CN111879726A - 基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度及波动性在线监测方法 - Google Patents

基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度及波动性在线监测方法 Download PDF

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Abstract

一种基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度及波动性在线监测方法,特征是,提出了一种反映物料热加工过程质量稳定性的监控指标,采用该指标随批次加工时间变化而生成的时间序列图,在线实时监控烟草加工质量稳定性的变化。其优点是:1、对烟草物料经历热加工前后的近红外光谱数据进行时间同步化处理,可尽量消除加工过程配方烟草物料质量波动对热加工强度实时评价的影响。2、通过提取出烟草红外光谱中对热加工最为敏感的波段数据,可有效提升后续计算得到的类间距离对热加工条件变化的灵敏度。能够区分出不同热加工条件下类间距离的变化;实现烟草热加工强度的在线实时监测,同时可实现对各批次烟草物料热加工强度及其波动性的定量评价。

Description

基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度及波动性在 线监测方法
技术领域
本发明涉及一种基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度波动性在线监控方法,属于烟草加工技术领域。
背景技术
对烟草原料的热加工过程,贯穿了从烟叶采后初烤、打叶复烤到制丝的整个烟草加工工艺中,也是烟草工艺研究领域一直以来关注的重点。烟草热加工过程的工艺作用,一方面在于通过干燥(初烤、复烤、叶丝干燥等)或增温增湿(润叶、松散回潮等)的热处理环境,调节在制品的温湿度状态,使之满足后续加工需求;另一方面,由于烟草作为热敏性物料在热处理环境下易产生一系列热物理和化学变化过程,热加工工序对处理后的烟草物理和化学特性往往存在显著作用。在此方面,烟草工艺领域以往基于工序评价方法开展的大量研究也表明,制丝流程中热加工工序是影响烟草物理化学特性的关键加工环节,而这一理化特性的变化程度与工序加工强度密切相关。
然而,目前卷烟企业烟草工艺生产过程对热加工工序热加工强度尚缺乏有效的定量表征方法,现行的工序评价方法多以各加工参数设置水平的高低反映加工强度的强弱,这导致不同工艺参数对应的热加工强度缺乏可比性,也导致卷烟企业生产过程难以实现对烟草热加工强度的在线监测和评价。基于此,发明专利CN106690391A提出了一种调控烟草滚筒干燥在制品多点加工强度一致性的方法,该方法采用烟草物料滚筒热湿处理在线监测系统检测滚筒干燥过程中烟丝温度变化信息,进而以物料温度变化的积分形式表示其热加工强度。该发明所采用的检测方法与装置需要在滚筒设备内部进行安装及拆卸,操作使用不便、且对正常生产存在影响,同时该方法仅适用于烟草滚筒干燥工序。类似地,发明专利CN110286197A提出了一种表征滚筒干燥过程叶丝加工强度一致性的方法,该方法是采用运动式测温装置检测滚筒干燥过程中烟丝温度变化信息,进而采用烟丝进出口温度及含水率的函数表示其热加工强度。该发明所采用的运动检测装置与滚筒内烟丝运动行为存在差异,所测温度难以真实反映固相烟丝的温度变化,同时该方法也仅适用于烟草滚筒干燥工序。
另一方面,烟草作为典型的热敏性物料,热加工过程中不可避免会产生化学特性变化。因此,可采用近红外光谱检测手段检测分析烟草在热加工前后光谱特性的变化,用以反映烟草经过热加工后化学特性的变化程度,进而反映其热加工强度。在此方面,发明专利CN201310131867.6和发明专利CN200910059487.X,分别提出了一种准确表征卷烟叶丝干燥工序物料加工强度的方法、一种烟草制丝工序中品质变化的近红外表征方法。其中,发明专利CN201310131867.6分别采集干燥前后的烟丝,平衡后进行光谱扫描,光谱数据经过主成分分析计算得到各干燥加工梯度烟丝到未干燥烟丝类模型马氏距离的类间平均值,用以反映加工强度。发明专利CN200910059487.X则是在烟草制丝过程中工艺参数调整前和调整后,分别制取空白样品和对比样品;扫描粉磨后的空白样品和对比样品,得到各自近红外光谱图;用对比样品的近红外光谱图减去空白样品的近红外光谱图,得到近红外差谱图,以该近红外差谱图的变化反映热加工过程烟草内在品质变化。上述两个发明专利存在难以满足实际应用的共同问题,首先烟草物料是农产品、其烟草加工对象为不同等级烟叶组成的混合配方,这就导致实际加工中由于不同时刻配方比例波动等因素,导致各加工位点烟草在制品品质随时序会存在波动,该波动会掩盖热加工过程对烟草品质的影响,上述两个发明方法直接对干燥前后烟丝采样并进行分析,显然难以规避此类影响。其次,烟草物料红外光谱中,并非所有波段都对热加工工序敏感,实际上仅有个别波段会随热加工条件的调整产生较明显变化,上述两个发明方法采用全波段的光谱数据进行分析时,显然会降低所得到的分析指标对热加工条件的敏感性,可能导致在无法准确区分不同热加工条件对热加工强度的影响。最后,上述两个发明方法均为离线检测方法,无法进行在线监测。
发明内容
本发明的目的是解决以上热加工过程烟草加工质量稳定性检测分析方法所存在的问题,提供一种基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度波动性在线监控方法。本发明提出了一种反映物料热加工过程质量稳定性的监控指标,该指标定义为同步分析的特征波段数据的线性判别分析所获取的距离,采用该指标随批次加工时间变化而生成的时间序列图,在线实时监控烟草加工质量稳定性的变化。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:
