CN110857941A - 一种预测烟支燃烧锥落头的方法及其应用 - Google Patents

一种预测烟支燃烧锥落头的方法及其应用 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种预测烟支烟燃烧锥落头的方法，通过训练集，创建了分割法模型。所述模型的作用主要是建立燃烧锥落头与烟丝填充状态的关系。本发明还公开了一种预测烟支烟燃烧锥落头的方法的应用。采用该方法得到的预测值与实测值之间的决定系数(R2)和一致性指标(D指标)都达到0.9以上。与现有的直接测定燃烧锥落头率的方法相比，本发明实现了破坏性检测到无损检测的转换，且能够得出整支烟可能落头的全部位置，位置精度可达1mm。

Description

一种预测烟支燃烧锥落头的方法及其应用
技术领域
本发明涉及卷烟产品质量检测技术领域，特别是一种用烟支密度预测烟支燃烧锥是否落头的方法及其应用。
背景技术
燃烧锥落头会使烟支抽吸中断，降低消费者对卷烟品牌的认可度；掉落的火头还可能会引发火灾，损害消费者利益。
鉴于细支烟落头现象比较常见，烟草行业很快将发布卷烟燃烧锥落头倾向测试的行业标准。未来，烟草工业企业会将燃烧锥落头纳入卷烟质量控制范畴。
现有的研究涉及烟丝结构、卷烟纸燃速、切丝宽度、水分等因素对燃烧锥落头的影响。这些影响因素本质是使烟支燃烧锥的受力发生变化，从而改变了烟支落头性能。
烟支中烟丝填充状态也是一个改变烟支燃烧锥受力的重要影响因素。但目前的研究仅涉及烟丝填充对不同平准器对烟支密度的影响、平准器对烟支空头率的影响、烟支密度标准偏差对端部落丝量的影响，而少见从烟丝填充的角度研究燃烧锥落头的报道。
现有的烟支燃烧锥落头检测方法主要是利用机器敲击或弹击正在燃烧的烟支。所述方法的缺陷主要有两个：一是必须将烟支点燃才能测定其落头率。检测过程中必须对样品进行破坏。二是只能测出发生落头的第一个位置，而不能预测可能落头的其他位置。
中国专利CN108303344A公开了一种评判卷烟燃烧锥掉落的方法。该方法利用回丝填充值的倒数来求取最佳理论密度，然后将之与样本的实测烟支密度分两个判定区间进行比较，可得出样本卷烟燃烧锥可能掉落的比例。该专利只考虑了烟丝填充值这一个物理指标，而燃烧锥落头倾向还受卷烟纸燃速、水分、烟丝中添加的薄片等其他多个因素的影响。采用不同的卷烟纸实测的燃烧锥掉落比例是不同的，但由该方法预测的燃烧锥掉落比例却不会改变。因此，该方法适用范围很窄。
发明内容
相对于现有技术，本发明的第一个目的在于提供一种利用烟支密度所建立的落头预测模型，在不破坏样品的情况下，仅从烟丝填充状态预测燃烧锥落头的方法。
本发明的第二个目的在于提供一种预测燃烧锥落头的方法的应用。
本发明一种预测烟支燃烧锥落头的方法，包括如下步骤：
(1)收集训练集中烟支各位点的实际密度，然后求取各位点的实际密度变化率；
(2)点燃训练集中的烟支，记录烟支燃烧锥落头的位点和未落头的位点；
(3)将步骤(2)记录的烟支落头位点的实际密度与实际密度变化率和烟支未落头位点的实际密度与实际密度变化率进行拟合，得到烟支燃烧锥落头预测模型：x1<A×y1+B；x2>A×y2+B；
式中：A、B为具体拟合参数；x1为烟支落头位点的实际密度，y1为烟支落头位点的实际密度变化率；x2为烟支末落头位点的实际密度，y2为烟支未落头位点的实际密度变化率；
(4)经线性规划得到A和B的取值范围；
(5)测量测试集中烟支各位点实际密度P；
(6)计算测试集中烟支各位点实际密度的变化率ρ’；
(7)计算烟支各位点理论密度ρ：ρ＝A×ρ’+B；
(8)通过P与ρ的关系预测出烟支是否会发生燃烧锥落头。
烟支燃烧锥落头的难易取决于燃烧锥根部烟丝所受的夹持力的强弱。当落头装置敲击烟支时，静止状态的燃烧锥遭受了瞬间的冲击力，使之产生了脱离烟支的惯性力。如果夹持力小于惯性力则燃烧锥会落头，反之则不会。
而某一位点的烟支密度越大，说明此处的烟丝填充密实，夹持力大。同时，因燃烧锥自身重量更大，惯性力也更大。
沿着烟支燃烧线的移动方向，如果烟支密度由大变小则说明该点密度的变化率为负数，燃烧锥根部邻近区域的密度从靠近锥体一侧到靠近未燃烟丝一侧陡然降低。这导致锥体侧密度高惯性力大，烟丝侧密度小夹持力小，燃烧锥会有落头倾向。如果烟支密度由小变大则说明该点密度变化率为正数。这说明燃烧锥根部邻近区域的密度从靠近锥体一侧到靠近未燃烟丝一侧陡然升高。这导致锥体侧密度高惯性力减小，烟丝侧密度小夹持力增大，燃烧锥不会有落头倾向。而如果烟支密度不发生变化则该点密度变化率为零。
发明人通过研究发现，通过训练集确定模型参数，可将来自卷烟本身的、影响燃烧锥落头的因素全部都考虑在内，集成到模型参数A、B之中，以得出烟支密度和燃烧锥落头之间的正确关系。当卷烟原辅料发生变化时，重新设定训练集即可。因此，本发明模型自适应能力强，改变原辅料依旧可以保持较高的预测准确度。
所述实际密度由微波法测定。
实施过程中烟支可以每1-2mm划分一个位点。优选的，每1mm划分一个位点。
优选的，烟支密度变化率可由origin软件根据烟支各位点实际密度自动计算得到。其他具有斜率计算功能的软件也可得到。
优选的，可选Lingo来进行线性规划。其他线性规划软件也可实现。
如图1所示，P小于ρ时，预测出烟支落头；P大于或等于ρ时，预测出烟支不落头。
优选的A和B的取值取范围取所述A和B的取值范围中中点附近的值。
进一步优选的，A和B的取值取所述A和B的取值范围中的中点值。
本发明一种预测烟支燃烧锥落头的方法的应用，应用于预测烟支燃烧锥落头率。
具体的，将烟支分成N段，每段包括5～12个位点，由所述预测烟支燃烧锥落头的方法预测出落头位点的个数除以位点总数得到每段落头率，其中的最大值为烟支燃烧锥落头率；其中，N为烟支实际口数的整数部分。
烟支分段是依据训练集样品每一口燃烧线位置划分的，最大限度满足各口位置落入划分的段中，各段不重叠。考虑到人吸烟的具体情况，第一段不作统计。
