[發明專利]一種基于配方參數庫的復烤機含水率控制方法有效
| 申請號: | 202011101807.6 | 申請日: | 2020-10-15 |
| 公開(公告)號: | CN112263012B | 公開(公告)日: | 2022-03-25 |
| 發明(設計)人: | 陳孚;徐大勇;李善蓮;朱文魁;陳良元 | 申請(專利權)人: | 中國煙草總公司鄭州煙草研究院 |
| 主分類號: | A24B3/10 | 分類號: | A24B3/10 |
| 代理公司: | 鄭州中民專利代理有限公司 41110 | 代理人: | 黃宇亭 |
| 地址: | 450001 *** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 配方 參數 復烤機 含水率 控制 方法 | ||
一種基于配方參數庫的復烤機含水率控制方法,特征是首先分析復烤機含水率控制過程和影響因素,確定相應的設定參數和控制變量;然后根據不同來料條件(來料流量、含水率、等級、環境溫濕度)和加工質量要求(出口含水率),采用神經網絡模型構建相應的配方參數庫,并結合人工操作經驗和專家知識,實現干燥環節不同干燥區溫度設定值的自適應優化配置,進一步通過冷卻環節的溫度控制和回潮環節溫度、含水率控制實現穩定生產階段基于配方參數庫的含水率智能控制,最后結合料頭和料尾階段控制實現復烤機含水率智能控制。本發明的控制方法可對不同來料條件和工況變化做出及時準確反應,自動優化配置控制參數,從而實現復烤過程含水率的智能優化控制。
技術領域
本發明屬于煙草加工過程控制技術領域,具體是一種基于配方參數庫的復烤機含水率控制方法,可對不同來料條件和工況變化做出及時準確反應,自動優化配置控制參數,從而實現復烤過程含水率的智能優化控制。
背景技術
復烤機含水率控制是打葉復烤過程最復雜和關鍵的控制環節,其控制質量直接影響后續加工環節的加工質量。受制于打葉復烤企業技術升級滯后等原因,目前復烤機含水率控制仍是以人工干預操作為主,自動化水平低,無法適應不同等級原料的加工質量要求,致使含水率控制穩定性差,影響后續加工環節的質量水平。
一些研究者采用參數自調整或預測PI等控制方法實現正常過料的閉環控制,但這些方法將復烤干燥環節作為一個整體進行控制,沒有考慮干燥環節不同干燥區的溫度控制,影響后續加工質量穩定;一些研究者采用分層遞階的控制方法對各個干燥區進行有效控制,取得了一定的控制效果,但該方法并不能對來料及工況變化做出及時準確的反應,自適應優化作用不明顯,也不能很好的體現專家經驗調節的作用。
發明內容
本發明的目的正是針對上述方法的不足以及復烤干燥環節過程工藝特點,而提供一種基于配方參數庫的復烤機含水率控制方法。
本發明的目的是通過以下技術方案來實現的:首先分析復烤機含水率控制過程和影響因素,確定相應的設定參數和控制變量;然后根據不同來料條件(來料流量、含水率、等級、環境溫濕度)和加工質量要求(出口含水率),采用神經網絡模型構建相應的配方參數庫,并結合人工操作經驗和專家知識,實現干燥環節不同干燥區溫度設定值的自適應優化配置,進一步通過冷卻環節的溫度控制和回潮環節溫度、含水率控制實現穩定生產階段基于配方參數庫的含水率智能控制,最后結合料頭和料尾階段控制實現復烤機含水率智能控制(圖1)。具體的控制方法如下:
(1)構建配方參數庫:通過綜合考慮來料條件和控制過程要求,確定配方參數庫的輸入變量為來料流量、含水率、等級、環境溫濕度以及出口含水率,輸出變量為干燥各區熱風溫度設定值,然后采用神經網絡進行建模分析,并利用歷史數據和專家知識更新優化模型,從而實現不同生產條件下配方參數的自動優化配置。為提高神經網絡訓練的快速收斂性和模型預測準確性,采用結合遺傳算法的改進BP算法訓練神經網絡(式(1)-(2))。
w(k+1)=w(k)+(1-a)η(k)d(k)+a(w(k)-w(k-1)) (1)
式中w(k+1)、w(k)、w(k-1)分別為k+1、k、k-1時刻的權向量,η(k)為k時刻的學習率,d(k)為k時刻的負梯度,α為動量因子。
(2)穩定生產階段基于配方參數庫的含水率控制:配方參數庫根據每一時刻的來料條件和加工質量要求,自動生成優化的各個干燥區熱風溫度設定值,將其下達到各個干燥區的熱風溫度控制回路中,通過各個回路的PID控制器調節熱風溫度進行自動跟蹤其配方參數設定值(圖2),并結合冷卻環節的溫度控制(圖3)和回潮環節溫度控制(圖4)、含水率控制(圖5),從而實現穩定生產階段干燥環節含水率參數的自適應優化控制。
(3)料頭控制模式:料頭時干燥區溫度按正常生產溫度設定,出料含水率由各路加水量來控制。回潮區噴水盒和混合噴水回路按現有模式提前開啟,建立回潮區內溫濕度的平衡。
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