叶片加料工序出口温度自动预测系统的制作方法

1.本发明涉及烟草制丝领域，具体涉及一种用于叶片加料工序出口温度的自动预测系统。


背景技术：

2.不同加工温度对烟叶感官评吸具有很大影响，即加工温度能够显著影响成品卷烟的光泽、香气、谐调、杂气、刺激性和余味。在卷烟制品生产过程中，通过优化最佳的加工条件，在兼顾烟叶含水率的同时，也能够最大程度保留烟草香气，并且不同程度地挥发掉烟叶中的青杂气和刺激气。
3.在实际生产过程中，随着烟叶颜色、品牌等因素的变化，会引起测量温度的水分仪零位发生变化，造成测量误差，这就需要人工校对。具体的校对方法是工序生产稳定后，在出口温度检测仪后150mm处取样，并迅速放入塑料桶内，将水银温度计的水银泡置于样品中部，盖好桶盖，记录取样时温度检测仪显示数值。样品温度检测三分钟后，读取水银温度计测量温度值并记录，读数期间勿将温度计从样品中取出。
4.上述步骤共执行三次，取得三组温度检测数据，对比出口温度检测仪显示平均值与水银温度计检测实际平均值，进行温度检测仪校验。此校验方法需要人工校验，劳动强度大，效率低，反馈滞后。
5.因此，需要研究一种烟叶叶片加料工序出口温度自动预测、校验系统。


