李文偉,靳 毅*,王海宇,李 超,陳 霞
1.河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司安陽卷煙廠,河南省安陽市煙廠路1 號 455006
2.鄭州大學(xué)商學(xué)院,鄭州市科學(xué)大道100 號 450001
3.河南中心線電子科技有限公司,鄭州市東里路41 號 450004
葉絲干燥是卷煙制絲加工過程中的關(guān)鍵工序之一,其作用是去除葉絲中的多余水分,提高葉絲填充能力和耐加工性能,改善葉絲感官質(zhì)量。因此,出口含水率是葉絲干燥工序最重要的工藝控制指標,也是影響卷煙質(zhì)量的一個關(guān)鍵過程質(zhì)量特性。近年來對于烘絲機出口含水率的控制研究已有較多報道,崔升等[1]采用穩(wěn)健設(shè)計方法研究了熱風(fēng)溫度等工藝參數(shù)對葉絲出口含水率和溫度的影響,并對工藝參數(shù)的設(shè)置進行了優(yōu)化;孫覓等[2]根據(jù)不同葉絲干燥速率對配方葉組進行了分組分段干燥加工試驗,有效降低了葉絲含水率的標準偏差,提高了葉絲質(zhì)量;趙漢文等[3]采用平行移動法對葉絲干燥工序前后的葉絲含水率同時進行調(diào)整,提升了葉絲干燥出口含水率的Cpk;陳河祥等[4]采用熱風(fēng)風(fēng)量控制模式對滾筒烘絲機出口含水率控制方法進行了改進。上述研究多側(cè)重于對批次內(nèi)質(zhì)量波動的控制,能夠有效提高控制精度,減少葉絲干燥工序出口溫度和含水率波動,但缺乏對出口含水率批次間質(zhì)量一致性和批次內(nèi)整體穩(wěn)定性進行有效控制的方法。雙層指數(shù)加權(quán)移動平 均(EWMA,Exponentially Weighted Moving Average)方法是一種典型的反饋控制方式,在工業(yè)過程尤其是半導(dǎo)體生產(chǎn)過程中得到廣泛應(yīng)用[5-7]。為此,基于雙層EWMA 控制方法構(gòu)建了一種葉絲出口含水率質(zhì)量一致性控制模型,并采用自適應(yīng)算法對控制模型參數(shù)進行優(yōu)化和修正,旨在提高葉絲干燥出口含水率的批次一致性,提升生產(chǎn)過程質(zhì)量控制能力。
假設(shè)EWMA 控制過程用以下模型來描述:
式中:yt為時刻t 的過程輸出;αt表示EWMA控制器中過程模型的截距項;fβ()是系數(shù)β的控制輸入輸出的增益函數(shù);ut-1為控制系統(tǒng)在時刻t-1的控制輸入;εt為過程擾動,通??杉僭O(shè)為白噪聲序列εt~N(0,σ2),σ是過程隨機波動的標準差。
針對每一時刻t,EWMA 控制器都會通過一個簡單的EWMA 濾波更新截距項:
式中:λ為EWMA 預(yù)測權(quán)重,0≤λ≤1;b 為過程模型中函數(shù)fβ()系數(shù)β的估計值,通過對過程控制模型進行回歸分析可以得到fb()。
為了在時刻t+1 能夠獲得近似目標值的控制輸出,由式(1)反向計算可得到時刻t 的控制輸入:
式中:fb-1()為fb()的反函數(shù);yT為控制輸出的目標值。
分析可見,運用EWMA 控制方法能夠?qū)^程輸出的偏移進行補償,但對于過程中出現(xiàn)的系統(tǒng)性漂移,尤其是由于設(shè)備老化等隨著時間增加而出現(xiàn)在批次與批次間的趨勢性偏離控制目標值的情況,其控制效果并不理想[8-9]。因此,可以在生產(chǎn)過程的線性模型中增加一個趨勢項dt,則式(1)可改寫為:
運用式(2)對截距項αt進行估計后,再對趨勢項dt進行EWMA 算法估計:
式中:λ1,λ2分別為截距項和趨勢項的EWMA預(yù)測權(quán)重,0≤λ1,λ2≤1。不失一般性,令λ1=λ2=λ。
由此得到構(gòu)建的雙層EWMA 控制器,時刻t的控制輸入為:
在葉絲干燥過程中,可以通過筒壁溫度、熱風(fēng)溫度、熱風(fēng)流量以及排潮風(fēng)量等參數(shù)對出口含水率進行控制[10-11]。為避免多個影響因素同時作用造成生產(chǎn)過程不穩(wěn)定,常用做法是將其中多個變量分別固定為一個適量值,僅調(diào)整其中一個變量對出口含水率進行控制,通常采用PID 反饋控制對出口含水率進行實時調(diào)整。為提高批次內(nèi)出口含水率控制的穩(wěn)定性以及批次間控制的一致性,在PID 控制的基礎(chǔ)上增加了雙層EWMA 控制器,控制模型見圖1。
