打葉復(fù)烤潤(rùn)葉段水分溫度控制模型的建立

劉彥嶺+王澤理+周強(qiáng)+郭磊

摘 要：該研究利用均勻試驗(yàn)和多元線性回歸分析分別建立了打葉復(fù)烤潤(rùn)葉段2次潤(rùn)葉的潤(rùn)后水分增加量、潤(rùn)后溫度2個(gè)指標(biāo)與各調(diào)整參數(shù)間的控制模型。結(jié)果表明，該模型預(yù)測(cè)精度較好，能較準(zhǔn)確地控制和優(yōu)化潤(rùn)葉段的潤(rùn)葉效果，從而提高了潤(rùn)葉質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：潤(rùn)葉；水分；溫度；均勻試驗(yàn)；多元線性回歸分析

中圖分類號(hào) S572 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2017）22-0109-03

Abstract：Using the uniform tests and multiple linear regression analysis，threshing and redrying condition leaf section of the control model about the two condition leaf with the run after the water gain， and run after the temperature of the two indicators with every adjustment parameters were established.Model prediction accuracy was good enough to accurately control and optimize the condition leaf section condition leaf effect， raise condition leaf quality.

Key words：Condition leaf； Moisture； Temperature； Uniform experimental； Multi-element linear regression analysis

為了滿足“中式卷煙”的需要以及提高煙草行業(yè)自身的經(jīng)濟(jì)利益，各卷煙企業(yè)均力求提高煙葉打葉復(fù)烤的產(chǎn)品質(zhì)量。作為卷煙企業(yè)的“第一生產(chǎn)車間”，打葉復(fù)烤企業(yè)必須對(duì)在打葉復(fù)烤生產(chǎn)過(guò)程中如何提高其煙葉質(zhì)量，減少造碎，提高煙葉利用率等工藝和設(shè)備進(jìn)行不斷完善改進(jìn)，以滿足卷煙企業(yè)的需求[1-5]。

在打葉復(fù)烤工業(yè)生產(chǎn)中，煙草水分溫度及其穩(wěn)定性的研究是多年以來(lái)業(yè)內(nèi)始終關(guān)注的課題[6]。在整個(gè)打葉復(fù)烤加工過(guò)程中，煙草的水分溫度控制貫穿于整個(gè)煙草生產(chǎn)的過(guò)程，特別是在打葉復(fù)烤潤(rùn)葉段煙草水分溫度的控制，在這個(gè)工段煙草水分溫度的變化直接影響后續(xù)加工的質(zhì)量、產(chǎn)量及煙草的霉變和貯存醇化。可見(jiàn)，煙草的水分溫度在整個(gè)煙草工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中相當(dāng)重要[7]。1985年WIERZBA M.[8]也談到要認(rèn)識(shí)到煙草水分溫度的重要性。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料 復(fù)烤廠打葉復(fù)烤車間C3FC3L混打，流量6.0T/h，車間溫度21℃，濕度55%。

1.2 實(shí)驗(yàn)儀器 FSJ-114型植物樣本粉碎機(jī)（農(nóng)牧漁業(yè)部河南扶溝科學(xué)儀器廠）；CPT2808型秒表（深圳市博迅達(dá)電子有限公司）；TQM23003型便攜式溫度儀（深圳市迪特愛(ài)投資發(fā)展有限公司）；DHG-9145A型電熱鼓風(fēng)干燥箱（上海一恒科技有限公司）；AL294型電子天平（感量0.0001g，梅特勒—托利多儀器有限公司）。

1.3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與方法 試驗(yàn)選用U12（1212）均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)表[9]，一潤(rùn)試驗(yàn)參數(shù)為前水壓力（前汽壓力固定為0.8 kPa）、蒸汽噴吹壓力、滾筒轉(zhuǎn)速；二潤(rùn)試驗(yàn)參數(shù)為前汽壓力、后汽壓力、滾筒轉(zhuǎn)速、熱風(fēng)風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、加熱器壓力。每個(gè)因素取6個(gè)水，并且每個(gè)水平重復(fù)2次，因素水平表見(jiàn)表1。試驗(yàn)測(cè)定指標(biāo)為水分增加量、潤(rùn)后溫度。每個(gè)試驗(yàn)重復(fù)取樣10次，以平均值作為指標(biāo)值。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型的建立 均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)結(jié)果如表2與表3所示。利用DPS數(shù)據(jù)處理軟件[10]中的多元線性回歸分析進(jìn)行初步模擬模型，再利用SPSS11.5 for windows軟件[11]對(duì)模型中的不顯著參數(shù)逐步刪除以優(yōu)化模型，最終得到一潤(rùn)與二潤(rùn)各指標(biāo)與參數(shù)間的數(shù)學(xué)控制模型。