技术实现要素：

6.为解决上述问题，本技术提供了一种叶片加料工序出口温度的自动预测系统，本发明适用于烟草制丝过程，用于烟叶叶片加料工序出口温度的自动预测和实时校验，可有效提高工序出口温度的准确性、校验效率，以及自动调控响应速度。
7.本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：
8.叶片加料工序出口温度自动预测系统，包括
9.数据采集模块，其用于自动采集模型参数数据；数据采集的范围包括叶片加料工序与物料质量守恒、能量守恒相关的水分、循环风温、温度、设备检测项参数；数据采集范围见下表：
10.[0011][0012]
预测模型模块，其基于叶片加料工序的物料质量守恒等式、能量守恒等式分别建立有用于出口叶片含水率预测的物料衡算分析模型和用于出口叶片温度预测的能量衡算分析模型；
[0013]
所述物料衡算分析模型包括
[0014]
①
蒸汽系统衡算模型
[0015]
主蒸汽：wc＝w
ca
+w
cb
+w
cc
；
[0016]
求得w
cb
+w
cc
＝w
c-w
ca
；
[0017]
冷凝水：
[0018]vd
×
ρw＝w
cb
+w
cc
；
[0019]
②
排潮系统衡算模型
[0020]
排潮口出口水分主要来自于补偿蒸汽和热风系统；
[0021][0022]
其中为引射蒸汽进入叶片的转化系数；
[0023]
求得
[0024]
③
叶片加料系统衡算模型总质量：
[0025]
求得wb＝w
ca
+δve×
ah(te)
×
rh
e-vf×
ah(tf)
×
rhf+wg+wa；
[0026]
水分平衡：
[0027][0028]
干物质平衡：
[0029]
wb×
(1-hb)＝wg×
(1-β)+wa×
(1-ha)；
[0030]
其中β为料液中含水量；
[0031]
④
出口含水率预测模型
[0032]
基于模型
①
、模型
②
和模型
③
，进一步得：
[0033]
出口含水率预测模型：
[0034][0035]
所述能量衡算分析模型包括
[0036]
①
总能量衡算模型
[0037]
q2+q3＝q1+q4+q5；
[0038]
其中——热风和筒体加热系统(主蒸汽)放热q1：
[0039][0040]
求得
[0041]
叶片升温吸收热量q2：
[0042][0043]
循环热风系统吸收热量q3：
[0044][0045]
补偿蒸汽释放热量q4：
[0046][0047]
料液系统释放热量q5：
[0048][0049]
其中c
p,s
为料液除水分以外的比热容；
[0050]
②
出口温度预测模型
[0051]
基于
①
总能量衡算模型，求得
[0052][0053]
代入数据建立方程组求解未知参数：
[0054]
热系统热交换效率cop、烟草叶片干物质比热容c
p,t
、料液除水分以外的比热容c
p,s
；
[0055]
将所求得参数重新代入热系统热交换效率cop计算公式，得出口温度预测模型tb：
[0056][0057]
温度预测模块，其基于预测模型模块和实时数据，对出口温度进行实时预测，并通过动态曲线图展示；
[0058]
温控与预警模块，当出口温度预测值显示出现温度偏差时，其自动调节补偿蒸汽开度；当出口温度预测值与实测值的差值≥
±
5℃时，其自动进行报警，并自动调节补偿蒸汽开度；当自动调节后出口温度预测值与实测值的差值仍达不到阈值要求时，设备停机并检修。
[0059]
作为上述技术方案的改进，所述数据采集模块完成全部参数的实时采集后，对所采集的数据进行必要数据处理：对采集数据进行异常剔除，将正常数据输入到预测模型模块。
[0060]
作为上述技术方案的改进，所述自动预测系统还包括模型校验模块，其实时/定期将出口温度预测值与实测值进行对比分析，以验证预测模型精度。
[0061]
本发明带来的有益效果：
[0062]
本发明可实现烟叶叶片加料工序出口温度的自动预测和实时校验，有效提高工序出口温度的准确性，以及温度自动调控的响应速度，从根本上克服了传统人工监测、校验出口温度的劳动力大、效率低、反馈滞后的问题；
[0063]
预测模型模块基于叶片加料工序的物料质量守恒等式、能量守恒等式分别建立物料衡算分析模型和能量衡算分析模型，借助数据流关系实现生产参数的实时预测，模型精度高且与反馈控制保持同步；预测模型基于不同的生产牌号设置有多个，以满足不同牌号
生产间的差异，提高本温度自动预测系统的普适性。
[0064]
本系统设有模型校验模块，可实时/定期将出口温度预测值与实测值进行对比分析，以验证预测模型精度，也可通过调用历史生产参数，借助大数据系统对预测模型基于季节、环境等进行误差补偿/修正，提高系统的防差错能力。
附图说明
[0065]
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步说明：
[0066]
图1为叶片加料工序出口温度自动预测系统的结构框图；
[0067]
图2为叶片加料工序的物料质量、能量守恒数据参数关系示意图。
具体实施方式
[0068]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0069]
实施例1
[0070]
参照图1，叶片加料工序出口温度自动预测系统，包括
[0071]
数据采集模块，其用于自动采集模型参数数据；数据采集的范围包括叶片加料工序与物料质量守恒、能量守恒相关的水分、循环风温、温度、设备检测项参数，具体参见表1：
[0072]
表1数据采集模块自动采集参数数据的范围和方式
[0073]
[0074][0075]
