CN110458474A - 一种卷烟卷制物理质量综合评价方法 - Google Patents
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Abstract
一种卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：该方法通过卷烟卷制质量历史数据分析、质量指标主成分分析，考虑不同单项指标之间的协同效应，从支重、吸阻、硬度、通风率、端部落丝、含末率、空头率等质量指标出发，通过数据采集、数据标准化处理、标准化数据主成分分析，建立批次卷烟综合物理质量评价模型。为卷烟卷制综合质量评价分析和卷烟加工质量提升提供必要的评价技术手段，促进卷烟生产过程的改进提升。
Description
技术领域
本发明涉及一种卷烟生产加工过程烟支卷制质量评价方法，具体地说涉及一种对卷烟进行卷制物理质量进行综合评价的方法,可用于对常规卷烟、细支卷烟、中支卷烟等卷制稳定性及物理质量的综合评价。
背景技术
卷烟作为一种消费品，卷烟烟支卷制综合质量的稳定性对消费者的感官感受具有显著影响，卷烟卷制加工环节中众多因素会影响卷烟卷制加工质量的稳定性，这些因素相互关联又相互制约，共同对烟支的质量产生影响。
卷烟烟支物理质量评价包括烟支单支重量、长度、圆周、吸阻、硬度、通风率、端部落丝、含末率、掉落烟头倾向等衡量指标。目前烟支质量的评价主要通过以下几种评价方法：(1)采用GB 5606《卷烟》评价方法或类似的企业评价方法进行附和性检验；(2)对各项物理指标，进行单因素指标评价或分析，对各项指标合格率分别进行评价，或者采用单因素变量分析，通过方差分析、统计假设检验等方法对指标的均值、标准差等进行差异显著性分析；(3)采用专家咨询确定权重的方法(如CN201610909750的方法)，对各项指标权重进行确定，进而对烟支整体质量稳定性进行评价。
尽管这些方法在生产过程中对烟支质量进行了评价，促进了烟支卷制质量的提升，但仍存在以下缺陷。(1)现有的分析评价方法大多进行附和性检验，即分析检测结果是否在允差范围内，未考虑在合格品基础上更进一步的评价，比如：未考虑批次测定均值与设定值之间的偏离程度，加工允差范围内测定结果在中心值附近的离散程度(聚集程度)等；(2)单因素指标统计分析，工作量大，且数据处理复杂，未考虑不同单项指标之间的协同效应(如，支重与吸阻的协同效应等)，不利于对卷烟质量做出综合、准确、客观的评价结论；(3)专家咨询确定评价权重的方法更多是依据专家长期经验，缺乏针对品牌的系统数据分析和严格的数据处理。
因此，研发一种区分度高、科学合理、能够对卷烟卷制综合质量进行评价分析的方法，为卷烟加工质量提升提供必要的评价技术手段，对于卷烟生产过程的改进提升具有非常重要的意义。尤其是随着细支和中支卷烟生产规模的快速扩大，卷制质量的波动问题更为突出，因此，卷制质量的综合评价方法研发和建立，成为行业迫切需要解决的关键技术问题。
发明内容
本发明正是针对以上存在的问题，从支重、吸阻、硬度、通风率、端部落丝、含末率、空头率等质量指标出发，通过数据采集、数据标准化处理、标准化数据主成分分析，建立批次卷烟综合物理质量评价模型。为卷烟卷制综合质量评价分析和卷烟加工质量提升提供必要的评价技术手段，促进卷烟生产过程的改进提升。
本发明的目的是为了弥补现有技术方法的不足，提供一种卷烟烟支卷制物理质量综合评价方法；该方法可以通过卷烟卷制质量历史数据分析、质量指标主成分分析，考虑不同单项指标之间的协同效应，进行卷烟综合质量评价模型的构建，通过针对品牌的系统数据分析和严格的数据处理，实现对卷制质量的综合、科学、准确评价。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种卷烟卷制物理质量综合评价方法，该方法通过卷烟卷制质量历史数据分析、质量指标主成分分析，考虑不同单项指标之间的协同效应，进行卷烟综合质量评价模型的构建，为卷烟卷制综合质量评价分析和卷烟加工质量提升提供必要的评价技术手段，具体步骤如下：
(一)卷烟卷制历史数据的采集：采集评价牌号的不同班次，不同机台，覆盖早、中、晚班共200批次卷制卷烟的物理质量指标，包括支重、吸阻、硬度、通风率、端部落丝、含末率、空头率等7项常规质量指标。
(二)卷制质量数据标准化处理：对采集的支重、吸阻、硬度、通风率等4项烟支质量指标，分别对每项指标的偏离度和离散度进行标准化处理，采集质量指标数据经标准化理后，变为支重偏差率、支重变异系数、吸阻偏差率、吸阻变异系数、硬度偏差率、硬度变异系数、通风率偏差率、通风率变异系数、端部落丝率、含末率、空头率等11项质量指标。
