CN111428988A - 一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，涉及烟草加工技术领域。包括以下步骤：1)选取一打一联转速、一打五联转速、八风分风机频率、四风分风机频率、五风分风机频率、二打一联转速、三风分风机频率、一风分风机频率、一打三联转速和二风分风机频率为试验因素，记录试验因素的当前设置值并用z_i(i＝1,2,…,10)表示；2)计算当前打叶过程的指标综合得分H₀；3)确定试验因素的水平间隔；4)预测均匀试验设计序列的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)；5)调整工艺参数的设置值；6)更新试验因素的水平间隔。本发明的方法预测打叶质量指标与实际指标基本一致，均方根误差仅为0.98％，符合工艺要求。

Description

一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法

技术领域

本发明涉及烟草加工技术领域，尤其涉及一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法。

背景技术

打叶风分是利用机械方法，在风力的作用下将叶片与烟梗分离的工艺过程。打叶去梗后的叶片综合质量除了受烟叶类型、地区、部位、等级等自身因素和含水率、温度等外部因素的影响外，与设备工艺参数的设定是否合理也有密切关系。

打叶风分的工艺参数和打叶质量指标数量多，且参数与指标之间交互影响并相互制约，由此导致打叶质量指标与工艺参数之间的关系难以确定。对烟叶复烤企业打叶数据的分析表明，第一级和第二级打叶单元工艺参数的交互作用对打叶质量指标存在显著影响，前两级打叶单元工艺参数的合理设置对打叶质量尤为重要。然而，目前的研究主要是工艺参数与叶片结构之间的相关性分析，或是工艺参数对打叶质量影响的定性分析，少有对工艺参数定量优化调整的研究。如果能以第一级和第二级打叶单元中打辊转速和风分器风机频率为试验因素，利用均匀试验设计方法研究改善打叶质量指标的工艺参数优化方法，则能为打后片烟结构的精准控制提供参考。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种改善打叶质量指标的工艺参数的优化方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是由于打叶风分工艺参数和打叶质量指标数量多，参数与指标之间的关系相互制约且交互影响所导致的打叶质量定量分析困难的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，包括以下步骤：

步骤一、选取一打一联转速、一打五联转速、八风分风机频率、四风分风机频率、五风分风机频率、二打一联转速、三风分风机频率、一风分风机频率、一打三联转速和二风分风机频率为试验因素，记录试验因素的当前设置值并用z_i(i＝1,2,…,10)表示；

步骤二、计算当前打叶过程的指标综合得分H₀；

步骤三、确定试验因素的水平间隔d_i(i＝1,2,…,10)；

步骤四、预测均匀试验设计序列的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)；

步骤五、调整工艺参数的设置值；

步骤六、更新试验因素的水平间隔，至少取一个不同于当前试验因素的水平间隔d_s(s∈{1,2,…,10})，其余水平间隔值不变，然后重复所述步骤四和所述步骤五，并记录工艺参数。

进一步地，所述步骤一的所有试验因素是从第一级和第二级打叶单元的所有工艺参数中，采用基于神经网络的属性重要性评价方法独立运行50次，再按重要性评价均值从大到小取出来的。

进一步地，所述步骤二的指标综合得分H₀是依据加工企业打叶质量指标要求(大片率≤A％、大中片率≥B％、大中小片率≥C％、碎片率≤D％、叶中含梗率≤E％、梗中含叶率≤F％)，用(A-Y_A)/10+(Y_B-B)/10+(Y_C-C)/10+(D-Y_D)/2+(E-Y_E)/2+(F-Y_F)/1.2计算出来的。

进一步地，所述步骤三的试验因素的水平间隔d_i(i＝1,2,…,10)是根据历史经验确定的。

进一步地，所述步骤四的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)是采用10因素12水平的均匀设计表U₁₂(12¹⁰)对所述步骤一中10个试验因素在试验范围[z_i-5d_i,z_i+6d_i](i＝1,2,…,10)内进行试验设计，用(A-Y_A预)/10+(Y_B预-B)/10+(Y_C预-C)/10+(D-Y_D预)/2+(E-Y_E预)/2+(F-Y_F预)/1.2预测各试验序列的指标综合得分得到的。