当基于表1内的参数项、对应参数的采集位置、采集仪器完成全部参数的实时采集后，数据采集模块对所采集的数据进行必要数据处理：对采集数据进行异常剔除，剔除断流、3σ等异常数据，将正常数据输入到预测模型模块；
[0076]
预测模型模块，其基于叶片加料工序的物料质量守恒等式、能量守恒等式分别建
立有用于出口叶片含水率预测的物料衡算分析模型和用于出口叶片温度预测的能量衡算分析模型，图2示出了叶片加料工序物料质量、能量守恒数据参数关系示意图；
[0077]
所述物料衡算分析模型包括
[0078]
①
蒸汽系统衡算模型
[0079]
主蒸汽：wc＝w
ca
+w
cb
+w
cc
；
[0080]
求得w
cb
+w
cc
＝w
c-w
ca
；
[0081]
冷凝水：
[0082]vd
×
ρw＝w
cb
+w
cc
；
[0083]
②
排潮系统衡算模型
[0084]
排潮口出口水分主要来自于补偿蒸汽和热风系统；
[0085][0086]
其中为引射蒸汽进入叶片的转化系数；
[0087]
求得
[0088]
③
叶片加料系统衡算模型
[0089]
总质量：
[0090]
求得wb＝w
ca
+δve×
ah(te)
×
rh
e-vf×
ah(tf)
×
rhf+wg+wa；
[0091]
水分平衡：
[0092][0093]
干物质平衡：
[0094]
wb×
(1-hb)＝wg×
(1-β)+wa×
(1-ha)；
[0095]
其中β为料液中含水量；
[0096]
④
出口含水率预测模型
[0097]
基于模型
①
、模型
②
和模型
③
，进一步得：
[0098]
出口含水率预测模型：
[0099][0100]
所述能量衡算分析模型包括
[0101]
①
总能量衡算模型
[0102]
q2+q3＝q1+q4+q5；
[0103]
其中——热风和筒体加热系统(主蒸汽)放热q1：
[0104][0105]
求得叶
片升温吸收热量q2：
[0106][0107]
循环热风系统吸收热量q3：
[0108][0109]
补偿蒸汽释放热量q4：
[0110][0111]
料液系统释放热量q5：
[0112][0113]
其中c
p,s
为料液除水分以外的比热容；
[0114]
②
出口温度预测模型
[0115]
基于
①
总能量衡算模型，求得
[0116][0117]
代入三组数据建立方程组求解未知参数：
[0118]
热系统热交换效率cop、烟草叶片干物质比热容c
p,t
、料液除水分以外的比热容c
p,s
；将所求得参数重新代入热系统热交换效率cop计算公式，得出口温度预测模型tb：
[0119][0120]
温度预测模块，其基于预测模型模块和实时数据，对叶片加料工序的出口温度进行实时预测，并通过动态曲线图展示；
[0121]
温控与预警模块，当出口温度预测值显示出现温度偏差时，其自动调节补偿蒸汽开度；当出口温度预测值与实测值的差值≥
±
5℃时，其自动进行报警，并自动调节补偿蒸汽开度；当自动调节后出口温度预测值与实测值的差值仍达不到阈值要求时，设备停机并检修；
[0122]
模型校验模块，其实时/定期将出口温度预测值与实测值进行对比分析，以验证预测模型精度。
[0123]
本烟叶叶片加料工序的出口温度自动预测系统的控制流程为：
[0124]
设备接收到下发生产指令后，系统开始运行，并调取牌号信息、调取对应牌号的预测模型，通过设置于设备各位置处的采集仪器进行数据实时采集，并剔除异常数据，将正常数据自动录入模型预测模块进行叶片加料工序出口水分、出口温度的实时预测，预测结果通过动态曲线图展示；对曲线图进行实时跟踪、数据对比分析，当出口温度预测值显示出现温度偏差时，控制系统自动调节补偿蒸汽开度以弥补该偏差，当出口温度预测值与实测值的差值≥
±
5℃(该阈值可调)时，系统自动进行异常报警，并自动调节补偿蒸汽开度，当其差值符合阈值要求则继续生产；若自动调节后出口温度预测值与实测值的差值仍达不到该阈值要求，设备停机并检修。
[0125]
实施例2
[0126]
叶片加料工序出口温度自动预测方法，包括
[0127]
step1数据采集
[0128]
自动采集模型参数数据；
[0129]
数据采集的范围参照表1，包括叶片加料工序与物料质量守恒、能量守恒相关的水分、循环风温、温度、设备检测项等参数；
[0130]
step2构建模型
[0131]
基于叶片加料工序的物料质量守恒等式、能量守恒等式分别建立用于出口叶片含水率预测的物料衡算分析模型和用于出口叶片温度预测的能量衡算分析模型；
[0132]
其中：所述物料衡算分析模型包括
①
蒸汽系统衡算模型、
②
排潮系统衡算模型、
③
叶片加料系统衡算模型和
④
出口含水率预测模型；所述能量衡算分析模型包括
①
总能量衡算模型、
②
出口温度预测模型；
[0133]
step3温度预测
[0134]
基于step2建立的预测模型和step1采集的实时数据，对叶片加料工序出口温度进行实时预测，并通过动态曲线图展示；
[0135]
step4温控与预警
[0136]
当出口温度预测值显示出现温度偏差时，自动调节补偿蒸汽开度；
[0137]
当出口温度预测值与实测值的差值≥
±
5℃时，自动进行报警，并自动调节补偿蒸汽开度；
[0138]
当自动调节后出口温度预测值与实测值的差值仍达不到阈值要求时，设备停机并检修；
[0139]
step5模型校验
[0140]
实时/定期将出口温度预测值与实测值进行对比分析，以验证预测模型精度。
[0141]
当触发异常报警由控制系统自动调节补偿蒸汽开度后，由人工校验数据并录入系统，与预测数据进行对比，此操作相当于增加一道防差错功能，避免出现预测或调节误差。
[0142]
应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。