其中偏离度采用偏差率表示，离散度采用变异系数表示，具体计算公式如下：
端部落丝采用端部落丝率作为标准化处理指标，具体计算公式如下：
(三)质量指标主成分分析：包括质量指标相关性矩阵分析、变量总方差分析、主成分载荷矩阵计算、主成分相关系数矩阵计算和主成分得分计算。
所述质量指标相关性矩阵在在11项烟支质量指标标准化基础上，进行标准化的11个变量两两之间相关性进行分析，计算相关系数方阵。
所述变量总方差分析是在在11项烟支质量指标相关性分析基础上，对烟支质量指标的总方差进行计算分析。
所述主成分载荷矩阵是对11项卷制烟支质量指标的主成分载荷(特征向量、元件或因子)进行计算。
所述主成分相关系数矩阵是指对11项卷制烟支质量指标的元件评分系数进行计算，具体计算过程，采用每一个元素(特征向量)分别除以第i个特征根λi(主成分方差或贡献度)的平方根，即得到主成分分析的第i个主成分的系数，组成主成分相关系数(元件评分系数)矩阵。
所述主成分得分由线性方程得出，具体为主成分每一个相关系数与对应的标准化后的变量乘积加和求得。
(四)卷烟卷制综合质量评价建模
以200批次作为样本总体，将样本总体主成分分析结果中的主成分方差λi和主成分相关系数矩阵进行固化，建立卷烟综合物理质量评价模型，对不同批次进行批次得分评价分析和综合质量评价。
所述批次得分计算是在主成分得分计算基础上，对批次综合得分进行计算，采用该批次各主成分得分Yi与各主成分方差λi的乘积之和进行计算，即
Y＝λ1Y1+λ2Y2+λ3Y3+λ4Y4+λ5Y5
λi为主成分方差，
Yi为主成分，
所述综合质量评价是以200批次的得分情况作为分析总体，建立质量评价模型，以百分制表示，即以批次得分最小值时，百分制为100分；批次得分最高值时，百分制为0分。其它批次得分采用换算办法得出
并进一步划分为：
本发明具有如下优点：
1、实现了卷烟卷制质量的综合评价分析，能够通过综合质量一项指标反映卷烟卷制综合质量；
2、考虑批次测定均值与设定值之间的偏离程度，加工允差范围内测定结果在中心值附近的离散程度(聚集程度)等，利于卷制质量的持续改进与提升；
3、考虑了不同卷制质量单项指标之间的协同效应(如，支重与吸阻的协同效应等)，通过主成分分析，将质量指标进行降维，利于对卷烟质量做出综合、准确、客观的评价结论；
4、本方法采用大量历史数据采集，针对品牌的系统数据分析和严格的数据处理，得出质量评价指标权重，避免了专家咨询确定评价权重的方法依据专家个人长期经验，缺乏系统数据统计分析的缺点；
5、与单因素质量指标统计分析评价相比，工作量降低，评价结果简单直观。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明质量指标主成分分析步骤。
具体实施方式
下面对本发明以下结合附图(实施例)做进一步详细说明(参见图1)。
(一)卷烟卷制历史数据的采集：采集A牌号的不同班次，不同机台，覆盖早、中、晚班共200批次卷制卷烟的物理质量指标，包括支重、吸阻、硬度、通风率、端部落丝、含末率、空头率等7项常规质量指标。
(二)卷制质量数据标准化处理：对采集的支重、吸阻、硬度、通风率等4项烟支质量指标，分别对每项指标的偏离度和离散度进行标准化处理，采集质量指标数据经标准化理后，变为支重偏差率、支重变异系数、吸阻偏差率、吸阻变异系数、硬度偏差率、硬度变异系数、通风率偏差率、通风率变异系数、端部落丝率、含末率、空头率等11项质量指标。
其中偏离度采用偏差率表示，离散度采用变异系数表示，具体计算公式如下：
端部落丝采用端部落丝率作为标准化处理指标，具体计算公式如下：
采集质量指标数据经标准化理后，变为支重偏差率、支重变异系数、吸阻偏差率、吸阻变异系数、硬度偏差率、硬度变异系数、通风率偏差率、通风率变异系数、端部落丝率、含末率、空头率等11项质量指标。具体见表1所示。
表1 烟支质量指标数据标准化处理结果
(三)质量指标主成分分析包括指标相关性矩阵分析、变量总方差分析、主成分载荷矩阵计算、主成分相关系数矩阵计算和主成分得分计算(参见图2)。
①指标相关性矩阵
在11项烟支质量指标标准化基础上，进行标准化的11个变量两两之间相关性进行分析，相关系数方阵见下表2所示。
表2烟支质量指标相关性矩阵
②变量总方差分析
在11项烟支质量指标相关性分析基础上，对烟支质量指标的总方差进行计算分析，结果见下表3所示，由表中数据可知，以方差大于0.8为主成分共6个，6个主成分累加占到总方差的74.047％。
