侯加文，王海宇，楊龍飛，李超，汪冬冬*

基于分段預(yù)測(cè)前饋與EWMA反饋整合的松散回潮加水控制系統(tǒng)

侯加文1，王海宇2，楊龍飛3，李超4，汪冬冬1*

1 河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司駐馬店卷煙廠，河南 駐馬店 463000；2 鄭州大學(xué)商學(xué)院，河南 鄭州 450001；3 河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司許昌卷煙廠，河南 許昌 461001；4 河南中心線電子科技有限公司，河南 鄭州 450004

【目的】為解決松散回潮工序出口含水率控制精度低，質(zhì)量波動(dòng)大等問(wèn)題?！痉椒ā扛鶕?jù)入口含水率的變化采用分段預(yù)測(cè)的方法對(duì)加水閥門(mén)進(jìn)行前饋控制，根據(jù)出口含水率實(shí)際值與目標(biāo)值的偏差采用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法（Exponentially Weighted Moving Average，EWMA）進(jìn)行反饋控制，建立前饋和反饋整合的加水控制模型，并采用自學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行自動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)?！窘Y(jié)果】改進(jìn)后出口含水率控制精度和質(zhì)量穩(wěn)定性顯著提高，均值與目標(biāo)值的偏差和過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差分別減少62.8%和16.1%，過(guò)程能力指數(shù)提高31%?！窘Y(jié)論】該方法有效提高了該生產(chǎn)過(guò)程的質(zhì)量控制水平。

松散回潮；加水控制系統(tǒng)；分段預(yù)測(cè)；指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均；自學(xué)習(xí)

松散回潮是煙葉加工過(guò)程中的首道核心工序，主要任務(wù)是增加片煙的含水率和溫度，提升煙葉的耐加工性，該工序出口含水率的穩(wěn)定性對(duì)后續(xù)多個(gè)工序的工藝指標(biāo)都有著直接影響，對(duì)松散回潮工序出口含水率的有效控制顯得尤為重要[1-3]。由于來(lái)料含水率和流量的波動(dòng)、測(cè)量的滯后、溫濕度環(huán)境的變化等影響，松散回潮工序的出口含水率在實(shí)際生產(chǎn)中仍存在較大波動(dòng)[4-6]。為此，近年來(lái)有許多松散回潮質(zhì)量控制性能的研究，俞仁皓等[7]通過(guò)對(duì)回風(fēng)溫度的PID參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)來(lái)改善松散回潮出口含水率的穩(wěn)定性；李秀芳[8]通過(guò)對(duì)松散回潮工序的工藝參數(shù)和出口含水率的控制結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化來(lái)降低出口含水率的波動(dòng)；董偉 等[9]對(duì)HAUNI松散回潮滾筒控制系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化料頭料尾的加水控制，有效提升了出口含水率的穩(wěn)定性；劉穗君等[10]采用統(tǒng)計(jì)回歸方法建立了松散回潮出口含水率控制模型并運(yùn)用自學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)；歐陽(yáng)江子等[11]采用廣義預(yù)測(cè)控制方法建立了具有工況自適應(yīng)能力的加水量動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)和調(diào)整模型；吳碩等[12]將趨勢(shì)與偏差控制相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了松散回潮出口含水率的預(yù)測(cè)與反饋控制。

這些研究在一定程度上能有效提高松散回潮工序的控制精度，減少出口溫度和含水率的波動(dòng)，但在控制模型優(yōu)化、含水率控制精度等方面仍有較大的改進(jìn)空間。本文通過(guò)對(duì)駐馬店卷煙廠松散回潮工序?qū)嶋H生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析研究，建立分段預(yù)測(cè)前饋和EWMA反饋整合的加水控制模型，并通過(guò)自學(xué)習(xí)算法對(duì)模型進(jìn)行更新，以實(shí)現(xiàn)松散回潮工序加水量的精準(zhǔn)控制，提高出口含水率的穩(wěn)定性。

1 控制模型設(shè)計(jì)

當(dāng)前松散回潮工序的含水率控制主要通過(guò)對(duì)入口物料流量和來(lái)料含水率的測(cè)量值來(lái)確定需要的加水量[13-15]，通過(guò)數(shù)據(jù)分析建立更為有效的控制模型。

1.1 數(shù)據(jù)采集

以駐馬店卷煙廠“紅旗渠（新版銀河）”牌號(hào)卷煙的松散回潮工序?yàn)檠芯繉?duì)象，設(shè)定物料流量5000 kg/h，回風(fēng)溫度54℃～60℃，引射水蒸汽壓力0.22～0.30 MPa，熱風(fēng)風(fēng)機(jī)頻率32 Hz，滾筒電機(jī)頻率35 Hz，出口含水率的工藝標(biāo)準(zhǔn)要求為18.5%～20.5%，每6 s自動(dòng)采集1次數(shù)據(jù)。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)算從松散回潮來(lái)料含水率檢測(cè)點(diǎn)到加水點(diǎn)的時(shí)間為30 s，加水點(diǎn)到出口含水率檢測(cè)點(diǎn)的時(shí)間為90 s，以此時(shí)間關(guān)系建立來(lái)料含水率與加水量以及出口含水率的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

