CN118312001A - 纸制品生产过程中的温湿度控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及温湿度控制技术领域，具体涉及纸制品生产过程中的温湿度控制系统，包括：温湿度检测模块，用于实时监测纸制品生产环境中的温度和湿度；数据处理模块，与所述温湿度检测模块连接，用于接收并处理温湿度数据；控制模块，与所述数据处理模块连接，用于基于处理后的数据生成控制信号；执行模块，与所述控制模块连接，用于接收控制信号并调整生产环境中的温度和湿度；所述数据处理模块还包括温度数据处理单元、湿度数据处理单元。本发明，实现对温度梯度的精确管理，防止温度梯度对纸张质量的影响。同时，湿度数据处理单元通过改进的PCA算法分析湿度传感器数据，识别湿度不均区域。
Description
技术领域
本发明涉及温湿度控制技术领域，尤其涉及纸制品生产过程中的温湿度控制系统。
背景技术
在纸制品生产过程中，环境的温度和湿度是影响纸张质量的重要因素。温湿度的波动可能导致纸张出现起皱、变形、质量不均等问题，从而影响成品纸的整体质量和生产效率。传统的温湿度控制系统往往依赖单点监测和简单的控制方法，这些系统存在以下几方面的问题。
监测精度不足：传统的单点温湿度监测方式无法全面反映生产环境中的温湿度分布情况，导致调节不够精确，难以有效控制温湿度波动。
响应速度慢：传统系统的控制较为简单，无法及时响应温湿度变化，导致环境参数调整滞后，影响生产过程的稳定性。
温湿度不均问题突出：在大面积生产环境中，温湿度分布不均现象严重，传统系统难以有效解决温度梯度和湿度不均的问题，影响纸张的整体质量。
为了解决上述问题，设计一种高效、精确的温湿度控制系统显得尤为必要。
发明内容
基于上述目的，本发明提供了纸制品生产过程中的温湿度控制系统。
纸制品生产过程中的温湿度控制系统，包括：
温湿度检测模块，用于实时监测纸制品生产环境中的温度和湿度，其中，温度监测采用多点式布置，在生产环境中布置多个温度传感器，温度传感器分布在生产线的不同位置，实时监测各个点的温度；
数据处理模块，与所述温湿度检测模块连接，用于接收并处理温湿度数据；
控制模块，与所述数据处理模块连接，用于基于处理后的数据生成控制信号；
执行模块，与所述控制模块连接，用于接收控制信号并调整生产环境中的温度和湿度；
所述数据处理模块还包括温度数据处理单元、湿度数据处理单元，其中；
所述温度数据处理单元用于监测和调整生产环境中的温度梯度，防止温度梯度对纸张质量的影响，基于温度传感器采集的数据，采用数据分析算法对温度分布进行分析，识别温度梯度并预测其变化趋势，基于数据分析算法结果优化温度调节策略进行温度调节，温度调节包括使用预设的加热装置、制冷装置和风扇装置对生产环境中温度进行调节；加热装置可以是热风机，制冷装置可用制冷空调；
所述湿度数据处理单元用于监测和调节生产环境中的湿度分布，确保生产环境中湿度的均匀性。
进一步的，所述温湿度检测模块具体包括：
在生产环境中布置多个温度传感器，所述温度传感器分布在生产线的不同位置，包括生产线的入口、中间、出口以及生产环境的上方和下方区域，每个温度传感器实时采集所在位置的温度数据，并通过无线方式传输至数据处理模块；
湿度传感器分布在厂房顶部区域，湿度传感器至少设置三个，湿度传感器实时监测生产环境中的湿度，湿度传感器采集的湿度数据通过无线方式传输至数据处理模块。
进一步的，所述温度数据处理单元包括数据采集和预处理，从分布在生产环境不同位置的多点温度传感器实时采集温度数据，对数据进行初步预处理，包括去除噪声和异常值；
所述数据分析算法包括采用层次聚类算法对温度数据进行聚类分析，层次聚类通过构建树状的聚类结构（树状图），将生产环境中的温度数据按照相似性进行分层聚类，识别出温度分布的模式和温度梯度区域，处理不同尺度的数据，识别生产环境中温度的分布特征和变化规律，在识别出温度梯度区域后，采用多项式回归算法对各区域的温度变化进行建模和预测，多项式回归通过拟合一个多项式函数（如二次或三次多项式）来描述温度变化的趋势，预测未来一段时间内温度梯度的变化趋势。