表3 烟支质量指标总方差统计分析结果
③主成分载荷矩阵
对11项卷制烟支质量指标的主成分载荷(特征向量、元件或因子)进行计算，结果矩阵见下表4所示。
表4 元件(特征向量)矩阵a
④主成分相关系数矩阵
对11项卷制烟支质量指标的元件评分系数进行计算，具体计算过程，采用表中的第i列的每一个元素(特征向量)与分别除以第i个特征根λi(主成分方差或贡献度)的平方根，即得到主成分分析的第i个主成分的系数，主成分相关系数(元件评分系数)矩阵见下表5所示，由表中数据可知，主成分1主要代表硬度偏差率和吸阻偏差率，主成分2主要代表通风率变异系数和通风率偏差率，主成分3主要代表端部落丝率和支重变异系数，主成分4主要代表硬度变异系数和支重变异系数，主成分5主要代表吸阻变异系数和支重偏差率主成分6主要代表吸阻变异系数。
表5 主成分相关系数(元件评分系数)矩阵
⑤主成分得分
主成分得分，由线性方程得出，具体为主成分每一个相关系数与对应的标准化后的变量乘积加和求得，如：第一主成分的得分：FAC1-1：
Y1＝0.025x1*+0.085x2*+0.317x3*+(-0.238)x4*+……+(-0.142)x11*
由此求得各批次主成分的得分。具体见下表6。
表6 主成分得分计算结果
(4)卷烟综合质量评价模型的建立
以200批次作为样本总体，将样本总体主成分分析结果中的主成分方差λi和主成分相关系数矩阵(见表5)进行固化，建立卷烟综合物理质量评价模型，对不同批次进行评价分析。
①批次得分计算
在主成分得分计算基础上，对批次综合得分进行计算，采用该批次各主成分得分Yi与各主成分方差λi(见表3)的乘积之和进行计算，即
Y＝λ1Y1+λ2Y2+λ3Y3+λ4Y4+λ5Y5
λi为主成分方差，
Yi为主成分，
Yi＝0.025x1,1*+0.085x1,2*+0.317x1,3*+(-0.238)x1,4*+……+(-0.142)x1,11*
如批次1得分计算：
Y＝λ1Y1+λ2*Y2+λ3Y3+λ4Y4+λ5Y5
＝2.064*(-1.59)+1.572*0.30+1.552*0.64+1.12*(-1.75)+1.019*(-0.03)+0.819*(-0.53)
＝-4.24
由此求得各批次综合得分Y，具体见下表7中批次得分Y。
表7 因子得分及综合质量计算结果
②综合质量评价
由于各因素标准化后，分别表征的是偏移量(偏差率)、离散程度(变异系数)，以及与质量呈负相关的含末率、端部落丝率等，因此批次得分为望小值，即得分越小(越低)，表示该批次物理综合质量越好；其中批次得分与0越接近，说明该批次与总体评价批次平均值越接近；批次得分值越大(越高)标明该批次物理综合质量越差。
以200批次的得分情况作为分析总体，建立质量评价模型，以百分制表示，即以批次得分最小值时，百分制为100分；批次得分最高值时，百分制为0分；其它批次得分采用换算办法得出
因此，批次得分最高的第77批次(14.79)，百分制综合得分为0分，即在总体批次中卷制综合物理质量最差；批次得分最低的第8批次(-5.73)，百分制综合得分为100分，即在总体批次中卷制综合物理质量最好，采用该方法换算后的质量档次评价结果见表8。在实际计算过程中，当批次得分高于14.79，百分制得分为0；当批次得分低于-5.73，百分制得分为100。
并可以进一步划分为：
(5)卷烟综合质量评价模型的应用
利用建立的批次卷烟综合质量评价模型，对A牌号生产的24个批次的卷制烟支物理指标进行检测，检测结果见下表8所示：
表8 物理指标检测结果
对采集质量指标数据进行标准化处理，标准化处理后，变为支重偏差率、支重变异系数、吸阻偏差率、吸阻变异系数、硬度偏差率、硬度变异系数、通风率偏差率、通风率变异系数、端部落丝率、含末率、空头率等11项质量指标。标准化结果见下表9所示。
表9 烟支质量指标数据标准化处理结果
将标准化后的数据代入相关系数方程，相关系数方程系数由主成分相关系数(元件评分系数)矩阵得到。
如：第一主成分的得分：FAC1-1：
Y1＝0.025x1*+0.085x2*+0.317x3*+(-0.238)x4*+……+(-0.142)x11*
由此求得各批次主成分的得分，具体计算结果见表10。
表10 主成分得分计算结果
对批次主成分得分情况及综合质量评价结果进行计算，计算结果见表11。
表11 因子得分及综合质量计算结果