圖1 批次質(zhì)量控制與PID 控制的整合模型Fig.1 Integrated model of batch quality control and PID control
以安陽卷煙廠薄板烘絲工序為研究對象,設(shè)定物料流量5 000 kg/h,工作蒸汽流量650 kg/h,熱風(fēng)溫度115 ℃,工藝標準要求出口含水率為(13.0±0.5)%。采集“黃金葉(硬紅旗渠)”牌卷煙的薄板烘絲工序數(shù)據(jù),包括物料流量、熱風(fēng)溫度、熱風(fēng)風(fēng)速、筒壁溫度、排潮負壓、排潮閥門開度、出口含水率設(shè)定值、出口含水率實際值等過程數(shù)據(jù)。由于研究的重點是批次內(nèi)質(zhì)量穩(wěn)定性和批次間質(zhì)量一致性,不需要對批次內(nèi)的質(zhì)量變化進行連續(xù)分析和調(diào)整,故對數(shù)據(jù)采集頻率要求較低,初步設(shè)定數(shù)據(jù)采集時間間隔為10 min,連續(xù)采集10 批次數(shù)據(jù)進行分析。
安陽卷煙廠薄板烘絲工序當(dāng)前控制模式為保持筒壁溫度、熱風(fēng)溫度、排潮負壓等參數(shù)固定,通過調(diào)整熱風(fēng)風(fēng)速實現(xiàn)對出口含水率的反饋控制。若出口含水率過高,則提高熱風(fēng)風(fēng)速以降低出口含水率;反之,則降低熱風(fēng)風(fēng)速以提高出口含水率。熱風(fēng)風(fēng)速主要通過PID 反饋控制器自動完成控制,也可根據(jù)實際情況進行手動調(diào)節(jié)。因此,控制過程的輸入(控制參數(shù))為熱風(fēng)風(fēng)速,輸出(控制結(jié)果)為出口含水率。將采集到的輸入輸出數(shù)據(jù)依據(jù)時間關(guān)系進行回歸擬合,結(jié)果見圖2 和圖3。
圖2 回歸擬合曲線Fig.2 Regression fitting curve
圖3 回歸殘差分析圖Fig.3 Regression residual analysis
由圖2 可以得到初步的回歸擬合函數(shù):
出口含水率=13.51%-1.674×熱風(fēng)風(fēng)速 (7)
由圖3 可以發(fā)現(xiàn),回歸擬合后的殘差基本服從獨立正態(tài)分布,符合回歸分析的基本假定,說明該回歸方程能夠較好地對樣本數(shù)據(jù)進行擬合。
將式(7)得到的回歸擬合函數(shù)代入式(4),可得到:
其中,yt表示時刻t 的過程輸出“出口含水率”取值;過程模型的截距項初始值α0=13.51%;輸入輸出增益函數(shù)的系數(shù)估計值b=-1.674;ut-1表示時該t-1 的過程輸入“熱風(fēng)風(fēng)速”取值。由此過程輸出“出口含水率”的預(yù)測值可表示為:
其中,d0=0,u0取用于回歸分析的最后一批數(shù)據(jù)中最后一個樣本的熱風(fēng)風(fēng)速值,在本文中u0=0.304 8。根據(jù)EWMA 控制器的通常設(shè)置,先取λ=λ1=λ2=0.20,則由式(5)可得:
控制輸出“出口含水率”的目標值yT=13.0%,因此時刻t 的“熱風(fēng)風(fēng)速”的輸入值為:
在實際應(yīng)用過程中,由于外部環(huán)境變化、測量裝置校準等因素的影響,可能會導(dǎo)致控制模型與實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)不相適應(yīng),降低控制模型的靈敏度和有效性。為此,采取自適應(yīng)優(yōu)化的方法對控制模型進行修正,優(yōu)化流程見圖4。
圖4 自適應(yīng)優(yōu)化流程圖Fig.4 Adaptive optimization flowchart
生產(chǎn)中每個批次結(jié)束后,雙層EWMA 控制模型均會對批次質(zhì)量一致性進行分析,通過計算均方誤差(MSE,Mean Square Error)對批次質(zhì)量進行評價。
式中:n 為每個批次獲取的樣本個數(shù);yi為每個樣本出口含水率取值。
