基于灰色關聯分析的煙支吸阻穩定性控制研究

摘 要：為探索卷煙生產流程中煙支在線吸阻的穩定性控制，本文基于Protos-M5卷煙機底層數采系統進行在線煙支吸阻的過程能力分析，圍繞來料煙絲對煙支吸阻的影響效應進行研究。根據制絲與卷包的生產對應關系，建立精確的煙絲質量指標與煙支吸阻的數據對應表。基于該數據對應表，通過灰色關聯分析制絲煙絲質量指標與煙支吸阻的量化表征關系，并結合確定性篩選試驗對制絲的煙絲質量指標進行適應性改進與優化。通過上述措施，有效地解決了煙支吸阻過程控制不明確、來料煙絲影響無法量化和反饋的問題，進而提升了整體卷煙生產質量的控制水平。

關鍵詞：煙支吸阻；煙絲質量；灰色關聯分析；確定性篩選

中圖分類號：TS 41" " " 文獻標志碼：A

在卷煙生產過程中，作為煙支重要的物理檢測指標之一，煙支吸阻的穩定性直接影響煙支的抽吸口感[1]。作為被動檢測的物理指標，煙支吸阻受設備參數設置、設備狀態、人員操作水平和來料煙絲質量等因素影響。本文主要從來料煙絲質量對煙支吸阻穩定性控制的影響效應進行研究。

由于無法直接衡量來料煙絲質量對煙支吸阻影響效應，導致卷接段煙支吸阻的控制始終處于被動調整的狀態[2]。因此，制絲與卷包的聯動量化表征對煙支吸阻穩定性控制前置至關重要。本文將從來料煙絲質量與煙支吸阻的量化表征研究入手，在其他條件不變的前提下，探尋煙絲質量分布于何種范圍水平時，在線煙支吸阻短時標準偏差處于最小值狀態，并據此提高煙絲質量水平，以進一步提升煙支吸阻穩定性控制的能力。

1 灰色關聯分析

灰色關聯分析（grey relational analysis）是根據參考序列和若干比較序列曲線幾何形狀的接近程度、相似程度來判斷其聯系是否緊密，進而反映曲線間的關聯程度。主要包括鄧氏關聯度、絕對關聯度、相對關聯度和灰色綜合關聯度[3]。其實施步驟如下。

第一步，確定比較對象和參考數列。設評價對象有m個，評價指標有n個，參考數列為x0={x0（k）|k=1，2，…，n}，比較數列為xi={xi（k）|k=1，2，…，n}，其中i=1，2，…，m。

第二步，通過熵權法、層次分析法等[4]確定權重，一般取等權重即可，即確定各指標對應的權重。用層次分析法確定各指標對應的權重w=[w1，w2，......，wn]，其中wk（k=1，2，......，n）為第k個評價指標對應的權重。

第三步，計算灰色關聯系數。灰色關聯系數計算如公式（1）所示。

（1）

比較數列xi對參考數列x0在第k個指標上的關聯系數，其中ρ∈[0，1]為分辨系數，|x0（t）-xs（t）|、|x0（t）-xs（t）|分別為兩級最小差和兩級最大差。一般來說，分別系數ρ越大，分辨率越大；分辨系數ρ越小，分辨率越小。

第四步，計算加權關聯度。灰色加權關聯度計算如公式（2）所示。

（2）

式中：ri為第i個評價對象對理想對象的灰色加權關聯度。

第五步，評價分析。根據灰色加權關聯度的大小對各評價對象進行排序，可建立評價對象的關聯序。關聯度越大，其評價效果越好。

2 煙絲結構與在線煙支吸阻的量化表征

2.1 煙絲結構與在線煙支吸阻的數據聯動

制絲是卷包前道生產工序，其成品煙絲質量水平直接影響后續卷包生產的質量穩定，但受煙絲質量指標檢測數據較少且制絲與卷包存在物理隔斷等因素的影響，導致制絲的成品煙絲質量水平與卷包質量水平一直無法進行聯動表征[5]。

為解決該數據對應問題，需要將卷接機臺{Y1，Y2，Y3，......，Yk}進行煙絲結構檢測，附帶對應好喂絲機編號的信息，通過煙絲批號-喂絲機號-機臺號的對應脈絡，便可將制絲與卷包進行批次串聯[6]，并統計該批煙絲用于卷接消耗的時間t。數據對應邏輯如公式（3）所示。

（3）

式中：u、p分別為機臺與喂絲機組合下的自然數編號。

2.2 基于灰色關聯分析制絲與卷包的量化表征

為了主動探尋煙絲結構與煙支在線吸阻的量化關聯關系，利用檢測煙絲結構的四層振篩檢測儀，對喂絲處成品煙絲進行大批量檢測跟蹤，對應四層振篩的煙絲長度檢測范圍分別如下。第一層檢測定義煙絲長度為3.35mm以上的長絲質量，第二層檢測定義煙絲長度為2.50mm～3.35mm的中絲質量，第三層檢測定義煙絲長度為1.0mm～2.50mm的短絲質量，第四層檢測定義為煙絲長度為1.0mm以內的碎絲質量[5]，并詳細記錄每批煙絲的抽樣時間、煙絲批次號、喂絲機號和對應生產的機臺號，形成初步的煙絲-機臺串聯數據對應表，具體數據見表1。

