陳 偉，朱星宇，左 雯

（紅云紅河煙草（集團(tuán)）有限責(zé)任公司，云南 彌勒 652399）

1 研究背景

在煙草制絲加工過(guò)程中，薄板烘絲機(jī)出口水分值不僅是烘絲機(jī)的重要工藝參數(shù)，也對(duì)后續(xù)工序加工的產(chǎn)品質(zhì)量的優(yōu)劣有著不可忽視的作用。在正常的生產(chǎn)過(guò)程中，烘絲機(jī)受入口煙絲流量、水分等多種因素影響，常常出現(xiàn)出口水分波動(dòng)，超出工藝指標(biāo)要求，對(duì)煙草產(chǎn)品的品質(zhì)產(chǎn)生不利影響。

目前對(duì)煙葉生產(chǎn)線上所用烘絲機(jī)的研究較多，有的對(duì)煙絲在烘絲機(jī)內(nèi)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析并提出了煙絲滯留時(shí)間模型[1,2]；有的通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，對(duì)烘絲機(jī)出口水分相關(guān)的重要性關(guān)系進(jìn)行分析研究[3]。也有從烘絲機(jī)原理出發(fā)，對(duì)烘絲機(jī)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行研究探討，總結(jié)出烘絲機(jī)熱學(xué)方程以及煙絲在烘絲機(jī)內(nèi)運(yùn)行的數(shù)學(xué)模型[4-6]，但由于其中部分參數(shù)與烘絲機(jī)自身特性密切相關(guān)，難于通過(guò)熱學(xué)方程、運(yùn)動(dòng)方程計(jì)算出出口水分實(shí)際值，僅具有參考價(jià)值，難以應(yīng)用于實(shí)際控制中。

本文研究旨在通過(guò)可行的數(shù)據(jù)挖掘處理方法，分析確定烘絲機(jī)出口水分與各工藝參數(shù)的關(guān)系，得出出口水分與薄板烘絲機(jī)相關(guān)聯(lián)的過(guò)程數(shù)據(jù)之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式，從而實(shí)現(xiàn)出口水分的預(yù)測(cè)，以提高出口水分控制的穩(wěn)定性。

2 相關(guān)因素確定

2.1 薄板烘絲機(jī)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?yōu)榻⒑娼z機(jī)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(dòng)情況，確保檢測(cè)值對(duì)應(yīng)流動(dòng)中的同一部分煙絲，烘絲機(jī)出口水分模型才有實(shí)際意義。

2.2 薄板烘絲機(jī)出口水分影響因素

根據(jù)薄板烘絲機(jī)結(jié)構(gòu)原理和控制原理，以及生產(chǎn)操作的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，可以大致確定影響烘絲出口水分的因素主要有：

（1）烘絲機(jī)出口水分設(shè)定：該設(shè)定值之間影響烘絲機(jī)薄板溫度控制。

（2）來(lái)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(guān)系。

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

（4）烘絲機(jī)熱風(fēng)溫度：其他條件保持恒定，烘絲機(jī)熱風(fēng)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(jī)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(fā)的越多，出口煙絲的水分越低。

（6）薄板轉(zhuǎn)速，薄板轉(zhuǎn)速越快，煙絲滯留時(shí)間越短，出口水分越大。

（7）薄板烘絲機(jī)的熱風(fēng)風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度實(shí)際值：該風(fēng)門開(kāi)度影響到進(jìn)入薄板內(nèi)部的熱風(fēng)量，也會(huì)影響到煙絲烘干效果。

（8）薄板烘絲機(jī)的排潮風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度實(shí)際值：該風(fēng)門開(kāi)度影響薄板內(nèi)部循環(huán)風(fēng)量，也對(duì)煙絲水分散失有影響?；谥把芯拷Y(jié)論顯示[7]，上述各因素中，葉絲流量、入口水分、熱風(fēng)溫度、筒壁溫度是影響薄板烘絲機(jī)出口水分的重要因素。

