基于神经网络数据建模的烘梗丝机控制系统的研究

作者：张福新^*; 高学义; 刘卫斌; 周业宙; 张兵; 秦川杨

来源：电子元器件与信息技术, 2023, 7(07): 89-93.

DOI：10.19772/j.cnki.2096-4455.2023.7.022

• 烘梗丝机
• 神经网络
• 出口水分预测控制

烘梗丝机的出口水分对卷烟品质有较大的影响。针对传统设备控制参数复杂、设备工艺控制方法不满足设备要求导致的烘梗丝机出口水分不稳定的问题，本研究利用神经网络算法对烘梗丝机出口水分控制进行优化。首先，通过数据清洗、异常值处理、相关性分析等数据预处理方法对数据进行初步分析，并筛选出口水分的影响因素，其次，通过比较支持向量回归、多层感知机、BP神经网络常用模型在出口水分预测中的效果，选定表现最优的模型。研究结果表明，多层感知机模型在烘梗丝机出口水分预测中有更快的学习速度，且该模型具有更好的泛化能力和稳定性。在测试集上烘梗丝机过程控制预测均方误差小于0.1%,SD值提高70%，能有效预测烘梗丝机出口水分、实现控制模型的收敛，达到出口水分控制稳定性的提升。

• 单位
  云南昆船设计研究院有限公司