1.2 分段預(yù)測(cè)前饋控制

在連續(xù)多個(gè)生產(chǎn)批次中篩選出口含水率能連續(xù)30 s穩(wěn)定在（19.5±0.2）%范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)作為加水效果較好的樣本進(jìn)行分析，由于在生產(chǎn)穩(wěn)定的情況下物料流量基本保持不變，僅需考慮來(lái)料含水率與加水量的關(guān)系，如圖1所示。

圖1 加水量與來(lái)料含水率的對(duì)應(yīng)關(guān)系

由圖看出，在來(lái)料含水率的取值范圍上，由于煙葉的吸水能力與煙葉本身的含水量相關(guān)，煙葉含水率的變化與加水量之間往往不能呈線性相關(guān)關(guān)系，但在煙葉本身含水量的較小變化范圍內(nèi)仍呈顯著的線性相關(guān)關(guān)系。按照數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)可將來(lái)料含水率分為：小于13.5%、13.5%～14.7%、以及大于14.7%，分別命名為1、2、3，并分段進(jìn)行回歸分析，得到3組回歸曲線：

1：=27.93－1.741

2：=14.25－0.7341（1）

3：=10.16－0.4539

其中，表示加水量，L/h；表示來(lái)料含水率，%。

計(jì)算1和2回歸曲線的交點(diǎn)1，2和3回歸曲線的交點(diǎn)2分別為（＝13.59，＝4.27）、（＝14.60，＝3.53），據(jù)此將來(lái)料含水率的分段進(jìn)行修正：小于13.6%、13.6%～14.6%、以及大于14.6%，分別命名為＇1、＇2、＇3。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分段回歸，得到新的回歸曲線：

＇1：=27.90－1.7375

＇2：=14.28－0.7360（2）

＇3：=10.19－0.4562

即當(dāng)物料流量穩(wěn)定在設(shè)定值5000 kg/h時(shí)，可根據(jù)來(lái)料含水率的檢測(cè)值來(lái)預(yù)測(cè)需要的加水量的取值，對(duì)加水量設(shè)定值進(jìn)行實(shí)時(shí)前饋控制。

1.3 EWMA反饋控制

通過(guò)前饋控制能夠根據(jù)來(lái)料的變化對(duì)加水量進(jìn)行合理調(diào)整，但難以反映加工過(guò)程中的變化情況，因此有必要在前饋控制的同時(shí)根據(jù)加工過(guò)程狀況同時(shí)對(duì)加水量進(jìn)一步控制。Ingolfsso等[16]首次提出EWMA反饋控制器，后來(lái)該方法被廣泛用于半導(dǎo)體加工過(guò)程輸出偏差的反饋控制[17-19]，本文將此方法應(yīng)用于松散回潮工序的出口含水率反饋控制中。

在各工序工藝參數(shù)保持不變的情況下，在來(lái)料含水率的同一分段上，出口含水率v和來(lái)料含水率x的差k與加水量y基本滿足單輸入單輸出過(guò)程，其中，表示截距項(xiàng)，表示增益項(xiàng)，表示隨機(jī)誤差。

k＝+by+（3）

在每一個(gè)時(shí)刻，都能通過(guò)一個(gè)EWMA算法來(lái)更新截距項(xiàng)，并計(jì)算該時(shí)刻的反饋輸入值：

在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，由于數(shù)據(jù)的分段回歸，進(jìn)行EWMA迭代反饋的時(shí)刻之間可能會(huì)存在一定的時(shí)間間隔，比如在某個(gè)時(shí)刻的來(lái)料含水率處于＇3分段，但它的前三個(gè)采樣時(shí)刻的來(lái)料含水率都處于＇2分段，直到前面第四個(gè)采用時(shí)刻的來(lái)料含水率才處于＇3分段。這時(shí)，以距離當(dāng)前時(shí)刻最近的處于同一分段的時(shí)刻，即前面第四個(gè)采用時(shí)刻為－1，采用式（4）、（5）計(jì)算EWMA反饋加水量。

1.4 前饋反饋整合控制模型

為同時(shí)考慮過(guò)程輸入物料的波動(dòng)和加工過(guò)程狀態(tài)的變化，將前饋控制方法和反饋控制整合起來(lái)，形成分段預(yù)測(cè)前饋與EWMA反饋的整合控制模型，見(jiàn)圖2。