进一步的，所述层次聚类分析包括：
计算每对温度传感器数据点之间的欧氏距离，构建距离矩阵；
采用凝聚层次聚类方法，从每个温度数据点开始，逐步合并最相似的两个簇，构建树状图；
通过树状图识别温度梯度区域，确定温度差异大的位置和范围。
进一步的，所述多项式回归算法包括：
在识别出的温度梯度区域内，选择多项式阶数，构建多项式回归模型；
采用最小二乘法求解回归系数，得到拟合好的回归模型；
利用回归模型对未来时间点进行温度预测，识别温度梯度的变化趋势。
进一步的，所述多项式回归算法对各区域的温度变化进行建模和预测，具体包括：
多项式回归模型：设温度随时间变化，选择多项式的阶数，构建多项式回归模型：
，其中，为回归系数；
通过最小化残差平方和来求解回归系数：
，其中，为实际温度值，为对应的时间点，为数据点的数量；
利用训练好的多项式回归模型，对未来时间点进行温度预测，识别温度梯度的变化趋势。
进一步的，所述基于数据分析算法结果优化温度调节策略进行温度调节具体包括：
通过层次聚类算法进行温度梯度识别，识别出生产环境中存在的温度梯度区域，确定温度差异大的位置和范围。
基于多项式回归建立的数学模型，对温度梯度区域内的温度变化进行建模和预测，提供未来一段时间内温度分布预测结果；
温度梯度过大，某些区域的温度显著高于或低于其他区域，导致温度梯度过大，调整措施如下：
加热装置：减少或关闭高温区域的加热装置，增加低温区域的加热装置；
制冷装置：减少或关闭低温区域的制冷装置，增加高温区域的制冷装置；
风扇装置：增加风扇装置的工作强度，促进空气流通，加快高温和低温区域的温度均衡；
温度变化趋势预测出现异常，预测未来某些区域的温度将迅速上升或下降，导致温度梯度异常，调整措施如下
提前调节：根据预测结果，提前调节相关区域的加热或制冷装置，预测某区域温度将迅速上升，提前增加该区域的制冷强度；
增加监测频率：在预测到异常变化的区域，增加温度监测的频率，确保及时获取温度变化情况，做出精准调整；
温度分布均匀性差，调整措施如下
优化风扇布局：根据温度数据分析结果，重新布局风扇装置，确保生产环境中空气流通更加均匀；
局部温度异常，调整措施如下：
设备检查：对温度异常区域的加热或制冷装置进行检查，排除故障；
临时措施：在设备修复前，采用临时措施，临时措施为增加临时风扇或加湿器，缓解温度异常情况。
进一步的，所述湿度数据处理单元获取布置的多个湿度传感器的湿度数据，采用主成分分析技术对湿度数据进行处理，分析生产环境中的湿度分布，识别湿度不均区域；
调节策略：根据分析结果，生成控制信号，动态调整预设的加湿装置和除湿装置的运行状态，以调节生产环境中的湿度，措施包括：
加湿装置：在湿度低区域启动或增加加湿器的工作强度，采用超声波加湿器或蒸汽加湿器，提升湿度；
除湿装置：在湿度高区域启动或增加除湿器的工作强度，采用冷凝式除湿器或吸附式除湿器，降低湿度；
风扇装置：通过增加风扇装置的运行，促进空气流通，加快湿度均衡，防止局部湿度过高或过低。
进一步的，所述主成分分析技术对湿度数据进行处理具体包括：
数据标准化：对湿度传感器采集的数据进行标准化处理，以消除不同传感器数据之间的量纲差异；
计算协方差矩阵：将标准化后的湿度数据组成数据矩阵，计算协方差矩阵：，其中，为数据样本数量；
特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量：，其中，为第个特征值，为对应的特征向量；
主成分选择：选择特征值较大的前个特征向量作为主成分，形成主成分矩阵；
主成分变换：将原始湿度数据矩阵通过主成分矩阵进行变换，得到主成分得分矩阵：，其中，为主成分得分矩阵，每行对应一个湿度传感器的数据在主成分空间中的得分；
结合生产环境中，对主成分得分进行分析，识别湿度不均区域，计算每个湿度传感器的主成分得分的均值和方差，识别异常高或低的区域；
识别异常区域：若某个湿度传感器的主成分得分显著高于或低于其他湿度传感器，则该湿度传感器所在区域存在湿度不均。
进一步的，所述计算每个湿度传感器的主成分得分的均值和方差表达为：