由上表可知，采用建立的批次卷烟综合质量评价模型对24个批次卷制综合物理质量评价结果可知：(1)批次综合质量得分范围在56.50分～99.38分，平均分为78.58分。(2)有4个批次质量档次为优，10个批次质量档次为良，7个批次质量档次为中，3个批次质量档次为差，说明该综合评价方法可以对不同批次卷制质量进行评价区分，为进一步卷制质量改进提升提供依据。(3)通过分析可知，1#、2#、3#机台的平均综合质量得分分别为83.65分、87.43分、61.95分；即1#和2#机台的平均得分在80分以上，质量档次属于良，而3#机台平均得分只有61.95分，平均质量档次属于中，其中有三个批次属于差，建议进行整改排查。因此利用该批次卷烟综合质量评价模型可以实现不同机台卷制质量比较。
Claims (7)
1.一种卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：该方法通过卷烟卷制质量历史数据分析、质量指标主成分分析，考虑不同单项指标之间的协同效应，进行卷烟综合质量评价模型的构建，为卷烟卷制综合质量评价分析和卷烟加工质量提升提供必要的评价技术手段，具体步骤如下：
(1)卷烟卷制历史数据的采集：采集评价牌号的不同班次，不同机台，覆盖早、中、晚班共200批次卷制卷烟的物理质量指标，包括支重、吸阻、硬度、通风率、端部落丝、含末率、空头率7项常规质量指标；
(2)卷制质量数据标准化处理：对采集的支重、吸阻、硬度、通风率4项烟支质量指标，分别对每项指标的偏离度和离散度进行标准化处理，采集质量指标数据经标准化理后，变为支重偏差率、支重变异系数、吸阻偏差率、吸阻变异系数、硬度偏差率、硬度变异系数、通风率偏差率、通风率变异系数、端部落丝率、含末率、空头率11项质量指标。
其中偏离度采用偏差率表示，离散度采用变异系数表示，具体计算公式如下：
端部落丝采用端部落丝率作为标准化处理指标，具体计算公式如下：
(3)质量指标主成分分析：包括质量指标相关性矩阵分析、变量总方差分析、主成分载荷矩阵计算、主成分相关系数矩阵计算和主成分得分计算；
(4)卷烟卷制综合质量评价建模
以200批次作为样本总体，将样本总体主成分分析结果中的主成分方差λi和主成分相关系数矩阵进行固化，建立卷烟综合物理质量评价模型，对不同批次进行批次得分评价分析和综合质量评价。
2.根据权利要求1所述的卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述质量指标相关性矩阵在在11项烟支质量指标标准化基础上，进行标准化的11个变量两两之间相关性进行分析，计算相关系数方阵。
3.根据权利要求1所述的卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述变量总方差分析是在在11项烟支质量指标相关性分析基础上，对烟支质量指标的总方差进行计算分析。
4.根据权利要求1所述的卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述主成分载荷矩阵是对11项卷制烟支质量指标的主成分载荷(特征向量、元件或因子)进行计算。
5.根据权利要求1所述的卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述主成分相关系数矩阵是指对11项卷制烟支质量指标的元件评分系数进行计算，具体计算过程，采用每一个元素(特征向量)分别除以第i个特征根λi(主成分方差或贡献度)的平方根，即得到主成分分析的第i个主成分的系数，组成主成分相关系数(元件评分系数)矩阵。
6.根据权利要求1所述的卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述主成分得分由线性方程得出，具体为主成分每一个相关系数与对应的标准化后的变量乘积加和求得。
7.根据权利要求1所述的卷烟卷制物理质量综合评价方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述批次得分计算是在主成分得分计算基础上，对批次综合得分进行计算，采用该批次各主成分得分Yi与各主成分方差λi的乘积之和进行计算，即
Y＝λ1Y1+λ2Y2+λ3Y3+λ4Y4+λ5Y5
λi为主成分方差，
Yi为主成分，
所述综合质量评价是以200批次的得分情况作为分析总体，建立质量评价模型，以百分制表示，即以批次得分最小值时，百分制为100分；批次得分最高值时，百分制为0分；其它批次得分采用换算办法得出
并进一步划分为：90≤η≤100，优
80≤η<90，良
60≤η<80，中
0≤η<60，差。
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