圖2 整合控制模型

在實(shí)際應(yīng)用中，在生產(chǎn)批次開(kāi)始之初，當(dāng)物料流量大于3000 kg/h時(shí)（記為0）進(jìn)行前饋控制，每個(gè)數(shù)據(jù)采集時(shí)按照式（2）的前饋預(yù)測(cè)計(jì)算30 s后的加水量設(shè)定值進(jìn)行加水控制；而在0+120后，有物料到達(dá)出口含水率檢測(cè)點(diǎn)，這時(shí)由式（2）和式（5）的反饋控制都可以計(jì)算得到一個(gè)加水量的取值，可通過(guò)加權(quán)的方式得到30 s后的加水量設(shè)定值進(jìn)行加水控制，其中，為加權(quán)系數(shù)，0＜≤1。通過(guò)多個(gè)批次的試驗(yàn)結(jié)果的比較，取＝0.60效果最佳。

加水量設(shè)定值＝×前饋計(jì)算值+（1－）反饋計(jì)算值 （7）

2 自學(xué)習(xí)優(yōu)化設(shè)計(jì)

在整合控制模型應(yīng)用過(guò)程中，受外部溫濕度環(huán)境變化、水分檢測(cè)儀器校準(zhǔn)等影響，可能導(dǎo)致控制模型逐漸與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程狀況不適應(yīng)，控制精度和靈敏度下降。因此，有必要采用自學(xué)習(xí)算法對(duì)控制模型進(jìn)行修正和優(yōu)化，優(yōu)化步驟見(jiàn)圖3。

圖3 自學(xué)習(xí)優(yōu)化步驟

在應(yīng)用整合控制模型對(duì)松散回潮工序的加水量進(jìn)行控制的過(guò)程中，每批次結(jié)束后，都需要通過(guò)計(jì)算該批次的過(guò)程能力指數(shù)來(lái)對(duì)該批次的整體質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中，T、T分別為上下規(guī)格界限，、分別為該批次的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

根據(jù)歷史批次的數(shù)據(jù)可構(gòu)造批次質(zhì)量監(jiān)控的控制圖[20]，選取15到20個(gè)批次的計(jì)算控制界限：

其中，為控制線系數(shù)，通常?。?；μ和σ為被選擇的多個(gè)批次的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。以此對(duì)最新批次的進(jìn)行監(jiān)控，由于越小說(shuō)明批次質(zhì)量越差，因此僅需判斷最新批次的是否低于下控制線，若低于，則說(shuō)明當(dāng)前批次質(zhì)量下降了，現(xiàn)在的控制模型不符合工序現(xiàn)狀，需進(jìn)行自學(xué)習(xí)優(yōu)化。在最新的2～3個(gè)批次的數(shù)據(jù)中篩選出口含水率能夠連續(xù)30 s穩(wěn)定在（19.5±0.2）%范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)作為樣本，按圖1的分段方式分別進(jìn)行前饋預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)回歸擬合分析，按式（6）重新計(jì)算反饋控制的估計(jì)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)整合控制模型的更新。

3 應(yīng)用效果

3.1 試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

試驗(yàn)設(shè)備：WQ3316型滾筒式葉片回潮機(jī)、710e NDC型在線水分儀、iFIX服務(wù)器、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及自行開(kāi)發(fā)的整合控制系統(tǒng)。

對(duì)駐馬店卷煙廠MES系統(tǒng)中采集的在線監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)控制模型的數(shù)據(jù)要求，保持物料流量5000 kg/h，回風(fēng)溫度54℃～60℃，引射水蒸汽壓力0.22～0.30 MPa，熱風(fēng)加熱蒸汽閥門(mén)開(kāi)度0～20%，熱風(fēng)風(fēng)機(jī)頻率32 Hz，滾筒電機(jī)頻率35 Hz等運(yùn)行參數(shù)不變，采集“紅旗渠（新版銀河）”卷煙的松散回潮工序的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并同時(shí)計(jì)算加水量的設(shè)定值通過(guò)OPC方式寫(xiě)入iFIX服務(wù)器實(shí)現(xiàn)加水量的實(shí)時(shí)控制。

3.2 數(shù)據(jù)分析

為比對(duì)控制系統(tǒng)的有效性，首先對(duì)單個(gè)批次的出口含水率變化趨勢(shì)進(jìn)行比較分析，見(jiàn)圖4。其中，＝19.5、U＝20.5、L＝18.5分別為出口含水率的目標(biāo)值和上下規(guī)格限，則分別表示該批次的均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

圖4 系統(tǒng)應(yīng)用前后出口含水率變化趨勢(shì)比較

可以發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用整合控制系統(tǒng)后的出口含水率明顯更集中，更靠近目標(biāo)值19.5%。進(jìn)一步對(duì)多個(gè)批次的質(zhì)量水平進(jìn)行比較，表1為整合控制系統(tǒng)應(yīng)用前后各10個(gè)批次過(guò)程質(zhì)量指標(biāo)的數(shù)據(jù)對(duì)比。