，其中，为第个传感器在第个主成分上的得分。
本发明的有益效果：
本发明,在温度梯度管理方面采用了层次聚类算法，通过多点温度传感器数据的聚类分析，识别生产环境中的温度梯度区域，并采用多项式回归算法预测温度变化趋势,基于识别和预测结果，动态调整加热装置、制冷装置和风扇装置的工作状态，实现对温度梯度的精确管理，防止温度梯度对纸张质量的影响。同时，湿度数据处理单元通过改进的PCA算法分析湿度传感器数据，识别湿度不均区域，并调整加湿和除湿装置，确保生产环境中的湿度均匀性。新型的温度和湿度管理方法，有效解决了传统控制系统在处理复杂环境时的不足。
本发明，通过设置多个湿度传感器，利用改进的主成分分析（PCA）算法，对采集的湿度数据进行分析，识别湿度的不均区域，并通过动态调整进行实时调节,相比传统单点监测方法，提高了湿度控制的精确度和响应速度，确保生产环境中的温湿度均匀性，提升纸制品的质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的系统功能模块示意图；
图2为本发明实施例的温度数据处理单元示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1-图2所示，纸制品生产过程中的温湿度控制系统，包括：
温湿度检测模块，用于实时监测纸制品生产环境中的温度和湿度，其中，温度监测采用多点式布置，在生产环境中布置多个温度传感器，温度传感器分布在生产线的不同位置，实时监测各个点的温度；
数据处理模块，与温湿度检测模块连接，用于接收并处理温湿度数据；
控制模块，与数据处理模块连接，用于基于处理后的数据生成控制信号；
执行模块，与控制模块连接，用于接收控制信号并调整生产环境中的温度和湿度；
数据处理模块还包括温度数据处理单元、湿度数据处理单元，其中；
温度数据处理单元用于监测和调整生产环境中的温度梯度，防止温度梯度对纸张质量的影响，基于温度传感器采集的数据，采用数据分析算法对温度分布进行分析，识别温度梯度并预测其变化趋势，基于数据分析算法结果优化温度调节策略进行温度调节，温度调节包括使用预设的加热装置、制冷装置和风扇装置对生产环境中温度进行调节；加热装置可以是热风机，制冷装置可用制冷空调；
湿度数据处理单元用于监测和调节生产环境中的湿度分布，确保生产环境中湿度的均匀性。
温湿度检测模块具体包括：
在生产环境中布置多个温度传感器，温度传感器分布在生产线的不同位置，包括生产线的入口、中间、出口以及生产环境的上方和下方区域，每个温度传感器实时采集所在位置的温度数据，并通过无线方式传输至数据处理模块；
湿度传感器分布在厂房顶部区域，湿度传感器至少设置三个，湿度传感器实时监测生产环境中的湿度，湿度传感器采集的湿度数据通过无线方式传输至数据处理模块。
温度数据处理单元包括数据采集和预处理，从分布在生产环境不同位置的多点温度传感器实时采集温度数据，对数据进行初步预处理，包括去除噪声和异常值；
数据分析算法包括采用层次聚类算法对温度数据进行聚类分析，层次聚类通过构建树状的聚类结构（树状图），将生产环境中的温度数据按照相似性进行分层聚类，识别出温度分布的模式和温度梯度区域，处理不同尺度的数据，识别生产环境中温度的分布特征和变化规律，在识别出温度梯度区域后，采用多项式回归算法对各区域的温度变化进行建模和预测，多项式回归通过拟合一个多项式函数（如二次或三次多项式）来描述温度变化的趋势，预测未来一段时间内温度梯度的变化趋势。
层次聚类分析包括：
计算每对温度传感器数据点之间的欧氏距离，构建距离矩阵；
采用凝聚层次聚类方法，从每个温度数据点开始，逐步合并最相似的两个簇，构建树状图；
通过树状图识别温度梯度区域，确定温度差异大的位置和范围。
层次聚类通过构建树状的聚类结构，将温度数据按照相似性进行分层聚类，具体如下。
1.初始化：每个温度传感器的数据点视为一个独立的簇，初始时共有个簇，为温度传感器的数量。
2.相似度计算：计算每对温度传感器数据点之间的相似度，常用的度量方式是欧氏距离：
，其中，和分别表示两个温度数据点。