测试集样品的预测落头率为测试集所有样品落头率的平均值。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：
1、本发明预测得到的落头率值与实测值之间的均方根误差和归一化均方根误差小，预测效果好。本发明所述方法的决定系数和一致性指标接近1，预测值和实测值之间的一致性高。
2、对于只改变了烟丝填充量或分布的烟支，无需破坏卷烟样品，而只需测得烟支密度数据即可预测燃烧锥落头率，实现了烟支落头率的无损检测。
3、利用落头检测装置测定烟支落头率只能得到发生落头的第一个位置，而分割法模型能够得出整支烟可能落头的全部位置，位置精度可达1mm，有利于针对性地采取措施改进烟丝分布降低落头率。
4、本发明可预测不同单重烟支和不同烟丝分布烟支的落头率，即使改变烟支原辅料也可通过新设训练集重新建模进行预测，适用范围广。
附图说明
图1为分割法模型示意图。
一支烟落头与否同时受密度ρ及其变化率ρ’的影响，横坐标ρ’纵坐标ρ的直角坐标系中，直线ρ＝A×ρ’+B分割出上下两个区域，一个坐标为(ρ’,ρ)的点，位于直线上方的等价条件是ρ>A×ρ’+B，位于直线下方的等价条件是ρ<A×ρ’+B。位于直线上方区域的点判定为不落头，位于直线下方区域的点判定为落头。
图2不同单重样品落头率的预测值和实测值比较。
图3烟丝分布样品落头率预测值与实测值的比较。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例作进一步的详细描述，显然，所描述的实施例仅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，都属于本发明保护的范围。
本发明烟支位点密度是根据YC/T476-2013《烟支烟丝密度测定微波法》测定的。
本发明采用如下指标评价预测模型精度：
预测值与实测值的1∶1线。其可直观检验模型模拟性能。
预测值与实测值之间的均方根误差(RMSE)、归一化均方根误差(NRMSE)。RMSE和NRMSE可反映预测值和实测值之间的相对误差和绝对误差。
决定系数(R2)和一致性指标(D指标)。R2和D指标可反映预测值和实测值之间的一致性，值越接近1表明预测值与实测值的一致性越高。
RMSE、NRMSE和D指标的计算公式如下：
Figure BDA0001775936700000051
Figure BDA0001775936700000052
Figure BDA0001775936700000053
式中：Yi和Xi分别为模拟值和实测值；X为实测数据平均值；n为样本容量。模拟值是一组样品按照本发明所述五个步骤预测出来的落头率平均值，实测值就是用落头检测仪器测定这组样品所得到的实际落头率。n是样品个数。
实施例1
建模
选取口数为5口、单重0.545g±0.060g的100支烟作为训练集，每支烟做好标记，测定烟支各位点密度，然后利用origin求出每个位点的密度变化率。回收测完密度的烟支，随后进行燃烧锥落头检测。采用敲击式燃烧锥落头检测装置测量烟支落头情况，记录落头位点。将落头位点数据代入ρ<A×ρ’+B，不落头位点数据代入ρ>A×ρ’+B，得到的不等式如表1所示。运用线性规划软件比如Lingo得出A∈[-4.4186,-4.6132]，B∈[186.2255,186.9349]，取区间中点作为A与B的取值得到A＝-4.516，B＝186.580。依据训练集样品每一口燃烧线位置划分为五个段，第一段0-10mm、第二段11mm-17mm、第三段18mm-27mm、第四段28mm-38mm和第五段39mm-48mm。
后续实施例中，测试集相比于训练集只改变了烟丝填充量或烟丝分布，因此该模型同样适用于后续实施例。如需改变原辅料比如更换卷烟纸，则只需用更换后的烟支作为训练集，重新建模即可。
表1训练集100支烟每一口的燃烧线位置、是否落头、密度、密度变化率及判定不等式
Figure BDA0001775936700000061
Figure BDA0001775936700000081
Figure BDA0001775936700000091
Figure BDA0001775936700000101
Figure BDA0001775936700000111
Figure BDA0001775936700000121
模型使用：
第一步：取20支单重0.50g±0.005g的烟作为测试集，测试集样品的辅料要求与训练集样品相同，烟丝填充量及烟丝分布允许不同。填充量不同体现为烟支单重不同，改变平准器可得到烟丝分布不同的样品。利用MW3220密度仪测试该集每一支烟各位点密度P，数据如表2所示；根据该样品的口数及燃烧线位置范围，可确定表2-表5中烟支位置第二至第五口范围为11-48mm。
表2测试集烟支各位点密度
第二步：利用origin计算烟支密度变化率ρ’，数据如表3所示；
表3密度变化率ρ’
Figure BDA0001775936700000151
第三步：将ρ’代入ρ＝A×ρ’+B计算出ρ，数据如表4所示；
表4理论密度度ρ
Figure BDA0001775936700000161
第四步：比较烟支各位点P值和ρ值，判定落头情况，结果如表5所示。
表5落头情况
Figure BDA0001775936700000171
第五步：按照建模时划分的第一段0-10mm、第二段11mm-17mm、第三段18mm-27mm、第四段28mm-38mm和第五段39mm-48mm分别统计落头率。人吸烟刚点燃时一般不会弹烟灰，没有必要检测第一段的落头率。各段落头率的最大值为该烟支的落头率。
表6各段落头率和烟支的落头率
预测落头率 100％ 86％ 100％ 91％ 82％ 60％ 82％ 91％ 70％ 100％ 100％ 73％ 73％ 60％ 90％ 100％ 100％ 90％ 100％ 100％