进一步地，所述步骤五的工艺参数的设置值的调整方法，是以指标综合得分最高为目标找到H_maxj(1≤maxj≤12)，如果所述H_maxj>H₀，则按均匀设计表U₁₂(12¹⁰)的第maxj行中各试验因素水平值调整对应工艺参数的设置值。

进一步地，所述Y_A、所述Y_B、所述Y_C、所述Y_D、所述Y_E、所述Y_F分别是当前打叶过程大片率、大中片率、大中小片率、碎片率、叶中含梗率、梗中含叶率的检测值。

进一步地，所述Y_A预、所述Y_B预、所述Y_C预、所述Y_D预、所述Y_E预、所述Y_F预分别是用大片率、大中片率、大中小片率、碎片率、叶中含梗率、梗中含叶率的二次多项式回归预测模型计算得到的预测值。

进一步地，所述打叶质量指标要求(大片率≤A％、大中片率≥B％、大中小片率≥C％、碎片率≤D％、叶中含梗率≤E％、梗中含叶率≤F％)可以按客户意见定也可以按国标的相关工艺规范的质量要求取值。

进一步地，按均匀设计表U₁₂(12¹⁰)的第maxj行中各试验因素水平值调整对应工艺参数的设置值，如果达到质量要求，则调整方法步骤结束，无需进行所述步骤六，如果达不到质量要求，则继续进行所述步骤六。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1、实现了工艺参数与打叶质量指标之间复杂关系的定量分析。

本发明在建立各指标的二次多项式回归预测模型的基础上，实现了依据指标要求对工艺参数的定量调整，通过复烤厂现场实验，验证了本发明方法的有效性。

2、解决了多个打叶质量指标孤立评价时造成的顾此失彼问题。

本发明构建了指标综合得分计算公式，将大片率、大中片率、大中小片率、碎片率、叶中含梗率、梗中含叶率等各项指标优劣用一个分值评价，该综合得分考虑了归一化要求并且权衡了历史打叶数据中各指标实际值的波动范围，指标综合得分越高说明叶片结构质量越好，越能满足指标要求。

以下将结合附图对本发明的构思、具体操作及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的一个较佳实施例的第一、二级打叶单元工艺参数重要性评价结果；

图2是本发明的一个较佳实施例的打叶指标预测与实际检测结果对比。

具体实施方式

以下参考说明书附图介绍本发明的一个较佳实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。

一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，包括以下步骤：

步骤一、选取一打一联转速、一打五联转速、八风分风机频率、四风分风机频率、五风分风机频率、二打一联转速、三风分风机频率、一风分风机频率、一打三联转速和二风分风机频率为试验因素，记录试验因素的当前设置值并用z_i(i＝1,2,…,10)表示；

步骤二、计算当前打叶过程的指标综合得分H₀；

步骤三、确定试验因素的水平间隔d_i(i＝1,2,…,10)；

步骤四、预测均匀试验设计序列的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)；

步骤五、调整工艺参数的设置值；

步骤六、更新试验因素的水平间隔，至少取一个不同于当前试验因素的水平间隔d_s(s∈{1,2,…,10})，其余水平间隔值不变，然后重复所述步骤四和所述步骤五，并记录工艺参数。

一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法的一个实施例，打叶质量指标要求为：大片率≤42％、大中片率≥80％、碎片率≤2％、叶中含梗率≤2％(大中小片率和梗中含叶率没有要求，因此按工艺规范要求，取大中小片率≥94％，梗中含叶率≤1.2％)，打叶过程的某个时刻发现打叶质量不达要求(大片率＝39.42％、大中片率＝76.15％、大中小片率＝95.01％、碎片率＝4.39％、叶中含梗率＝1.50％、梗中含叶率＝0.98％)，需进行工艺参数的调整。由于开展本实施例的打叶复烤厂没有大中小片率和梗中含叶率不达标的历史情况，为了实施例介绍简单明了，以下介绍中不考虑大中小片率和梗中含叶率，这对本发明方法的实施方式没有影响。