3.合并最近的簇：从距离矩阵中找到最近的两个簇，合并成一个新簇，设簇和是最近的两个簇，则新簇为。
4.更新距离矩阵：重新计算新簇与其他簇之间的距离，基于单链接法，即新簇与其他簇之间的距离取决于组成新簇的两个簇中最近的数据点之间的距离：
；
重复步骤3和4：重复合并最近的簇和更新距离矩阵的步骤，直到所有数据点聚合成一个簇或达到预定的簇数为止。
构建树状图：通过树状图显示聚类的层次结构，帮助识别温度梯度区域，树状图中的每个节点代表一个簇，节点的合并顺序和高度表示簇的相似度和聚合层次。
多项式回归算法包括：
在识别出的温度梯度区域内，选择多项式阶数，构建多项式回归模型；
采用最小二乘法求解回归系数，得到拟合好的回归模型；
利用回归模型对未来时间点进行温度预测，识别温度梯度的变化趋势。
多项式回归算法对各区域的温度变化进行建模和预测，具体包括：
多项式回归模型：设温度随时间变化，选择多项式的阶数，构建多项式回归模型：
，其中，为回归系数；
通过最小化残差平方和来求解回归系数：
，其中，为实际温度值，为对应的时间点，为数据点的数量；
利用训练好的多项式回归模型，对未来时间点进行温度预测，识别温度梯度的变化趋势。
基于数据分析算法结果优化温度调节策略进行温度调节具体包括：
通过层次聚类算法进行温度梯度识别，识别出生产环境中存在的温度梯度区域，确定温度差异大的位置和范围。
基于多项式回归建立的数学模型，对温度梯度区域内的温度变化进行建模和预测，提供未来一段时间内温度分布预测结果；
温度梯度过大，某些区域的温度显著高于或低于其他区域，导致温度梯度过大，调整措施如下：
加热装置：减少或关闭高温区域的加热装置，增加低温区域的加热装置；
制冷装置：减少或关闭低温区域的制冷装置，增加高温区域的制冷装置；
风扇装置：增加风扇装置的工作强度，促进空气流通，加快高温和低温区域的温度均衡；
温度变化趋势预测出现异常，预测未来某些区域的温度将迅速上升或下降，导致温度梯度异常，调整措施如下
提前调节：根据预测结果，提前调节相关区域的加热或制冷装置，预测某区域温度将迅速上升，提前增加该区域的制冷强度；
增加监测频率：在预测到异常变化的区域，增加温度监测的频率，确保及时获取温度变化情况，做出精准调整；
温度分布均匀性差，整体生产环境中温度分布不均匀，影响纸张质量，调整措施如下
优化风扇布局：根据温度数据分析结果，重新布局风扇装置，确保生产环境中空气流通更加均匀；
局部温度异常，某些局部区域温度异常高或低，可能是设备故障或外部环境变化导致，调整措施如下：
设备检查：对温度异常区域的加热或制冷装置进行检查，排除故障；
临时措施：在设备修复前，采用临时措施，临时措施为增加临时风扇或加湿器，缓解温度异常情况。
湿度数据处理单元获取布置的多个湿度传感器的湿度数据，采用主成分分析技术对湿度数据进行处理，分析生产环境中的湿度分布，识别湿度不均区域；
调节策略：根据分析结果，生成控制信号，动态调整预设的加湿装置和除湿装置的运行状态，以调节生产环境中的湿度，措施包括：
加湿装置：在湿度低区域启动或增加加湿器的工作强度，采用超声波加湿器或蒸汽加湿器，提升湿度；
除湿装置：在湿度高区域启动或增加除湿器的工作强度，采用冷凝式除湿器或吸附式除湿器，降低湿度；
风扇装置：通过增加风扇装置的运行，促进空气流通，加快湿度均衡，防止局部湿度过高或过低。
主成分分析技术对湿度数据进行处理具体包括：
数据标准化：对湿度传感器采集的数据进行标准化处理，以消除不同传感器数据之间的量纲差异，标准化公式：，其中，为原始湿度数据，为数据的均值，为数据的标准差；
计算协方差矩阵：将标准化后的湿度数据组成数据矩阵，计算协方差矩阵：，其中，为数据样本数量；
特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量：，其中，为第个特征值，为对应的特征向量；
主成分选择：选择特征值较大的前个特征向量作为主成分，形成主成分矩阵，选择能解释大部分数据方差的特征向量；
主成分变换：将原始湿度数据矩阵通过主成分矩阵进行变换，得到主成分得分矩阵：，其中，为主成分得分矩阵，每行对应一个湿度传感器的数据在主成分空间中的得分；