第二段 100％ 86％ 100％ 57％ 43％ 0％ 14％ 0％ 29％ 100％ 71％ 0％ 0％ 29％ 0％ 86％ 43％ 14％ 100％ 57％
第三段 100％ 10％ 70％ 80％ 50％ 60％ 70％ 80％ 70％ 90％ 100％ 60％ 30％ 30％ 90％ 100％ 100％ 90％ 100％ 100％
第四段 100％ 73％ 100％ 91％ 82％ 36％ 82％ 91％ 55％ 91％ 45％ 73％ 73％ 9％ 27％ 82％ 100％ 73％ 91％ 18％
第五段 20％ 50％ 80％ 0％ 0％ 0％ 10％ 40％ 0％ 0％ 100％ 60％ 0％ 60％ 30％ 0％ 10％ 20％ 40％ 0％
测试集中20支烟的落头率的平均值为：
(100％+86％+100％+91％+82％+60％+82％+91％+70％+100％+100％+73％+73％+60％+90％+100％+100％+90％+100％+100％)/20＝87.3％。
将测试集20支烟点燃后进行落头检测，实际得测试集20支烟的落头率为82％。
实施例2
取单重0.50g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为85.3％。
将该测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为86％。
实施例3
取单重0.50g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为82.5％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为84％。
实施例4
取单重0.53g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为55.8％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为56％。
实施例5
取单重0.53g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为56.7％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为62％。
实施例6
取单重0.53g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为59.3％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为54％。
实施例7
取单重0.56g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为35.3％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为32％。
实施例8
取单重0.56g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为34.2％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为34％。
实施例9
取单重0.56g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为32.4％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为36％。
实施例10
取单重0.60g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为9.5％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为14％。
实施例11
取单重0.60g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为13.7％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为14％。
实施例12
取单重0.60g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为11.7％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为16％。
实施例13
取单重0.64g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为5.0％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为2％。
实施例14
取单重0.64g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为0％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为4％。
实施例15
取单重0.64g±0.005g的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为0％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为6％。
将实施例1至实施例15得到的烟支预测落头率和实测落头率进行汇总，得到图2，并可算出NRMSE值为9.66％，D值为0.9960。
实施例16
取1#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为37.6％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为34％。
实施例17
