的最優(yōu)組合。

4 總結(jié)

本文針對(duì)目前國(guó)內(nèi)復(fù)烤工藝參數(shù)現(xiàn)狀，提出了一種參數(shù)管理模式，實(shí)現(xiàn)了從原料評(píng)估到參數(shù)分析及優(yōu)化的全流程管理，顯著提升了制造數(shù)據(jù)資源的管理水平，并通過(guò)實(shí)施標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化到智能化的方法路徑，逐步提高了復(fù)烤的參數(shù)化水平。有效提高了工藝質(zhì)量，減少了個(gè)人經(jīng)驗(yàn)對(duì)加工過(guò)程的影響，實(shí)現(xiàn)了工藝的專業(yè)化和操作的標(biāo)準(zhǔn)化。然而，盡管參數(shù)管理模式運(yùn)行順暢，數(shù)字建模方面仍處于初級(jí)階段，模型的質(zhì)量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性有待提升。未來(lái)的研究方向包括充實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、強(qiáng)化模型訓(xùn)練和調(diào)試，以及嘗試多種建模方式，推動(dòng)復(fù)烤智能化的實(shí)現(xiàn)。