一种卷烟生产过程稳定性监测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及卷烟生产技术领域，尤其涉及一种卷烟生产过程稳定性监测方法。
【背景技术】
[0002] 卷烟生产过程稳定性监测的目的是在生产过程中，在生产系统的输入、所依赖的 资源、控制措施和制造活动本身可以持续的满足技术标准、规范和要求的情况下，保证各个 质量管理单元所输出产品质量的波动在允许范围内。
[0003] 目前，卷烟生产过程监测能力指数CPK、西格玛水平测试等在烟草行业得到广泛运 用，取得了很好效果，但存在以下缺陷：
[0004] (1)监测结果均以正态分布为基础，且需在稳态下计算；
[0005] (2)离散监测数据的合格率，合格区间内无区分；
[0006] (3)量化水平较窄。
[0007] 因此，研发一种统一的、有区分度的、易于直观分析的卷烟生产过程稳定性监测方 法，对于触发卷烟生产过程的改进优化具有重要的指导意义。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的是提供一种卷烟生产过程稳定性监测方法，为改进卷烟生产，提高 产品质量稳定性提供有力支持。
[0009] 本发明采用的技术方案为：一种卷烟生产过程稳定性监测方法，依次包括以下步 骤：
[0010] -，将卷烟生产过程中的变量进行分类，分类类型包括有允差要求的望目控制型、 无允差要求的望目控制型、极值控制型和范围控制型；
[0011]二，将分类后的变量进行量化表征，其中，望目控制型变量通过偏离度和离散度来 表征，极值控制型变量通过实测值与设定值的偏移程度来表征；
[0012] 三，进行单变量监测，根据变量类型的不同采用不同的监测模型，望目控制型变量 采用基于偏离度和离散度的望目控制变量模型进行监测，极值控制型变量采用基于实测值 与设定值的偏移程度的极值控制变量模型进行监测；
[0013] 四，进行多变量监测，多变量监测包括工序综合监测和批次综合监测两部分，工序 综合监测采用基于单变量监测结果加权平均的工序稳定性监测综合指数模型，批次综合监 测采用基于工序综合监测结果几何平均的批次稳定性综合监测指数模型。
[0014]所沭的步骤二中有允差要求的望目控制型变量的偏离度的计算公式为
实中，A表示偏离度；^表示实测平均值;Xpv表示标准设计值;δ ρν表示标准设 计标准偏差，δρν =允差/3;下标ρν表示标准值；
[0015] 所述的步骤二中无允差要求的望目控制型变量的偏离度通过计算相对变化量转 化为极值控制型得到，或通过增加控制限转化为有允差的望目型得到，相对变化量的计算 公式为
霉中，B表示相对变化量；Z表示实测平均值;Xpv表示标准设计值；下 标PV表示标准值；
[0016] 所述的步骤二中望目控制型变量的离散度的计算公式，
'其中P表示离散 度;s表示实测标准偏差;δρν表示标准设计标准偏差，δρν=允差/3 ;下标pv表示标准值；
[0017] 所述的步骤二中极值控制型变量的实测值与设定值的偏移程度的计算公式为
其中，C表示实测值与设定值的偏移程度；尸表示实测平均值;^、表示标准 设计值;Xbest表示理论或实际最优值;下标Ρν表示标准值;下标best表示最优值。
[0018] 所述的望目控制变量模型戈
其中，I。表示 望目型控制变量稳定性监测指数;Ibest表示最优监测指数;Ibase表示基线监测指数;A表示偏 离度;P表示离散度;下标。表示望目型控制变量;下标^st表示最优值;下标表示基线值；
[0019] 所述的极值控制变量模型为：Id = W(Ibest-Ibase) X C，其中，Id表示极值型控制 变量稳定性监测指数;Iht表示最优监测指数;Ibase表示基线监测指数;C表示实测值与设定 值的偏移程度;下标d表示极值型控制变量;下标^ st表示最优值;下标base表示基线值。
[0020] 所述的工序稳定性监测综合指数模型为
'其中，G表示工序综合监测 指数;I1表示第i个变量的稳定性监测指数;W1表示第i个变量的权重;下标i = l、2、3. . .k;
[0021] 所述的批次稳定性综合监测指数模型为
其中，L表示批次综合 监测指数;Gi表示第i个工序的稳定性监测指数；Cl1表示第i个工序的权重；下标i = l、2、 3 · · · η 〇
[0022] 本发明根据卷烟生产过程中的变量的不同进行不同的量化表征，进而进行单变量 监测，在单变量监测的基础上进行多变量监测，即监测工序的加工稳定性和批次综合稳定 性。本发明所述的卷烟生产过程稳定性监测方法不仅可以监测生产过程单个变量的稳定 性，还可以监测工序的加工稳定性和批次综合加工质量的稳定性，为改进卷烟生产，提高产 品质量稳定性提供有力支持。
【附图说明】
[0023]图1为本发明的流程图；
[0024] 图2为本发明中望目控制型变量监测示意图；
[0025] 图3为本发明中望大极值控制型变量监测示意图；
[0026] 图4为本发明中望小极值控制型变量监测示意图。
【具体实施方式】
[0027] 如图1所示，本发明所述的卷烟生产过程稳定性监测方法，依次包括以下步骤：