结合生产环境中，对主成分得分进行分析，识别湿度不均区域，计算每个湿度传感器的主成分得分的均值和方差，识别异常高或低的区域，表达为：
，其中，为第个传感器在第个主成分上的得分；
识别异常区域：若某个湿度传感器的主成分得分显著高于或低于其他湿度传感器，则该湿度传感器所在区域存在湿度不均。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本发明的范围被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。
本发明旨在涵盖落入权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，包括：
温湿度检测模块，用于实时监测纸制品生产环境中的温度和湿度，其中，温度监测采用多点式布置，在生产环境中布置多个温度传感器，温度传感器分布在生产线的不同位置，实时监测各个点的温度；
数据处理模块，与所述温湿度检测模块连接，用于接收并处理温湿度数据；
控制模块，与所述数据处理模块连接，用于基于处理后的数据生成控制信号；
执行模块，与所述控制模块连接，用于接收控制信号并调整生产环境中的温度和湿度；
所述数据处理模块还包括温度数据处理单元、湿度数据处理单元，其中；
所述温度数据处理单元基于温度传感器采集的数据，采用数据分析算法对温度分布进行分析，识别温度梯度并预测其变化趋势，基于数据分析算法结果优化温度调节策略进行温度调节，温度调节包括使用预设的加热装置、制冷装置和风扇装置对生产环境中温度进行调节；
所述湿度数据处理单元用于监测和调节生产环境中的湿度分布，确保生产环境中湿度的均匀性。
2.根据权利要求1所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述温湿度检测模块具体包括：
在生产环境中布置多个温度传感器，所述温度传感器分布在生产线的不同位置，包括生产线的入口、中间、出口以及生产环境的上方和下方区域，每个温度传感器实时采集所在位置的温度数据，并通过无线方式传输至数据处理模块；
湿度传感器分布在厂房顶部区域，湿度传感器至少设置三个，湿度传感器实时监测生产环境中的湿度，湿度传感器采集的湿度数据通过无线方式传输至数据处理模块。
3.根据权利要求1所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述温度数据处理单元包括数据采集和预处理，从分布在生产环境不同位置的多点温度传感器实时采集温度数据，对数据进行初步预处理，包括去除噪声和异常值；
所述数据分析算法包括采用层次聚类算法对温度数据进行聚类分析，层次聚类通过构建树状的聚类结构，将生产环境中的温度数据按照相似性进行分层聚类，识别出温度分布的模式和温度梯度区域，处理不同尺度的数据，识别生产环境中温度的分布特征和变化规律，在识别出温度梯度区域后，采用多项式回归算法对各区域的温度变化进行建模和预测，多项式回归通过拟合一个多项式函数来描述温度变化的趋势，预测未来一段时间内温度梯度的变化趋势。
4.根据权利要求3所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述层次聚类分析包括：
计算每对温度传感器数据点之间的欧氏距离，构建距离矩阵；
采用凝聚层次聚类方法，从每个温度数据点开始，逐步合并最相似的两个簇，构建树状图；
通过树状图识别温度梯度区域，确定温度差异大的位置和范围。
5.根据权利要求3所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述多项式回归算法包括：
在识别出的温度梯度区域内，选择多项式阶数，构建多项式回归模型；
采用最小二乘法求解回归系数，得到拟合好的回归模型；
利用回归模型对未来时间点进行温度预测，识别温度梯度的变化趋势。
