基于模型预测的烘丝机出口水分控制方法

摘要

本发明公开了一种基于模型预测的烘丝机出口水分控制方法：针对烟叶烘丝机在工作过程中复杂的状态变化及生产工艺模式多样性的特点,构建基于智能预测模型和人工智能操作模式的烘丝机智能集成优化控制系统，实现烘丝过程的综合最优化及自动化。针对生产过程的不同阶段及不同的生产工艺模式，构建能描述依存于进料量与进料水分的过程动态特性的模型。以此模型为基础，设计出可同时或有选择地调节多个工艺变量、能适应进料量与进料水分变化、具有克服烘丝过程中变量间相互干扰及各种不确定性因素影响、具有自适应、自调节功能的在线优化控制算法，可满足不同工况下对出口烟丝水分的严格要求。

主权项

一种基于模型预测的烘丝机出口水分控制方法，将烘丝机出口水分控制系统分为三个过程：干头过程，中间过程和干尾过程，使出口水分尽快进入设定值±0.5%的稳定状态，加快水分上升的速度，减少干头部分“干烟丝”的量；在中间阶段，保持出口水分稳定在设定值附近；在干尾阶段前期，尽量使烟丝稳定在设定值上，不要使烟丝的出口水分过早地下降，减少干尾部分“干烟丝”的量，其特征在于，步骤如下：（1）、针对头部生产过程无出口水分检测信号的特点，基于烟草物料干燥机理，采用非参数模型建模的思想，通过对几条输入曲线采样得到若干个点，从而将一段曲线的影响转化为若干个采样点的影响，构建依存于进料量与进料水分的筒温、风温、排潮风门及入口流量的基于RBF‑ARX模型的设定模型；（2）、根据所设置的各输入量的起点、终点的限制值和期望的出口水分的输出曲线，计算出各输入量的最优设定曲线，使干头过程中的操作变量按照优化设定曲线变化，根据来料情况自校正工艺变量设定模型的模型参数、提高其对于头部烘丝过程的自适应能力，设计自调整模糊跟踪控制算法使头部烘丝过程出口水分快速达到设定值，以减少干头叶丝、达到满意的跟踪控制效果及对不同来料流量及含水率的自适应能力；（3）、对于中间连续生产过程，本发明采用RBF‑ARX模型结构，建立依存于来料烟丝流量与水分的烘丝过程动态特性模型，以所构建的烘丝过程RBF‑ARX模型为预测模型，考虑到不同工艺模式、不同操作模式的要求，设计出口烟丝水分的在线智能预测优化控制算法；（4）、RBF‑ARX预测控制器通过对出料端水分仪检测的水分值与设定水分值比较在线计算出热风风量和排潮风量的最优值；热风风量风门以RBF‑ARX预测控制输出的热风风量最优值为设定值，自动控制伺服气缸调节热风风量风门开启度的大小；排潮风量风门以RBF‑ARX预测控制输出的排潮风量最优值为设定值，自动控制伺服气缸调节排潮风量风门开启度的大小；筒温蒸汽阀根据筒体设定温度值与温度传感器检测的筒体温度值比较，自动跟踪调节气动薄膜调节阀开启度的大小，控制蒸汽流量，并最终稳定在筒体设定温度值附近；加热系统上伺服气缸根据热风设定温度值与温度传感器测量的热风温度值比较，自动跟踪调节，并最终稳定在热风设定温度值附近；（5）、针对尾部生产过程无入口来料即时信号但有历史来料量及水分信号的特点，基于烟草物料干燥机理，构建依存于进料量与进料水分的筒温、风温、排潮风门及筒体转速的设定模型；（6）、根据所设置的各输入量的起点、终点的限制值和期望的出口水分的输出曲线，所述各输入量为排潮风门，筒温，风温和筒体电机频率，计算出各输入量的最优设定曲线，使干尾过程中的操作变量按照优化设定曲线变化，并根据来料情况自校正工艺变量设定模型的模型参数、提高其对于尾部烘丝过程的自适应能力，采用自调整模糊跟踪控制算法使尾部烘丝过程出口水分尽可能维持在设定值，以减少干尾叶丝、达到满意的跟踪控制效果及对不同来料流量及含水率的自适应能力；（7）、干头、中间过程以及干尾过程的动态特性建模采用RBF‑ARX模型结构，各模型利用历史数据、通过离线方式进行模型结构和参数的优化；（8）、基于所构建的干头、干尾过程动态特性模型，在线优化干头、干尾过程中的筒温及排潮风门的设定值模型，以适应来料情况的变化；（9）、通过运用嵌入式 PC 技术的模块化嵌入式控制器系统实现烘丝过程智能集成优化控制运算，达到基于模型预测的烘丝机出口水分控制。