完成制絲煙絲結構與卷接生產機臺的信息對應后，根據制絲抽樣的時間ti進行反推，得到該批煙絲在對應機臺的生產時間段[ti，ti+t]，以此為時間索引，計算該時間段內機臺在線煙支吸阻短期標準偏差。最終得到完整的煙絲結構與卷包在線數采的數據對應表。

經風送至卷接機臺后，受風力、吸絲成型等噪聲因子的影響，煙絲結構可能會產生一定變化，為了全面度量噪聲因子對煙絲結構、在線煙支吸阻短期標偏的影響，尋找切實的煙絲結構與煙支吸阻的量化關聯性，需要對煙絲結構檢測結果、在線煙支吸阻短期標準偏差進行猶豫化處理[6]，以響應變量的質量波動值來衡量噪聲因子的全部影響。

將煙絲結構指標記為y1，y2，y3，......，yn，分別計算出其均值和方差S12，然后將均值分別加、減對應的方差，得到優化后的煙絲結構上、下限，再將猶豫化結果作為對比序列，結合目標序列計算出相對關聯度，結果見表2。其中目標序列由煙絲結構指標的控制范圍決定，如果煙絲結構指標望大，將指標中最大值作為目標值；如果煙絲結構指標望小，將指標中最小值作為目標值；如果煙絲結構指標望目，將指標中最接近的數值作為目標值。

通過灰色關聯分析可以發現，煙絲的中絲比率與在線煙支吸阻短期標準偏差存在中等負相關的關聯性，關聯度為[-0.25，-0.57]。為進一步提升在線煙支吸阻的穩定性控制水平，需要在成品煙絲整絲率水平不變的前提下，適當提升成品煙絲的中絲比例。

3 在線煙支吸阻的穩定性提升與優化

作為重要的制絲感官質量指標，煙絲結構直接受制絲強加工工序的影響[7]，合適的強加工參數設置水平可在整體制絲感官質量指標穩定的前提下，適當地改變煙絲的長、中、碎絲比例。

為了提升煙絲的中絲比例，需要對強加工工序，如松散回潮、葉片切絲、薄板式烘絲的強加工參數進行適當的水平設置。基于確定性篩選試驗方法，探索強加工參數，包括松散回潮加水比例、松散回潮回風溫度、切絲機刀門壓力、切絲機刀輥轉速、薄板式烘絲機筒壁溫度、薄板式烘絲機熱風溫度的合適設置水平。結合車間的實際現狀水平和參數控制標準，確定試驗因子的高、中、低水平，輸出確定性篩選試驗組合，并按照試驗計劃依次進行參數設置調整。

將連續生產的單批次煙絲作為試驗單組對象，在葉片、葉絲段開始生產階段將試驗參數設置為相應水平，并關注關鍵質量指標的合格情況，以保證煙絲生產正常進行。在試驗批次生產過程中，按固定時間間隔進行成品煙絲抽樣檢測，整合得到的檢測結果與試驗記錄，結果見表3。

基于上述試驗結果數據，進行煙絲中絲率與試驗因子的主效應殘差分析與擬合建模。主效應殘差結果顯示松散回潮加水比例、薄板式烘絲機筒壁溫度、切絲機刀輥轉速與煙絲中絲率存在顯著關聯性。

結合主效應殘差和模型參數估計值，構建中絲率與松散回潮加水比例、薄板式烘絲機筒壁溫度、切絲機刀輥轉速的回歸模型。模型Rsq=0.85、RMSE=0.0049，說明模型具有較好的擬合效果。根據此模型輸出的關鍵參數響應優化值，可得松散回潮加水比例為8.2%、薄板式烘絲機筒壁溫度為134℃和切絲機刀輥轉速為280r/min時，成品煙絲的中絲率處于最高水平，具體分布范圍為[0.34301，0.354007]。結果如圖1所示。

為進一步驗證試驗結論的準確性，在制絲生產中根據試驗得出的最佳參數水平進行參數設置，并協調其他工序進行制絲聯動控制，同時對成品煙絲進行高頻抽樣檢測，并計算對應的在線煙支吸阻短期標準偏差。最終數據表明，煙絲的中絲率提升效果顯著，大部分分布在[0.34301，0.354007]，對應的在線煙支吸阻短期標準偏差比調整前下降了10%。表明本文優化措施可以在一定程度上改變煙絲結構，進而降低在線煙支吸阻短期標準偏差。

4 結論

本文將猶豫化處理方法與灰色關聯分析相結合，分析卷包在線數采對應下的多維度煙絲結構數據，得出煙絲結構與在線煙支吸阻的量化表征關系。并基于該量化表征關系引入確定性篩選試驗方法，將制絲段內強加工參數作為試驗因子，研究影響煙絲結構的關鍵因子參數和最佳設置范圍，并加以驗證與運用。最終通過適度改變煙絲結構，提升了在線煙支吸阻的穩定性。上述方法凸顯了卷接在線數據的價值，并將卷包質量穩定性控制的研究方向前置于制絲領域。

參考文獻

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