基于电气自动化的卷烟工艺参数优化分析

夏鸿霞 梅琳

河北张家口卷烟厂有限责任公司 河北张家口 075000

1 基于电气自动化的卷烟工艺参数优化方法

1.1 烟梗提取的自动化

采用人工选取卷烟工艺样本的方法，使用电气自动换样品采集装置，实现样品的随机采样，提取关于卷烟工艺的相关参数。提取卷烟工艺参数时应将烟梗自动采样设备作为采样的基础，使用一种能够自动取样的电气设备，按照卷烟企业的烟梗自动采样要求，经过自动随机采样、参数正交提取、参数误差最小选择优化、参数关联挖掘，实现全局卷烟工艺参数的优化处理。合理设置采样时间，采样后自动关闭装置，应用ZJ116收捡装置实现在线自动收捡。应用低频采样始发信号，高频出发开启或关闭计时器，参数需要提前设置，对气缸取样阀门进行参数取样，经过发送信号、信号变频、开始取样、打开阀门、取样、关闭阀门的程序，完成整个卷烟工艺参数取样工作[1]。

1.2 卷烟工艺数据指标的提取

在优化卷烟工艺参数时，应以卷烟工艺各项指标为依据，对烟厂卷烟工艺的浸泡烟梗、螺旋蒸梗工序提取指标参数，这些参数将会对卷烟工艺的整丝率产生重要影响。相关参数包含浸泡烟梗时水槽温度、蒸梗时的温度、蒸梗时的含水量，为优化烟梗温度与含水量等参数，可以将螺旋蒸梗和浸泡烟梗的水槽出口含水量控制在12.8%左右，上下偏差范围在0.5%，应用梗丝膨胀工序，对梗丝整丝率进行考察。指标数值越大，说明卷烟工艺参数提取的内外环境越理想。蒸梗温度为90℃时，浸泡烟梗水槽水温为40℃，此时蒸梗含水率为32%；蒸梗温度为94℃时，浸泡烟梗水槽水温为45℃，此时蒸梗含水率为35%；蒸梗温度为98℃时，浸泡烟梗水槽水温为50℃，此时蒸梗含水率为38%。

所有参数采集过程中，对随机抽取的参数加以整理，得出以下参数提取结果：样本1号蒸梗温度90℃，浸泡烟梗水槽水温40℃，蒸梗含水率32%，提取结果86%；样本2号蒸梗温度94℃，浸泡烟梗水槽水温40℃，蒸梗含水率35%，提取结果85%；样本3号蒸梗温度90℃，浸泡烟梗水槽水温45℃，蒸梗含水率35%，提取结果86%；样本4号蒸梗温度94℃，浸泡烟梗水槽水温45℃，蒸梗含水率38%，提取结果86%。经过误差分析与校正，相关参数结果为样本1号提取结果为83.78%；样本2号提取结果为84.54%；样本3号参数提取结果为82.04%，样本4号参数提取结果为84.88%。经对比，校正后的卷烟工艺参数误差更小，计算结果更加精确化[2]。

1.3 卷烟工艺参数关联挖掘优化分析

应用参数关联挖掘技术，在海量数据中寻找数据间的内在联系，找出其中的关系和规则。这是一种依靠开发信息资源而形成的数据处理方法，能够对误差度进行选择优化，得到的参数可用于卷烟工艺参数的全局优化。建立关联数据挖掘技术为基础的资源数据库，应用卷烟工艺参数推理系统，使用语义匹配与关联规则，寻找最优卷烟工艺参数组合。通过对数据库内各个卷烟工艺参数的相似度计算与归纳总结，能够找出工艺参数间的规则变化关系，从而提取最优参数组合。抽取600个样本，根据样本测参数的实际优化情况，了解测试结果，应用优化工艺参数组合方法后，卷烟工艺参数优化可达2-2.5.选取样本进行卷烟整丝率的测试，在原材料、人工、机械不变的状态下，采用喜欢同参数和优化后参数，对样本整丝率、含水率进行检测。经过实验证明了卷烟过程中采用这种工艺参数优化方法十分有效。

2 电气自动化技术在卷烟工艺中的有效应用

分析当前卷烟工艺中电气自动化技术的实践应用，烟草生产时引入计算机集成制造系统，使用网络技术和数据技术进行原料加工、辅料配送、性能检测以及数据处理等工作，实现卷烟生产的自动化。在烟叶初烤与复烤阶段，应用烟叶烘烤自动供热排湿系统，实现对烟叶烤制温度与送风的科学监测与控制，选择适宜的烘烤程度与烘烤时间。在烟叶发酵阶段，采用计算机集散控制技术，在工控机、智能调节器的作用下，监测并控制发酵温度与空气湿度，加强对发酵时间的有效管理，从而达到精确控制升温、降温、保温的效果，提升烟叶发酵质量。在制丝阶段，卷烟工艺需要经过切片切丝、加香加料等过程，采用电气自动化技术可拉近前后工序的承接关系。比如采用自动化控制平台建立制丝集成系统，其中包含设备自动化控制系统、监控中心、生产管理系统，完成对烟草生产的数据自动化采集与分析。在卷接包阶段，应用电气自动化控制系统集成风力送丝、烟支存储、条烟提升与运输等环节，从而提高卷烟工艺水平。采用卷接包集成控制系统，对卷接包工艺段、条烟和成品输送段加以监控，做好卷烟生产管理和集中监控，加强对机械设备的有效控制，从而实现卷烟工艺参数的优化设计。在应用自动化集成控制系统的同时，还应采用优化后的卷烟工艺参数组合，实现工艺参数的优化，提高卷烟生产效率[3]。

3 结语

总而言之，经过多方比较分析，本文提出了以电气自动化为基础的烟草卷烟工艺参数优化的方法研究，利用电气自动化技术进行样本的自动选取，通过误差校正对数据展开误差最小选择，再利用关联数据挖掘技术完成全局工艺参数的寻优，从而达到参数优化的目的。在接下来的发展中，企业还会加大对自动化系统的应用力度，从而发挥卷烟工艺技术的数据支持作用优势。