[0028] -，将卷烟生产过程中的变量(包括控制参数和质量指标)进行分类，分类类型包 括有允差要求的望目控制型、无允差要求的望目控制型、极值控制型和范围控制型；
[0029] 望目控制型包括有允差要求的望目控制型和无允差要求的望目控制型两类:有允 差要求的望目控制型，如筒壁温度、物料水分、烟支吸阻等;无允差要求的望目控制型，如物 料流量、加料比例等，但其可转化为波动量和精度来控制或增加控制限，还有一类如滚筒转 速和阀门开度等，在生产过程中设定后基本不随时间变化，监视即可。
[0030] 极值控制型，如填充值、碎丝率、端部落丝和卷烟外观质量等。
[0031 ]范围控制型，如贮叶时间等，要求在一定的范围内，即符合要求即可。
[0032] 因此，卷烟生产过程稳定性监测中需重点监测的主要是望目控制型变量和极值控 制型变量。
[0033] 二，将分类后的变量进行量化表征，其中，望目控制型变量通过偏离度和离散度来 表征，极值控制型变量通过实测值与设定值的偏移程度来表征;对分类后的变量进行量化 表征主要通过与技术标准要求相比较来实现。
[0034] 望目型控制变量通常为在线数据采集系统采集的连续数据，可通过偏离度和离散 度来表征。
[0035] 偏离度表征的是实际控制值与工艺标准值的偏离程度，即准确度。
[0036] 有允差要求的望目控制型变量，一般要求控制在允差或3倍标准设计标准偏差范 围内，g卩乂 = 乂1"±351"，偏离度的计算公式为：
[0037]
(1)
[0038] 其中，A表示偏离度；r表示实测平均值;xPV表示标准设计值;Spv表示标准设计标 准偏差，S pv=允差/3 ;下标PV表示标准值。A值越小，表征实际控制均值与技术标准值越接 近，即控制准确度越好。
[0039]无允差要求的望目控制型变量的偏离度通过计算相对变化量后，转化为极值控制 型得到，或增加控制限转化为有允差的望目型。相对变化量的计算公式为：
[0040]
12)
[0041] 其中，B表示相对变化量；Z表示实测平均值;Xpv表示标准设计值;下标^表示标准 值。
[0042]离散度表征的是实际控制波动情况(标准偏差)与技术标准要求的满足程度，即精 确度。望H掉制型?骨的离散度的计算公式为：
[0043]
⑴
[0044] 其中，P表示离散度;s表示实测标准偏差；δρν表示标准设计标准偏差，δρν =允差/ 3;下标PV表示标准值。P值越小，表征实际控制的波动情况越能满足技术标准要求，即控制精 度更好。
[0045] 极值型变量通常为离线检测数据，通常有望大Uxpv)和望小（Sxpv)设定，主要通 过实测值与设定值的偏移程度来表征。望大即与标准设定值相比，实测值越大越好;望小即 与标准设定值相比，实测值越小越好。极值控制型变量的实测值与设定值的偏移程度的计 算公式''
[0046] ⑷
[0047] 其中，C表示实测值与设定值的偏移程度；f表示实测平均值;Xpv表示标准设计值； Xbest表示理论或实际最优值;下标PV表示标准值;下标best表示最优值。
[0048]三，进行单变量监测，根据变量类型的不同采用不同的监测模型，望目控制型变量 采用基于偏离度和离散度的望目控制变量模型进行监测，极值控制型变量采用基于实测值 与设定值的偏移程度的极值控制变量模型进行监测；单变量是生产过程的最小评价尺度， 其稳定性水平与技术标准要求直接相关。
[0049] 望目控制型变量要求控制中心值和标准偏差，即对偏离度和离散度均有要求，监 测模型是A和P的函数，且与A和P均是负相关。望目控制型变量控制要求如图2所示，监测要 求如下：
[0050] (1)当Α = 0，Ρ = 0时为最优，即此时控制水平最优；
[0051] (2)圆周或虚线参考线为最基本控制要求或基本控制线。
[0052]所述的望目控制变量模型为：
[005 (5)
[0054] 其中，I。表示望目型控制变量稳定性监测指数；Ibe3st表示最优监测指数；Ibas肩示 基线监测指数;A表示偏离度;P表示离散度;^ 3%表示理论或实际期望基线值，rbase3=l;rb(3st 表示理论或实际期望最优值，rb(3St = 0;下标。表示望目型控制变量;下标be3St表示最优值;下 标base3表示基线值。
[0055]
[0056] (6)
[0057] 其中，I。表示望目型控制变量稳定性监测指数;A表示偏离度;P表示离散度。
[0058]极值控制型变量包括望大极值控制型和望小极值控制型两种类型，望大极值控制 型变量的控制要求如图3所示，望小极值控制型变量的控制要求如图4所示。极值控制变量 模型为：
[0059] (7)
[0060] 其中，Id表示极值型控制变量稳定性监测指数；Ibest表示最优监测指数；Ibas肩示 基线监测指数；方表示实测平均值;X pv表示标准设计值;Xbest表示理论或实际期望最优值;C 表示实测值与设定值的偏移程度;下标d表示极值型控制变量;下标^st表示最优值;下标base 表示基线值;下标PV表示标准值。
[0061] 令 Ibest=100，Ibase = 60,可得：
[0062] Id = 60+40XC (8)
[0063] 如卷烟成品外