打叶风分系统的第一、二级打叶单元包括16个工艺参数，分别是第一级打叶单元的一至五联打辊转速(用符号X₁₁、X₁₂、X₁₃、X₁₄、X₁₅表示，单位：r/min)和一至六风分器风机频率(用符号F₁、F₂、F₃、F₄、F₅、F₆表示，单位：Hz)，第二级打叶单元的一至二联打辊转速(用符号X₂₁、X₂₂表示，单位：r/min)和七至九风分器风机频率(用符号F₇、F₈、F₉表示，单位：Hz)。在历史采集的230条打叶数据集上，利用基于神经网络的属性重要性评价方法，对上述16个设备参数进行评价，图1给出了50次独立评价均值的排序结果。依据图1，从大到小选取对试验指标评价影响大于40％的10个参数：一打一联转速(X₁₁)、一打五联转速(X₁₅)、八风分风机频率(F₈)、四风分风机频率(F₄)、五风分风机频率(F₅)、二打一联转速(X₂₁)、三风分风机频率(F₃)、一风分风机频率(F₁)、一打三联转速(X₁₃)、二风分风机频率(F₂)，作为最终的试验因素。

本发明的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其实施步骤如下：

步骤一、选取X₁₁、X₁₅、F₈、F₄、F₅、X₂₁、F₃、F₁、X₁₃、F₂作为试验因素，记录试验因素的当前设置值并用z_i(i＝1,2,…,10)表示，如表1所示；

表1实施例的试验因素记录表

步骤二、计算当前指标综合得分：依据加工企业打叶质量指标要求，计算当前打叶过程的指标综合得分H₀＝(42-39.42)/10+(76.15-80)/10+(2-4.39)/2+(2-1.50)＝-1.072；

步骤三、确定试验因素的水平间隔：根据历史经验确定步骤一中10个试验因素的水平间隔d_i(i＝1,2,…,10)，见表1；

步骤四、预测均匀试验设计序列的指标综合得分：采用均匀设计表U₁₂(12¹⁰)对步骤一中10个试验因素在试验范围[z_i-5d_i,z_i+6d_i](i＝1,2,…,10)内进行均匀试验设计，试验范围[z_i-5d_i,z_i+6d_i]如表1所示，均匀试验设计的试验序列如表2所示；用(42-Y_A预)/10+(Y_B预-80)/10+(2-Y_D预)/2+(2-Y_E预)/2预测各试验序列的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)，如表2所示，其中Y_A预、Y_B预、Y_D预、Y_E预是用大片率、大中片率、碎片率、叶中含梗率的预测模型计算得到的预测值，预测模型是对230条历史打叶数据进行二次多项式逐步回归分析得到的，具体如下：

Y_A预＝41.982-0.0095X₁₃-0.0004X₁₅F₄+0.1252X₂₁-0.0037X₂₁F₁+0.0510F₁F₂-1.3663F₂-0.1537F₃

Y_B预＝196.590-0.0020X₁₁F₅+0.0074X₁₃-0.7761F₁-0.0278F₂F₄-0.9950F₃

Y_D预＝-43.965+0.0009X₁₁F₅-0.0047X₁₅+0.2524F₁+0.4201F₃+0.0098F₂F₄+0.0020F₂F₈

Y_E预＝-18.205+0.0006X₁₁F₈+0.0225X₁₃-0.0153X₁₅+0.0004X₁₅F₂+0.0083F₃

步骤五、调整工艺参数的设置值：以指标综合得分最高为目标找到H₁＝1.93，因为H₁>H₀，各打叶质量指标预测值均达到要求，所以按表2的第1行中各试验因素水平值调整对应工艺参数的设置值，即设置一打一联转速＝388、一打五联转速＝446、八风分风机频率＝29、四风分风机频率＝27、五风分风机频率＝26、二打一联转速＝464、三风分风机频率＝36、一风分风机频率＝38、一打三联转速＝496、二风分风机频率＝40，调整结束。