2.3 相關(guān)因素?cái)?shù)據(jù)分析

2.3.1 數(shù)據(jù)獲取

INSQL提供了OLEDB接口，可以通過(guò)該接口進(jìn)行類似數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢操作。為了實(shí)現(xiàn)分批次、分牌號(hào)按所選定的過(guò)程變量進(jìn)行查詢，我們用VB開(kāi)發(fā)了一個(gè)數(shù)據(jù)導(dǎo)出軟件。為了保證數(shù)據(jù)量，我們分別選擇了各個(gè)牌號(hào)的10多個(gè)批次進(jìn)行導(dǎo)出。我們提取了如下可能影響到烘絲機(jī)出口水分的因素，并從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)里面提取出來(lái)進(jìn)行分析。

CA6水份檢測(cè)，CA3水份檢測(cè)，CK2電子秤瞬時(shí)流量，SH1薄板烘絲機(jī)烘筒溫度實(shí)際值，SH1出口水份設(shè)定，SH1熱風(fēng)溫度實(shí)際值，SH1熱風(fēng)風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度，SH1排潮風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度。

2.3.2 原始數(shù)據(jù)處理

從設(shè)備位置圖1可以看出，電子秤CK2和水分儀CA3在烘絲機(jī)之前，水分儀CA6在烘絲機(jī)出口之后的振槽上，煙絲通過(guò)這些點(diǎn)的時(shí)間是不同的。那么采樣上來(lái)的這些點(diǎn)的過(guò)程數(shù)據(jù)也沒(méi)有對(duì)應(yīng)同一部分煙絲，這就需要對(duì)采樣值進(jìn)行時(shí)間對(duì)齊。經(jīng)過(guò)實(shí)際測(cè)量，可以得到煙絲從CK2和CA3位置流動(dòng)到烘絲機(jī)入口位置所需時(shí)間t1，同樣也可以測(cè)量煙絲從烘絲機(jī)入口到水分儀CA6處的時(shí)間t2，那么以烘絲機(jī)入口位置為時(shí)間基點(diǎn)，CK2、CA3的值需要提前t1，CA6的值需要延后t2，從INSQL導(dǎo)出的原始數(shù)據(jù)采樣時(shí)間間隔為5秒，這就可以確定各個(gè)原始數(shù)據(jù)正確位置。

表1 出口水分與各過(guò)程值之間的相關(guān)系數(shù)r及相關(guān)性

表2 生產(chǎn)狀態(tài)多元回歸結(jié)果

2.3.3 數(shù)據(jù)驗(yàn)證

我們假設(shè)烘絲機(jī)出口水分（CA6檢測(cè)值）為y，入口水分（CA3檢測(cè)值）為x1，CK2電子秤瞬時(shí)流量為x2，SH1薄板烘絲機(jī)烘筒溫度實(shí)際值為x3，SH1出口水份設(shè)定為x4，SH1熱風(fēng)溫度實(shí)際值為x5，SH1熱風(fēng)風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度為x6，SH1排潮風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度為x7。

我們通過(guò)MATLAB對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查，以判斷是否符合正態(tài)分布。首先從EXCEL表內(nèi)讀出每個(gè)數(shù)據(jù)系列，然后進(jìn)行T測(cè)試。

圖2 熱風(fēng)溫度頻次圖和正態(tài)概率圖

如圖2所示，熱風(fēng)溫度服從正態(tài)分布。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，各因素都服從正態(tài)分布。

2.3.4 相關(guān)性檢查

為了檢查各過(guò)程值與出口水分是否存在相關(guān)性，我們計(jì)算各過(guò)程值與實(shí)際水分的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r來(lái)檢查。

相關(guān)系數(shù)r的值范圍：-1≤r≤+1。其性質(zhì)有：

當(dāng)r＞0時(shí)，表示過(guò)程值與實(shí)際水分成正相關(guān)，r＜0時(shí)，過(guò)程值與實(shí)際水分成負(fù)相關(guān)。

當(dāng)|r|=1時(shí)，過(guò)程值與實(shí)際水分是完全的線性關(guān)系，也就是函數(shù)關(guān)系。

當(dāng)r=0時(shí)，表示過(guò)程值與實(shí)際水分之間沒(méi)有線性關(guān)系。

當(dāng)0＜|r|＜1時(shí)，表示過(guò)程值與實(shí)際水分之間有一定程度的線性相關(guān)性，如果|r|越趨近于1，則它們之間的線性關(guān)系越顯著；|r|越趨近于0，則表示它們之間的線性相關(guān)關(guān)系越不顯著。