在質(zhì)量一致性控制中,MSE 越小說明過程質(zhì)量越穩(wěn)定,若連續(xù)兩個批次的MSE 都增大,表明生產(chǎn)過程中出現(xiàn)了某種新變化,導(dǎo)致當(dāng)前控制模式與生產(chǎn)實際不相適應(yīng),需要對當(dāng)前模式進行調(diào)整。在雙層EWMA 控制模型中,調(diào)整平滑系數(shù)λ比較容易實現(xiàn),從信號處理的角度,EWMA 可以被看作是一個低通濾波器,通過調(diào)整λ值能夠剔除短期波動并穩(wěn)定發(fā)展趨勢,當(dāng)λ值較小時(通常取λ=0.20)控制效果較好。但λ 值也決定了EWMA 控制器跟蹤過程發(fā)生變化的能力,即時效性,顯然λ值越大EWMA 控制器的時效性越強,反之越弱。因此,當(dāng)連續(xù)兩個批次的MSE 都增大時,可以先修正λ的取值,即將λ值由0.20 增加到0.40,若下一個批次MSE 仍然增大,則將λ 值由0.40 增加到0.60。但為了獲取良好的長期過程趨勢,λ值不宜過大,若λ值達到0.60 仍未滿足控制要求時,就需要再采集3~5 批次數(shù)據(jù)按照2.3 節(jié)和2.4 節(jié)中的方法重新進行回歸擬合,并建立新的控制模型。
材料:“黃金葉(硬紅旗渠)”牌卷煙(由河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司安陽卷煙廠提供)。
設(shè)備和儀器:SH623B 型薄板烘絲機(昆明船舶設(shè)備集團有限公司);TM710 型在線水分儀(精度±0.01%,美國NDC 紅外技術(shù)有限公司)。
方法:根據(jù)雙層EWMA 控制模型的數(shù)據(jù)要求,物料流量5 000 kg/h,工作蒸汽流量650 kg/h,熱風(fēng)溫度115 ℃等運行參數(shù)保持不變。利用安陽卷煙廠MES 系統(tǒng)采集薄板烘絲工序數(shù)據(jù),分別選取雙層EWMA 控制系統(tǒng)應(yīng)用前后各10 批次數(shù)據(jù),計算出口含水率均值、方差、極差、MSE、Cpk等過程質(zhì)量指標,取平均值。
取系統(tǒng)應(yīng)用前后各4 批次進行葉絲干燥出口含水率對比,結(jié)果見圖5。紅色折線顯示原控制系統(tǒng)4 批次間的含水率差異較明顯,批次間含水率波動較大;黑色折線顯示雙層EWMA 控制與原控制系統(tǒng)整合使用后,批次間含水率差異顯著減小,有效降低了批次間含水率波動。
圖5 雙層EWMA 控制系統(tǒng)應(yīng)用前后效果比較Fig.5 Effect comparison before and after application of double EWMA controller
取系統(tǒng)應(yīng)用前后各10 批次進行出口含水率一致性對比,結(jié)果見表1??梢?,系統(tǒng)應(yīng)用前出口含水率與工藝標準的平均偏移量為13.034%-13.0%=0.034%,系統(tǒng)應(yīng)用后為13.024%-13.0%=0.024%,降低約29%。系統(tǒng)應(yīng)用前后含水率方差均為0.006,保持不變;含水率極差從0.455%減少到0.446%,降低約2%;均方誤差MSE 從0.022 減少到0.015,降低約32%;Cpk從1.76 提高到2.08,提高約18%。對比分析表明,運用雙層EWMA 控制系統(tǒng)能夠提高葉絲干燥工序的過程質(zhì)量水平并保持較好的質(zhì)量一致性。
在葉絲干燥工序出口含水率自動反饋控制的基礎(chǔ)上,采用雙層EWMA 方法構(gòu)建了過程質(zhì)量一致性控制模型,并設(shè)計了一種自適應(yīng)算法對控制模型參數(shù)進行優(yōu)化和修正。選取安陽卷煙廠生產(chǎn)的“黃金葉(硬紅旗渠)”牌卷煙為對象進行對比測試,結(jié)果表明:改進后批次間葉絲出口含水率質(zhì)量差異顯著減小,有效降低了批次間含水率波動,出口含水率的平均偏移量、極差、均方誤差分別降低29%、2%和32%,過程能力指數(shù)提升18%,有效提高了葉絲干燥出口含水率的批次一致性和生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制能力。該智能控制系統(tǒng)和優(yōu)化調(diào)整方法可以推廣應(yīng)用于其他類似制絲生產(chǎn)工序。