2.2 模型的檢驗(yàn)

2.2.1 回歸方程基本統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 表4為所建模型中的常數(shù)項(xiàng)、各參數(shù)的偏回歸系數(shù)，以及他們的顯著性檢驗(yàn)情況和共線性檢驗(yàn)結(jié)果。由表可知各偏回歸系數(shù)均達(dá)到了顯著或極顯著水平，因此其與各指標(biāo)的線性關(guān)系顯著或極顯著，進(jìn)入模型的各參數(shù)是有效合理的，通過(guò)t檢驗(yàn)。同時(shí)由表中共線性統(tǒng)計(jì)量可知，各項(xiàng)的容忍度均較大且大于0.2，VIF（方差膨脹因子）均較小且小于4，說(shuō)明進(jìn)入模型的各參數(shù)間無(wú)共線性情況發(fā)生，模型有效準(zhǔn)確性較高，模型擬合度較好。表5為各模型的95%的近似預(yù)測(cè)區(qū)間。

2.2.2 回歸方程的方差分析 由表6可知，4個(gè)模型均通過(guò)了F檢驗(yàn)，其中y1、y2、y4達(dá)到了極顯著水平，y3達(dá)到了顯著水平，各參數(shù)與各指標(biāo)間的線性關(guān)系顯著或極顯著，建立的線性模型合理，對(duì)潤(rùn)葉段2次潤(rùn)葉的水分溫度有較好的控制和預(yù)測(cè)能力，并可對(duì)潤(rùn)葉效果優(yōu)化。

2.2.3 回歸方程的回歸統(tǒng)計(jì)分析和D-W檢驗(yàn) 表7中模型y1、y2、y4的決定系數(shù)和調(diào)整決定系數(shù)都較大，標(biāo)準(zhǔn)誤差較小y3的決定系數(shù)和調(diào)整決定系數(shù)較小，標(biāo)準(zhǔn)誤差較大，但通過(guò)了F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)等各統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，方程也是可適用的。同時(shí)，各模型的D-W檢驗(yàn)值分別為2.249、1.807、1.815、1.753，與2都比較接近，認(rèn)為各模型的殘差相關(guān)性不顯著，通過(guò)D-W檢驗(yàn)。

2.2.4 模型驗(yàn)證 對(duì)所設(shè)置的各參數(shù)水平組合進(jìn)行全部組合，然后從組合中選出幾種模式，一潤(rùn)、二潤(rùn)各8種模式進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)線試驗(yàn)，所選煙葉為B3FB3L混打，并用所建立的模型預(yù)測(cè)結(jié)果。表8與表9為模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際試驗(yàn)值的對(duì)比情況。由表8和表9可知，試驗(yàn)實(shí)際值與模型預(yù)測(cè)值基本一致，擬合誤差較小，說(shuō)明所建模型能有效的預(yù)測(cè)一潤(rùn)、二潤(rùn)的水分增加量和潤(rùn)后溫度，并且對(duì)其他等級(jí)的混打煙葉也適用。endprint

3 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)打葉復(fù)烤潤(rùn)葉段中主要參數(shù)對(duì)煙葉水分溫度的影響進(jìn)行研究，建立了控制模型，并通過(guò)了現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)線的驗(yàn)證，便于根據(jù)來(lái)料情況和工藝水分、溫度要求快速設(shè)定相應(yīng)的工藝參數(shù)，縮短參數(shù)調(diào)整周期。這樣就可以實(shí)現(xiàn)由指標(biāo)控制向參數(shù)控制、由結(jié)果控制向過(guò)程控制的轉(zhuǎn)變，提高了工藝人員對(duì)生產(chǎn)過(guò)程的指導(dǎo)力和潤(rùn)葉水分溫度控制的精確性，從而提高了潤(rùn)葉段的控制能力，優(yōu)化了潤(rùn)葉效果，提高了潤(rùn)葉質(zhì)量。

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（責(zé)編：張宏民）endprint