基于BP神经网络的C牌号卷烟成品含水率分析.pdf
《基于BP神经网络的C牌号卷烟成品含水率分析.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于BP神经网络的C牌号卷烟成品含水率分析.pdf(4页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、97 JUL.2023CFI卷烟成品含水率对卷烟的感官质量与理化性质有重要影响。随着含水率降低,相关不利吃味或有害的物质明显上升1,评吸刺激感、干燥感增强2,含水率过高则导致吃味平淡,满足感不足3;同时含水率对烟支内部烟丝分布、燃烧锥落头率、静燃速度等均有影响4。由于卷烟成品含水率控制处于生产工艺链末端,所以意义重大。C 牌号卷烟包装形式是扁盒翻盖式,为行业内高端牌号常用包装形式,采用成品卷烟小盒手工包装。烟支由卷包车间卷制,即卷烟半成品,转运至异形烟车间完成卷烟成品包装。实际生产中,卷烟半成品出卷包车间前,含水率严格控制在工艺标准范围内,但是由于转运物流、温度、存放方法、手工操作等因素影响,
2、卷烟半成品含水率常出现波动。同时卷烟成品小盒由于生产厂家、批次、材料、墨水、物流等因素影响,含水率也不稳定。综上所述,C牌号卷烟与自动化机械包装卷烟在成品含水率控制上,工艺技术难点差别较大。目前,卷烟含水率控制领域已有较多研究。马骥5等通过研究滤嘴、烟支段的失水特性与等温吸附特性,提出了提高卷烟物理保润性能的方法。刘民昌6等通过研究成品卷烟的贮存时间、贮存温度、相对湿度及密封度,得到了各因素对盒内卷烟含水率的影响。王龙7等采用模拟摆放试验的方法,研究了烟支与烟条在储存输送环节的含水率变化情况。以上学者从卷烟的制造、储存等各个环节对含水率控制进行了充分研究,具有很强的借鉴意义,但是目前对手工异形
3、生产卷烟含水率控制研究较少。本文针对异形手工生产 C 牌号卷烟成品含水率控制的工艺技术难点,以卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率为控制变量,通过建立 BP 神经网络模型,进行 C 牌号卷烟成品含水率分析,并使用模型逆解符合工艺标准的参数组合范围,可为实际生产与相关标准制定提供参考。1 材料与方法1.1 材料及仪器材料:C 牌号卷烟,由四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂提供。仪器:ME303 电子天平(瑞士梅特勒托利多公司,精度 0.001g)、CS101 电热鼓风干燥箱(重庆环工试验设备有限公司)。1.2 含水率测量方法卷烟半成品与卷烟成品的含水率检测方法,待样品含水率平衡后,根据烟草及烟草制品
4、试样的制备和水分的测定行业标准8,采用标准烘箱法对样品含水率进行检测。卷烟小盒的含水率检测方法,待样品含水率平衡后,根据纸、纸板和纸浆分析试样水分的测定的国家标准9,采用标准烘箱法对样品含水率进行检测。1.3 BP 神经网络模型1.3.1 数据集构建及预处理数据集构建对神经网络模型精度有极大影响10,相关数据需具有全面性与表征性。本文数据采集来源的时间范围在 2022 年 3-9 月的 850 组生产检验测得数据,卷烟半基于 BP 神经网络的 C 牌号卷烟成品含水率分析陈雪梅刘毅侯杰文胡显成四川中烟工业有限责任公司成都卷烟厂四川成都610000作者简介:陈雪梅,(1973.9-),大专,工程师
5、,工艺管理员,研究方向:卷烟工艺研究。摘要:针对异形手工生产 C 牌号卷烟,分析卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率对于卷烟成品含水率的影响。通过构建 BP 神经网络模型。进行分析,结果显示,卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率与卷烟成品含水率呈正相关,且不同水平的卷烟半成品含水率或卷烟小盒含水率,对于卷烟成品含水率影响的规律存在差异。根据模型逆解结果,得出符合卷烟成品含水率工艺标准的参数组合范围,该分析方法可为 C 牌号卷烟成品含水率控制及标准制定提供参考。关键词:卷烟成品;卷烟半成品;卷烟小盒;含水率;BP 神经网络理论探索THEORETICAL EXPLORATION982023/07中国食品工
6、业成品与卷烟小盒各批次具有鲜明的含水率差异,具备全面性与表征性。从 850 组实测数据中随机抽取 700 组作为模型的训练集,完成模型训练,剩余 150 组数据作为测试集,验证模型精度。1.3.2 BP 神经网络结构BP 神经网络采取正向计算,误差前馈的方式进行学习,结构分为输入层、隐含层和输出层,如图 1 所示。卷烟半成品含水率与卷烟小盒含水率作为输入层参数,经隐含层作用于输出节点,并输出非线性预测结果,即卷烟成品含水率预测值,计算该结果与期望输出即实测卷烟成品含水率之间的误差,通过误差方向,向前修正权值和阈值,往复循环11,当误差缩小到预期时,则停止计算。通过该方法建立起描述事物现象规律的
7、近似模型,无需相关物理模型解释,对于实际生产分析,效率较高。图 1卷烟成品含水率 BP 神经网络模型结构1.3.3 BP 神经网络构建在卷烟成品含水率分析中,由于该应用场景并不复杂,所以选择单隐含层,采用三分法12确定隐含层节点数,根据训练误差结果判断,隐含层节点数选择 4 个。传递函数选择正切函数 tansig(),训练函数选择 trainlm(),学习速率设置为 0.001,训练目标为 10-2。1.3.4 模型验证及误差分析将测试集 150 组数据代入已训练完成的神经网络模型,通过输出值与实测值对比分析进行验证该模型的准确性。如图 2 所示,模型输出卷烟成品含水率与实测值决定系数 R2为
8、 0.8944,均方根误差 RMSE 为 0.1733,整体吻合度较好,符合实际生产中水分控制需求。模型误差主要考虑为参数误差与人为误差。参数误差是指,该模型中仅考虑卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率对模型的影响,忽略其他例如烟丝结构、转运温湿度、其他辅料、存放条件等影响。人为误差是指,由于数据周期长,相关检验测试人员非同一人,可能存在操作手法、习惯等差异,影响数据准确性。图 2测试集结果与实测结果对比2 结果与分析2.1 整体影响情况模型分析结果显示,卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率对卷烟成品含水率整体情况影响如图 3。总体来说,卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率均对卷烟成品含水率有影响,在一定
9、卷烟半成品含水率下,卷烟成品含水率随小盒含水率增加而增加,增加速率在半成品含水率大于 12%时显著减慢;在一定卷烟小盒含水率下,卷烟成品含水率随半成品含水率增加而增加,小盒含水率越高,增长速度越快。图 4 为卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率对应卷烟成品含水率整体分布情况。小盒含水率对成品含水率的影响,明显小于半成品含水率对成品含水率的影响。同时可发现卷烟半成品含水率和卷烟小盒含水率对卷烟成品含水率存在交互性影响,卷烟成品含水率在交互影响中变化规律不同。当卷烟半成品含水率处于 11%-11.5%时,同时卷烟小盒含水率处于 6%-7%时,卷烟成品含水率变化波动较小,在该范围外卷烟成品含水率则更敏感
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 BP 神经网络 牌号 卷烟 成品 含水率 分析
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。