[發(fā)明專利]一種密集烤房煙葉烘烤工藝曲線的在線生成方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710036352.6
• 申請日: 2017-01-17
• 公開（公告）號: CN106579532A
• 公開（公告）日: 2017-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 吳娟;楊先一
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶電子工程職業(yè)學院
• 主分類號: A24B3/10
• 分類號: A24B3/10
• 代理公司: 重慶信航知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司50218
• 代理人: 穆祥維

1.一種密集烤房煙葉烘烤工藝曲線的在線生成方法，其特征在于，按以下步驟進行：

步驟一：開始烘烤，設(shè)置初始階段烘烤工藝曲線參數(shù)：干球溫度T_d，濕球溫度T_w，當前烘烤階段結(jié)束時間t_c，生成該階段的烘烤工藝曲線；

步驟二：實時檢測當前烘烤時間t_h是否等于t_c-5，如果是則進入步驟三，否則在t_h+1時刻重復步驟二；

步驟三：啟動下一階段烘烤工藝曲線參數(shù)的預測，從當前時刻開始到本階段烘烤階段結(jié)束前5小時內(nèi)，每隔1小時采集一次烤房氣體信號并提取出氣味特征，將該特征輸入到訓練好的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預測輸出下一階段的烘烤工藝曲線參數(shù)值T_dn，T_wn和t_cn，一共得到6組輸出結(jié)果，分別是：{T_dn1，T_wn1，t_cn1，T_dn2，T_wn2，t_cn2，T_dn3，T_wn3，t_cn3，T_dn4，T_wn4，t_cn4，T_dn5，T_wn5，t_cn5，T_dn6，T_wn6，t_cn6}；

步驟四：對以上6組輸出結(jié)果采用截尾均值方法，求得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測的下一階段烘烤工藝曲線參數(shù)平均值：干球溫度平均值T_dnf，濕球溫度平均值T_wnf，以及烘烤階段結(jié)束時間平均值t_cnf；

步驟五：根據(jù)T_dnf，T_wnf和t_cnf不同的取值，設(shè)置下一階段烘烤曲線參數(shù)：T_d，T_w和t_c，并生成該階段的烘烤工藝曲線；

步驟六：檢測當前烘烤時間t_h是否達到最大烘烤時長t_over，如果達到最大烘烤時長則結(jié)束烘烤，同時生成完整的烘烤工藝曲線，否則重復步驟二。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的密集烤房煙葉烘烤工藝曲線的在線生成方法，其特征在于：所述步驟三具體包括以下子步驟：

3-1：對獲取的烤房空氣的氣味數(shù)據(jù)進行預處理，包括中值濾波以及數(shù)據(jù)歸一化處理；

3-2：對步驟3-1中得到的信號進行氣味特征提取，包括傅里葉變換和PCA主成分分析特征降維；

3-3：對步驟3-2提取的氣味特征，輸入到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測輸出烘烤工藝曲線的參數(shù)T_dn,T_wn,和t_cn。