表1 系統(tǒng)應(yīng)用前后出口含水率批次質(zhì)量指標(biāo)比對(duì)

Tab.1 Comparison of batch quality indicators of outlet moisture content before and after using the proposed system

可以看出，系統(tǒng)應(yīng)用前出口含水率的均值偏移量|T－|的平均值為0.129，系統(tǒng)應(yīng)用后減小到了0.048，減少了62.8%；過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差從系統(tǒng)應(yīng)用前的0.211減少到系統(tǒng)應(yīng)用后的0.177，減小了約16.1%；過(guò)程能力指數(shù)從系統(tǒng)應(yīng)用前的1.38提高到系統(tǒng)應(yīng)用后的1.81，提高了約31%。說(shuō)明運(yùn)用整合控制系統(tǒng)能夠有效提高該工序的過(guò)程質(zhì)量水平。

4 結(jié)論

為提高松散回潮工序出口含水率的控制能力，采用一種分段前饋預(yù)測(cè)控制與EWMA反饋控制整合的方法構(gòu)建了松散回潮加水控制模型，并設(shè)計(jì)了一種自學(xué)習(xí)作業(yè)流程對(duì)控制模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化和修正。選取駐馬店卷煙廠生產(chǎn)的“紅旗渠（新版銀河）”牌卷煙為對(duì)象進(jìn)行應(yīng)用效果比對(duì)驗(yàn)證，結(jié)果表明：改進(jìn)后過(guò)程均值與控制目標(biāo)的平均偏移量、過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)差分別減小了62.8%和16.1%，過(guò)程能力指數(shù)提高了31%，過(guò)程質(zhì)量顯著提升。對(duì)于其它牌號(hào)的卷煙，由于煙葉吸水特性、工藝參數(shù)要求等的不同，加水控制模型也會(huì)發(fā)生改變，因此需要針對(duì)每個(gè)牌號(hào)分別收集多個(gè)批次數(shù)據(jù)按照同樣的方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來(lái)建立各自的加水控制模型。這種在線智能控制和自學(xué)習(xí)優(yōu)化調(diào)整的方法是建立在歷史數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，且通常需要較多批次的數(shù)據(jù)，因此可以推廣應(yīng)用到其它類似的較大批量的制絲生產(chǎn)工序關(guān)鍵質(zhì)量特性指標(biāo)的有效控制。

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Water supply control system based on integrated model of segmented forecast feedforward and EWMA feedback for loosening and conditioning process

HOU Jiawen1, WANG Haiyu2, YANG Longfei3, LI Chao4, WANG Dongdong1*

1 Zhumadian Cigarette factory, China Tobacco Henan Industrial Co. Ltd.. No. 1, Nanhai Road Zhumadian 463000, Henan, China;2 Business School, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, Henan, China;3 Xuchang Cigarette Factory, Henan Zhongco Industry Co., Ltd., Xuchang 461001, China;4 Henan Center Line Electronic Science and Technology Co. Ltd.. Zhengzhou 450004, Henan, China

This study aims to enhance control precision of output moisture content and control the quality variation of tobacco in loosening and conditioning process.A segmented forecast method was used to realize feedforward control of water filling valve according to input moisture content, and an EWMA method was used to realize feedback control according to the difference between actual value and the target value of output moisture content. Then, an integrated water supply control model was established by combining feedforward and feedback control, and then revised by self-learning optimization algorithm.The control precision of output moisture content and quality consistency of tobacco were significantly improved, the deviation between mean value and target value and the process standard deviation decreased by 41.8% and 12.3% respectively, and the process capability index increased by 21%.The proposed method effectively improved the quality control level in loosening and conditioning process.

loosening and conditioning; water supply control system; segmented forecast; exponentially weighted moving average; self-learning

Corresponding author. Email：34036674@qq.com

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71672209）；河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司科技項(xiàng)目（A202056）

侯加文（1972年—），男，工程師，大學(xué)，主要研究方向煙草制絲設(shè)備電氣

汪冬冬（1983年—），男，工程師，研究生，主要研究方向煙草制絲設(shè)備電氣

2021-11-26；

2022-04-27

侯加文，王海宇，楊龍飛，等. 基于分段預(yù)測(cè)前饋與EWMA反饋整合的松散回潮加水控制系統(tǒng)[J]. 中國(guó)煙草學(xué)報(bào)，2022，28（4）. HOU Jiawen, WANG Haiyu, YANG Longfei, et al. Water supply control system based on integrated model of segmented forecast feedforward and EWMA feedback for loosening and conditioning process[J]. Acta Tabacaria Sinica, 2022,28(4). doi:10.16472/j. chinatobacco.2021.246