取1#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为38.9％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为40％。
实施例18
取2#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为6.2％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为0％。
实施例19
取2#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为2.6％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为0％。
实施例20
取3#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为22.7％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为20％。
实施例21
取3#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为24.5％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为20％。
实施例22
取4#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为27.8％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为25％。
实施例23
取4#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为28.7％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为32％。
实施例24
取5#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为23.0％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为18％。
实施例25
取5#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为21.6％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为20％。
实施例26
取6#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为23.7％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为24％。
实施例27
取6#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为24.2％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为28％。
实施例28
取7#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为41.3％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为45％。
实施例29
取7#平准器制备的20支烟作为测试集，按照实施例1中所述的模型使用方法，预测出该样品的落头率为45.1％。
将测试集20支烟点燃后，实际得测试集20支烟的落头率为45％。
将实施例16至实施例29得到的烟支预测落头率和实测落头率进行汇总，得到图3，并可算出NRMSE值为13.5％，D值为0.98。

Claims (6)

1.一种预测烟支燃烧锥落头的方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)收集训练集中烟支各位点的实际密度，然后求取各位点的实际密度变化率；
(2)点燃训练集中的烟支，记录烟支燃烧锥落头的位点和未落头的位点；
(3)将步骤(2)记录的烟支落头位点的实际密度与实际密度变化率和烟支未落头位点的实际密度与实际密度变化率进行拟合，得到烟支燃烧锥落头预测模型：x1<A×y1+B；x2>A×y2+B；
式中：A、B为具体拟合参数；x1为烟支落头位点的实际密度，y1为烟支落头位点的实际密度变化率；x2为烟支末落头位点的实际密度，y2为烟支未落头位点的实际密度变化率；
(4)经线性规划得到A和B的取值范围；
(5)测量测试集中烟支各位点实际密度Ρ；
(6)计算测试集中烟支各位点实际密度的变化率ρ’；
(7)计算烟支各位点理论密度ρ：ρ＝A×ρ’+B；
(8)通过Ρ与ρ的关系预测出烟支是否会发生燃烧锥落头。
2.如权利要求1所述的预测烟支燃烧锥落头的方法，其特征在于：所述实际密度由微波法测定。
3.如权利要求1所述的预测烟支燃烧锥落头的方法，其特征在于：Ρ小于ρ时，预测出烟支落头；Ρ大于或等于ρ时，预测出烟支不落头。
4.如权利要求1所述的预测烟支燃烧锥落头的方法，其特征在于：A和B的取值取范围取所述A和B的取值范围中中点附近的值。
5.基于权利要求1-4任一项所述的预测烟支燃烧锥落头的方法的应用，其特征在于：应用于预测烟支燃烧锥落头率。
6.如权利要求4所述的预测烟支燃烧锥落头的方法的应用，其特征在于：将烟支分成N段，每段包括5～12个位点，由所述预测烟支燃烧锥落头的方法预测出落头位点的个数除以位点总数得到分段落头率，分段落头率中的最大值为烟支燃烧锥落头率；其中，N为烟支实际口数的整数部分。
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