一种基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度波动性在线监控方法,分别在热加工生产工序前后安装在线近红外检测装置,在线实时检测烟草物料在经历热加工前的近红外光谱和经历热加工后的近红外光谱;根据烟草物料在两个检测点之间的传输时间,计算机对烟草物料经历热加工前后的近红外光谱数据进行时间同步化处理;以同步后的两个检测点红外光谱为基础,分别提取出特征波段数据,采用线性判别分析方法计算确定加工前、加工后该波段红外光谱数据的类间距离;以该类间距离作为反映烟草热加工强度的参量,计算机实时滚动计算不同加工时间间隔内的类间距离指标,并采用该指标随加工时间变化的趋势图实时监控烟草热加工质量稳定性。
所述时间同步化处理,具体是指根据烟草物料在热加工前后两个红外光谱检测点之间传输所需时间t0,在时间序列上,将t时刻热加工前物料的红外光谱数据与(t+ t0)时刻热加工后物料的红外光谱数据一一对齐。经过该处理方法后,可保证计算类间距离时,所采用的加工前、加工后红外光谱数据基本来自于同一加工位点的物料,由此可尽可能地消除加工过程配方烟草物料质量波动对热加工强度实时评价的影响。
所述提取特征波段数据,具体是指根据热加工过程对烟草红外光谱全波长范围内各波段的影响程度差异,提取的1360-1480nm、1100-1200nm波长范围内红外光谱数据。通过提取烟草红外光谱中对热加工最为敏感的波段数据,可有效提升后续计算得到的类间距离对热加工条件变化的灵敏度。
所述采用线性判别分析方法计算确定加工前、加工后该波段红外光谱数据的类间距离,具体是指将提取的加工前、加工后两类红外光谱特征波段数据,在一维直线上进行投影,使得每一类光谱数据的投影点尽可能的接近、而两类光谱数据中心之间的距离尽可能大,即满足投影后类内方差最小,类间方差最大条件。类间距离即为投影后两类光谱数据的类间方差。所采用的线性判别分析方法对加工前、加工后两类红外光谱特征波段数据分析时,与主成分分析等其它分析方法相比,能够更好地区分出不同热加工条件下类间距离的变化。
所述不同加工时间间隔,具体可根据生产监测频次要求,将时间间隔Δt在10s-120s范围内设定,在每个时间间隔Δt输出一次类间距离,反映该加工时段内的烟草热加工强度D。
本发明所述的具体方法步骤如下:
1、在热加工特定工序的来料段和出料段分别设置在线近红外检测装置;
2、在正常生产条件下,检测记录烟草物料在两个检测点之间的传输时间t0;
3、工序正常过料生产,近红外检测装置在线实时检测加工工序的来料烟草和出料烟草的近红外光谱数据;
4、计算机按时间序列实时采集来料和出料的烟草近红外光谱数据,并连续提取出1360-1480nm、1100-1200nm波长范围内特征红外光谱数据;
5、在时间序列上,将t时刻热加工前物料的红外光谱数据与(t+ t0)时刻热加工后物料的红外光谱数据一一对齐;
6、将提取的来料烟草近红外光谱特征波段数据,按设定的时间间隔Δt分组记录;同时,将提取的出料近红外光谱特征波段数据作相同处理;
7、对Δt时间间隔内检测获取的热加工前、热加工后两组数据,采用线性判别分析方法计算确定其类间距离;
8、生产过程中,每经过Δt时间间隔,计算机根据采集的进料、出料近红外检测数据,实时计算一次类间距离,反映该时刻烟草物料热加工强度D,并采用该指标随加工时间变化的趋势图实时监控烟草热加工质量稳定性;
9、批次生产结束,计算机统计分析该批次加工过程输出类间距离的均值和变异系数,用以定量反映该批次物料热加工强度及其波动性。
本发明具有以下优点:
1、对烟草物料经历热加工前后的近红外光谱数据进行时间同步化处理,可尽可能地消除加工过程配方烟草物料质量波动对热加工强度实时评价的影响。
2、对烟草红外光谱实时分析中,通过提取出烟草红外光谱中对热加工最为敏感的波段数据(根据图1所示,即烟丝热加工后的红外光谱一阶波谱图中,1360-1480nm、1100-1200nm波段数据差异最大),可有效提升后续计算得到的类间距离对热加工条件变化的灵敏度。
3、所采用的线性判别分析方法对加工前、加工后两类红外光谱特征波段数据分析时,能够更好地区分出不同热加工条件下类间距离的变化。
4、可实现对热加工过程中烟草热加工强度的在线实时监测,同时可实现对各批次烟草物料热加工强度及其波动性的定量评价。
附图说明
图1红外光谱特征波段的提取示意。
图2线性判别分析法确定干燥前后类间距离示意。
图3 烟丝滚筒干燥工序热加工强度D值的监测分析结果。
具体实施方式
本发明通过附图及以下具体实例作进一步描述,但本发明内容并不限于此。
针对卷烟厂制丝生产线中烟丝滚筒干燥工序,建立了烟草热加工强度及波动性在线监测方法,其主要工艺步骤如下:
1、针对某卷烟加工点制丝一区生产线,在烟丝滚筒干燥工序的来料段HT设备前和出料段就地风选设备后分别设置在线近红外检测装置;
2、在正常生产条件下,检测烟草物料在两个检测点之间的传输时间,记录为425s;
3、工序正常过料生产,近红外检测装置在线实时检测加工工序的来料烟丝和出料烟丝的近红外光谱数据;
4、计算机按时间序列实时采集来料和出料的烟草近红外光谱数据,并连续提取出1360-1480nm、1100-1200nm波长范围内特征红外光谱数据;
5、在时间序列上,将t时刻热加工前物料的红外光谱数据与(t+ 425s)时刻烘丝后烟丝的红外光谱数据一一对齐;
6、将提取的来料烟丝近红外光谱特征波段数据,按设定的时间间隔30s分组记录;同时,将提取的出料近红外光谱特征波段数据作相同处理;
7、对30s时间间隔内检测获取的烘丝前、烘丝后两组数据,采用线性判别分析方法计算确定其类间距离;
8、生产过程中,每经过30s时间间隔,计算机根据采集的进料、出料近红外检测数据,实时计算一次类间距离,反映该时刻烟丝物料热加工强度D,并采用该指标随加工时间变化的趋势图实时监控烟丝滚筒干燥热加工质量稳定性;
9、批次生产结束,计算机统计分析该批次加工过程输出类间距离的均值
Figure DEST_PATH_IMAGE002
和变异系数CV值,用以定量反映该批次物料热加工强度及其波动性。结果见附图3所示。

