基于模型预测的松散回潮水分控制研究

作者：文广球; 周成林^*; 吴文强; 何明奖; 江婷; 王略韬; 邓红伟; 方世杰

来源：科技创新与应用, 2023, 13(12): 28-31.

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.12.006

• 模型预测控制
• 松散回潮水分
• 相关性分析
• 多元回归
• 神经网络

松散回潮系统具有大时滞、干扰变量多等特性，出口水分控制难度大。为解决松散回潮出口水分控制不稳定及反馈不及时等问题，采用相关性分析筛选出与松散回潮出口水分的相关变量，使用多元线性回归和神经网络建立松散回潮出口水分的预测模型，对2种模型的效果进行验证，在此基础上建立加水量实时在线优化控制模型。选取某烟厂生产数据对预测模型进行效果验证。结果表明，多元线性回归模型和神经网络模型预测的平均相对误差分别为0.3%、0.5%，多元线性回归模型表现出更好的变化趋势描述能力。实施控制后松散回潮出口水分均值偏差由0.151减小为0.098，松散回潮控制的准确性和稳定性显著提高，有效克服调控滞后问题，控制过程的智能化和精细化水平提升。

• 单位
  湖南中烟工业有限责任公司