6.根据权利要求3所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述多项式回归算法对各区域的温度变化进行建模和预测，具体包括：
多项式回归模型：设温度随时间变化，选择多项式的阶数，构建多项式回归模型：
，其中，为回归系数；
通过最小化残差平方和来求解回归系数：
，其中，为实际温度值，为对应的时间点，为数据点的数量；
利用训练好的多项式回归模型，对未来时间点进行温度预测，识别温度梯度的变化趋势。
7.根据权利要求3所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述基于数据分析算法结果优化温度调节策略进行温度调节具体包括：
通过层次聚类算法进行温度梯度识别，识别出生产环境中存在的温度梯度区域，确定温度差异大的位置和范围；
基于多项式回归建立的数学模型，对温度梯度区域内的温度变化进行建模和预测，提供未来一段时间内温度分布预测结果；
温度梯度过大，调整措施如下：
加热装置：减少或关闭高温区域的加热装置，增加低温区域的加热装置；
制冷装置：减少或关闭低温区域的制冷装置，增加高温区域的制冷装置；
风扇装置：增加风扇装置的工作强度，促进空气流通，加快高温和低温区域的温度均衡；
温度变化趋势预测出现异常，调整措施如下
提前调节：根据预测结果，提前调节相关区域的加热或制冷装置，预测某区域温度将迅速上升，提前增加该区域的制冷强度；
增加监测频率：在预测到异常变化的区域，增加温度监测的频率，确保及时获取温度变化情况，做出精准调整；
温度分布均匀性差，调整措施如下
优化风扇布局：根据温度数据分析结果，重新布局风扇装置，确保生产环境中空气流通更加均匀；
局部温度异常，调整措施如下：
设备检查：对温度异常区域的加热或制冷装置进行检查，排除故障；
临时措施：在设备修复前，采用临时措施，临时措施为增加临时风扇或加湿器，缓解温度异常情况。
8.根据权利要求1所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述湿度数据处理单元获取布置的多个湿度传感器的湿度数据，采用主成分分析技术对湿度数据进行处理，分析生产环境中的湿度分布，识别湿度不均区域；
调节策略：根据分析结果，生成控制信号，动态调整预设的加湿装置和除湿装置的运行状态，以调节生产环境中的湿度，措施包括：
加湿装置：在湿度低区域启动或增加加湿器的工作强度，采用超声波加湿器或蒸汽加湿器，提升湿度；
除湿装置：在湿度高区域启动或增加除湿器的工作强度，采用冷凝式除湿器或吸附式除湿器，降低湿度；
风扇装置：通过增加风扇装置的运行，促进空气流通，加快湿度均衡，防止局部湿度过高或过低。
9.根据权利要求8所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述主成分分析技术对湿度数据进行处理具体包括：
数据标准化：对湿度传感器采集的数据进行标准化处理，以消除不同传感器数据之间的量纲差异；
计算协方差矩阵：将标准化后的湿度数据组成数据矩阵，计算协方差矩阵：，其中，为数据样本数量；
特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量：，其中，为第个特征值，为对应的特征向量；
主成分选择：选择特征值较大的前个特征向量作为主成分，形成主成分矩阵；
主成分变换：将原始湿度数据矩阵通过主成分矩阵进行变换，得到主成分得分矩阵：，其中，为主成分得分矩阵，每行对应一个湿度传感器的数据在主成分空间中的得分；
结合生产环境中，对主成分得分进行分析，识别湿度不均区域，计算每个湿度传感器的主成分得分的均值和方差，识别异常高或低的区域；
识别异常区域：若某个湿度传感器的主成分得分显著高于或低于其他湿度传感器，则该湿度传感器所在区域存在湿度不均。
10.根据权利要求9所述的纸制品生产过程中的温湿度控制系统，其特征在于，所述计算每个湿度传感器的主成分得分的均值和方差表达为：
，其中，为第个传感器在第个主成分上的得分。
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