表2工艺参数均匀试验设计方案与预测结果

将打叶设备参数调整完毕后，待设备运行稳定后在打叶风分出口进行取样并检测。实际打叶质量指标结果与预测指标结果的对比如图2所示，可以看出两者吻合度高，计算得到均方根误差仅为0.98％。达到质量要求，本实施例的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法的步骤结束，无需进行步骤六。至此，本发明提出的工艺参数调整方法的有效性得到实证。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、选取一打一联转速、一打五联转速、八风分风机频率、四风分风机频率、五风分风机频率、二打一联转速、三风分风机频率、一风分风机频率、一打三联转速和二风分风机频率为试验因素，记录试验因素的当前设置值并用z_i(i＝1,2,…,10)表示；

步骤二、计算当前打叶过程的指标综合得分H₀；

步骤三、确定试验因素的水平间隔d_i(i＝1,2,…,10)；

步骤四、预测均匀试验设计序列的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)；

步骤五、调整工艺参数的设置值；

步骤六、更新试验因素的水平间隔，至少取一个不同于当前试验因素的水平间隔d_s(s∈{1,2,…,10})，其余水平间隔值不变，然后重复所述步骤四和所述步骤五，并记录工艺参数。

2.如权利要求1所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述步骤一的所有试验因素是从第一级和第二级打叶单元的所有工艺参数中，采用基于神经网络的属性重要性评价方法独立运行50次，再按重要性评价均值从大到小取出来的。

3.如权利要求1所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述步骤二的指标综合得分H₀是依据加工企业打叶质量指标要求(大片率≤A％、大中片率≥B％、大中小片率≥C％、碎片率≤D％、叶中含梗率≤E％、梗中含叶率≤F％)，用(A-Y_A)/10+(Y_B-B)/10+(Y_C-C)/10+(D-Y_D)/2+(E-Y_E)/2+(F-Y_F)/1.2计算出来的。

4.如权利要求1所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述步骤三的试验因素的水平间隔d_i(i＝1,2,…,10)是根据历史经验确定的。

5.如权利要求1所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述步骤四的指标综合得分H_j(j＝1,2,…,12)是采用10因素12水平的均匀设计表U₁₂(12¹⁰)对所述步骤一中10个试验因素在试验范围[z_i-5d_i,z_i+6d_i](i＝1,2,…,10)内进行试验设计，用(A-Y_A预)/10+(Y_B预-B)/10+(Y_C预-C)/10+(D-Y_D预)/2+(E-Y_E预)/2+(F-Y_F预)/1.2预测各试验序列的指标综合得分得到的。

6.如权利要求1所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述步骤五的工艺参数的设置值的调整方法，是以指标综合得分最高为目标找到H_maxj(1≤maxj≤12)，如果所述H_maxj>H₀，则按均匀设计表U₁₂(12¹⁰)的第maxj行中各试验因素水平值调整对应工艺参数的设置值。

7.如权利要求3所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述Y_A、所述Y_B、所述Y_C、所述Y_D、所述Y_E、所述Y_F分别是当前打叶过程大片率、大中片率、大中小片率、碎片率、叶中含梗率、梗中含叶率的检测值。

8.如权利要求5所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述Y_A预、所述Y_B预、所述Y_C预、所述Y_D预、所述Y_E预、所述Y_F预分别是用大片率、大中片率、大中小片率、碎片率、叶中含梗率、梗中含叶率的二次多项式回归预测模型计算得到的预测值。

9.如权利要求3所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，所述打叶质量指标要求(大片率≤A％、大中片率≥B％、大中小片率≥C％、碎片率≤D％、叶中含梗率≤E％、梗中含叶率≤F％)可以按客户意见定也可以按国标的相关工艺规范的质量要求取值。

10.如权利要求6所述的改善打叶质量指标的工艺参数调整方法，其特征在于，按均匀设计表U₁₂(12¹⁰)的第maxj行中各试验因素水平值调整对应工艺参数的设置值，如果达到质量要求，则调整方法步骤结束，无需进行所述步骤六，如果达不到质量要求，则继续进行所述步骤六。

Images