CN110160985B - 一种调校在线化学成分检测仪检测烟碱含量的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种调校在线化学成分检测仪检测烟碱含量的方法，属于烟叶化学成分检测领域，所述的调校在线化学成分检测仪检查烟碱含量的方法包括以下步骤，步骤一，烟叶光谱检测；步骤二，建立用于预测在线生产烟叶化学值的模型；步骤三，根据不同部位烟叶设置取值范围；步骤四，对系统斜率和截距进行调整。本发明通过使用这种调校方法，在线动态检测精度、烟碱变异系数都得到很大改善。
Description
技术领域
本发明属于烟叶化学成分检测领域，更具体的说涉及一种调校在线化学成分检测仪检查烟碱含量的方法。
背景技术
红河打叶复烤生产线上，设有两台在线化学成分检测仪，用于检测烤后成品片烟的主要化学成分(总糖、还原糖、总氮、烟碱、氯、钾等)。并生成与打包烟箱一一对应的化学成分含量数据，显示在打包烟箱标签上。掌握烟叶化学成分的构成、含量和趋势，积累烟叶化学成分数据，建立行业共享的烟叶化学成分数据库，可以为卷烟生产企业的原料采购、配方设计、加香加料提供必要的技术支撑，同时还为优化烟叶资源配置提供丰富的基础数据信息，有效指导行业的两烟生产工作，是行业发展的趋势。
由于每年生产的烟叶品种、等级、产地差异较大，上一年的模型对于下一年的烟碱值预测不一定有效，需要根据检测情况不断地扩充模型，提高模型预测精度。但是通过两年时间的运行，发现这种方法，不能满足外部验证相对误差≤ 5％的要求、在线烟碱值的批次变异系数也常常大于4.5％，不符合考核要求。
发明内容
本发明采用新的烟碱检测调校方法，通过使用这种调校方法，在线动态检测精度、烟碱变异系数都得到很大改善。
为了实现上述目的，本发明是通过以下技术方案时下的：所述的调校在线化学成分检测仪检测烟碱含量的方法包括以下步骤：
步骤一，烟叶光谱检测；
步骤二，建立用于预测在线生产烟叶化学值的模型；
步骤三，根据不同部位烟叶设置取值范围；
步骤四，对系统斜率和截距进行调整。
优选的，所述的步骤1，烟叶光谱检测：采用近红外光谱照射在烟叶上，通过烟叶的漫反射回到光谱仪主机进行分析，通过光谱软件的运算，可以得到与当前照射烟叶相对应的光谱图。
优选的，所述的步骤2，收集不同等级烟叶的光谱图集与相对应的实验室化学值，通过一定的数学关联，可以建立用于预测在线生产烟叶化学值的模型，模型建立完成后，可以用于在线生产烟叶化学值的预测。
优选的，所述的步骤3，不同部位的烟碱平均值差异较大，我们需要在换级时根据不同部位烟叶设置值范围，达到对检测数据“掐头去尾”的作用，防止极端值的出现，影响整批烟碱变异系数值。
优选的，所述的步骤4，在系统里面斜率和截距的初始值是1和0，斜率的调整首先需要得到当前生产等级的均值，每次换级只需得到当前生产等级的均值、方差，设置一个期望的变异系数，就可以得到新的斜率和截距，从而使烟碱变异系数稳定在期望的值上。
优选的，步骤4中当前生产等级的均值采用换级后生产半小时的取样数据作为均值。
优选的，所述的步骤4具体求斜率的方法如下：
假设原不稳定的烟碱值数据与新烟碱值数据间有线性关系，可用y＝kx+b描述，根据随机变量均值和方差的性质，有下列关系
均值E(y)＝E(kX+b)＝kE(X)+b
方差D(y)＝D(kX+b)＝K2D(X)
烟碱变异系数CV＝S/X；方差D＝S2
公式中均值X取当前生产等级前半小时数据的均值、变异系数CV值取期望值3％，由此可以计算出新随机变量的标准差S,从而得出新方差D’；新
因为E(X)＝kE(X)+b；所以可以得出b’＝E(X)*(1-k),而E(X)可以用原均值X替代。
本发明有益效果：
本发明采用新的烟碱检测调校方法，通过使用这种调校方法，在线动态检测精度、烟碱变异系数都得到很大改善。
附图说明
图1，本发明检测系统网络拓扑图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例和附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属本发明保护范围。
近红外光谱照射在烟叶上，光谱通过烟叶的漫反射回到光谱仪主机进行分析，通过蔡司光谱软件的运算，可以得到与当前照射烟叶相对应的光谱图。收集不同等级烟叶的光谱图集与相对应的实验室化学值，通过一定的数学关联，可以建立用于预测在线生产烟叶化学值的模型。模型建立完成后，可以用于在线生产烟叶化学值的预测。烟叶的诸多化学成分中，烟碱变化对于烟叶吸味的影响较大，因此上级考核主要围绕烟碱的变异系数展开，要求红河打叶复烤的烟碱变异系数≤4.5％。
(1)通过分析历年实验室样品的烟碱值发现，不同部位的烟碱平均值差异较大。按烟叶部位统计2018年1月-11月烟碱值，得出以下规律，上部烟烟碱均值3.39，中部烟烟碱均值2.46，下部烟烟碱均值1.77，根据这个实际情况，我们需要在换级时根据不同部位烟叶设置值范围。达到对检测数据“掐头去尾”的作用，防止极端值的出现，影响整批烟碱变异系数值。
(2)经过值范围的限定后，我们的检测数据就在这个范围内波动，但是这种波动仍然不能准确地描述当前生产烟叶的烟碱值的真实变化。这时需要对斜率和截距进行调整，在系统里面斜率和截距的初始值是1和0。
代表实验室检测的真实值和模型预测的预测值一致。
那么我们调整斜率和截距的依据是什么呢？我们提出了一种基于烟碱均值的检测调校方法。我们需要这组数据围绕均值尽可能小地波动。首先我们要得到当前生产等级的均值，因此我们取换级后生产半小时的数据作为均值的参考。比如当前生产的烟叶等级为某产地、某品种CCSF，生产半小时后得到一组实验室检测数据，烟碱均值为2.5，标准偏差为0.12。根据调校前后烟碱均值保持不变这一原则，设计公式，可计算得到新的斜率和截距。把此公式编入电子表格。每次换级，只需得到当前生产等级的均值、方差，设置一个期望的变异系数，就可以得到新的斜率和截距，从而使烟碱变异系数稳定在期望的值上。