Claims (6)

1.一种基于加工前后同步近红外分析的烟草热加工强度及波动性在线监测方法,其特征在于:分别在热加工生产工序前后安装在线近红外检测装置,在线实时检测烟草物料在经历热加工前的近红外光谱和经历热加工后的近红外光谱;根据烟草物料在两个检测点之间的传输时间,计算机对烟草物料经历热加工前后的近红外光谱数据进行时间同步化处理;以同步后的两个检测点红外光谱为基础,分别提取出特征波段数据,采用线性判别分析方法计算确定加工前、加工后该波段红外光谱数据的类间距离;以该类间距离作为反映烟草热加工强度的参量,计算机实时滚动计算不同加工时间间隔内的类间距离指标,并采用该指标随加工时间变化的趋势图实时监控烟草热加工质量稳定性。
2.根据权利要求1所述的在线监测方法,其特征在于:所述时间同步化处理,具体是指根据烟草物料在热加工前后两个红外光谱检测点之间传输所需时间t0,在时间序列上,将t时刻热加工前物料的红外光谱数据与(t+ t0)时刻热加工后物料的红外光谱数据一一对齐。
3.根据权利要求1所述的在线监测方法,其特征在于:所述提取特征波段数据,具体是指根据热加工过程对烟草红外光谱全波长范围内各波段的影响程度差异,提取的1360-1480nm、1100-1200nm波长范围内红外光谱数据。
4.根据权利要求1所述的在线监测方法,其特征在于:所述采用线性判别分析方法计算确定加工前、加工后该波段红外光谱数据的类间距离,具体是指将提取的加工前、加工后两类红外光谱特征波段数据,在一维直线上进行投影,使得每一类光谱数据的投影点尽可能的接近、而两类光谱数据中心之间的距离尽可能大,即满足投影后类内方差最小,类间方差最大条件,类间距离即为投影后两类光谱数据的类间方差。
5.根据权利要求1所述的在线监测方法,其特征在于:所述不同加工时间间隔,具体可根据生产监测频次要求,将时间间隔Δt在10s-120s范围内设定,在每个时间间隔Δt输出一次类间距离,反映该加工时段内的烟草热加工强度D。
6.根据权利要求1所述的在线监测方法,其特征在于:所述热加工工序包括烟丝滚筒干燥、烟丝气流干燥、梗丝流化床干燥、烟片滚筒回潮、烟片真空回潮。
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