安照上述公式，使用MATLAB計(jì)算出烘絲機(jī)出口水分值與烘絲機(jī)狀態(tài)過(guò)程值之間的相關(guān)系數(shù)r如表1所示，并據(jù)此作出相關(guān)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(jī)的三個(gè)狀態(tài)時(shí)，出口水分都與烘絲機(jī)相關(guān)的一些過(guò)程變量成線性相關(guān)，因此可以考慮用線性回歸來(lái)進(jìn)行擬合。而烘絲機(jī)處于三個(gè)狀態(tài)時(shí)又表現(xiàn)出與各過(guò)程值的相關(guān)性不同，因此我們把數(shù)據(jù)按烘絲機(jī)狀態(tài)進(jìn)行拆分后分段進(jìn)行擬合，并假設(shè)出口水分與各因素之前成線性關(guān)系：

式中：y——出口水分實(shí)際值；b1，b2，…，b8——線性方程的系數(shù)；x1，x2，…，x7——CA3入口水分、CK2電子秤流量、…、SH1排潮風(fēng)門角執(zhí)行器開(kāi)度。

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

從兩個(gè)表里的數(shù)據(jù)可以看出，判定系數(shù)R2＞=0.6，F(xiàn)遠(yuǎn)大于臨界值，P＜0.001，可以判定擬合是有效的。根據(jù)MATLAB擬合得到的系數(shù)，代入公式（3-1）得到如下各狀態(tài)時(shí)的薄板烘絲機(jī)出口水分與各相關(guān)過(guò)程值之間的數(shù)學(xué)表達(dá)式：

3.2 擬合效果評(píng)價(jià)

取80%數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行MATLAB模型參數(shù)識(shí)別，建立烘絲出口水分的預(yù)測(cè)模型，再將剩下的20%數(shù)據(jù)代入得到的預(yù)測(cè)模型公式進(jìn)行效果驗(yàn)證。生產(chǎn)工藝標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定實(shí)際含水率與設(shè)定值的偏差絕對(duì)值在5%內(nèi)判定為合格，所以出口含水率預(yù)測(cè)值與實(shí)際過(guò)程值誤差在±0.3%內(nèi)可以判定為預(yù)測(cè)是成功的。據(jù)此如果進(jìn)行n次預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，第i次的預(yù)測(cè)值為，實(shí)際值為，定義預(yù)測(cè)誤差和準(zhǔn)確預(yù)測(cè)比例如下：

多元回歸擬合的結(jié)果如下：生產(chǎn)狀態(tài)時(shí)可決系數(shù)R2為0.4242，預(yù)測(cè)誤差為0.0925，工藝要求的誤差范圍是0.5%，這個(gè)誤差是在允許范圍內(nèi)，預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率也較高，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)比例Ra達(dá)到96.73%。在烘絲機(jī)的操作中，主要就是控制生產(chǎn)狀態(tài)時(shí)候水分。在整個(gè)完整批次的生產(chǎn)過(guò)程中，生產(chǎn)狀態(tài)持續(xù)的時(shí)間也最長(zhǎng)。因此生產(chǎn)狀態(tài)使用線性回歸的方法得到的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)是可行的，也能滿足精度要求。

圖3 模型預(yù)測(cè)水分與水分比較

圖3 中，藍(lán)色為模型預(yù)測(cè)水分，紅色為實(shí)際水分，可以看出，藍(lán)線在時(shí)間上領(lǐng)先紅線一些，而藍(lán)線的波動(dòng)趨勢(shì)基本與紅線相同，說(shuō)明預(yù)測(cè)模型比較準(zhǔn)確。

4 總結(jié)

本文通過(guò)多元線性回歸方法的模型誤差、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率等的計(jì)算，得出使用這種方式建立的模型在烘絲機(jī)生產(chǎn)狀態(tài)時(shí)都有較高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，可以把得到的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用的結(jié)論。