假设原不准确的烟碱值数据与新烟碱值数据间有现性关系，可用y＝kx+b描述，根据随机变量均值和方差的性质，有下列关系
均值E(y)＝E(kX+b)＝kE(X)+b
方差D(y)＝D(kX+b)＝k2D(X)
烟碱变异系数CV＝S/X；方差D＝S2
公式中均值X取当前生产等级前半小时数据的均值、变异系数CV值取期望值3％，由此可以计算出新随机变量的标准差S,从而得出新方差D’；新
因为E(X)＝kE(X)+b；所以可以得出b’＝E(X)*(1-k),而E(X)可以用原均值X替代。
通过使用这种调校方法，在线动态检测精度、烟碱变异系数都得到很大改善。下面是一组新方法调校后取样得出的烟碱值，通过实验室测量后，与在线值进行对比。在线动态检测精度在+-5％以内，且该批次的烟碱变异系数为3.25％。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
Claims (1)
1.一种调校在线化学成分检测仪检测烟碱含量的方法，其特征在于：所述的调校在线化学成分检测仪检测烟碱含量的方法包括以下步骤：
步骤一，烟叶光谱检测；采用近红外光谱照射在烟叶上，通过烟叶的漫反射回到光谱仪主机进行分析，通过光谱软件的运算，得到与当前照射烟叶相对应的光谱图；
步骤二，建立用于预测在线生产烟叶化学值的模型；收集不同等级烟叶的光谱图集与相对应的实验室化学值，通过一定的数学关联，建立用于预测在线生产烟叶化学值的模型，模型建立完成后，用于在线生产烟叶化学值的预测；
步骤三，根据不同部位烟叶设置取值范围；
步骤四，对系统斜率和截距进行调整；当前生产等级的均值采用换级后生产半小时的数据作为均值，在系统里面斜率和截距的初始值是1和0，斜率的调整首先需要得到当前生产等级的均值，每次换级只需得到当前生产等级的均值、方差，设置一个期望的变异系数，得到新的斜率和截距，从而使烟碱变异系数稳定在期望的值上；
所述的步骤四具体求斜率的方法如下：
假设原不稳定的烟碱值数据与新烟碱值数据间有线性关系，用y＝kx+b描述，根据随机变量均值和方差的性质，有下列关系
均值E(y)＝E(kX+b)＝kE(X)+b
方差D(y)＝D(kX+b)＝k2D(X)
烟碱变异系数CV＝S/X；方差D＝S2
公式中均值X取当前生产等级前半小时数据的均值、变异系数CV值取期望值3％，由此计算出新随机变量的标准差S,从而得出新方差D’；新
因为E(X)＝k’E(X)+b’；所以得出b’＝E(X)*(1-k),而E(X)用原均值X替代。
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Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101564199A (zh) * | 2009-05-27 | 2009-10-28 | 天昌国际烟草有限公司 | 均值化生产控制型打叶复烤新方法 |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101710073A (zh) * | 2009-12-10 | 2010-05-19 | 云南瑞升烟草技术（集团）有限公司 | 利用近红外光谱检测造纸法再造烟叶物化指标的方法 |
| CN102106956B (zh) * | 2011-03-21 | 2012-07-04 | 江西汇仁药业有限公司 | 一种测定肾宝合剂渗漉液近红外光谱，比重及淫羊藿苷含量的方法 |
| CN104596974A (zh) * | 2015-01-30 | 2015-05-06 | 云南中烟工业有限责任公司 | 近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶填充值的方法 |
| CN105973877B (zh) * | 2016-05-07 | 2018-09-11 | 浙江理工大学 | 一种基于曲线拟合和毒理分析算法的水质远程在线监测方法 |
| CN106053383A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-10-26 | 四川威斯派克科技有限公司 | 一种烟草加工过程中的近红外在线检测方法 |
| CN108181263B (zh) * | 2017-12-29 | 2021-01-12 | 浙江中烟工业有限责任公司 | 基于近红外光谱的烟叶部位特征提取及判别方法 |
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2019
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101564199A (zh) * | 2009-05-27 | 2009-10-28 | 天昌国际烟草有限公司 | 均值化生产控制型打叶复烤新方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 烟叶模块烟碱变异系数与几个因子的相关性分析;吴有祥等;《安徽农业科学》;20170930;第45卷(第9期);第96-97页 * |
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