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  • 简介:摘要:随着市场对卷烟产品质量要求的不断提升,梗丝加料工序由于其固有的滞后特性,在环境温湿度变化较大时将导致传统水分控制模型无法及时有效地控制梗丝水分,从而严重制约了制丝工艺技术的提升。为了稳定梗丝水分,通过拓展系统输入参数来源,采用S7通信协议实时采集生产数据和环境数据并进行存储,采用基于LightGBM框架的智能模型计算出前馈加水量,嵌入至水分控制模型以完成模型的升级转型,从而提高水分控制系统的鲁棒性、实时性和准确性,提高梗丝产品质量。

  • 标签: 梗丝 含水量 LightGBM 机器学习
  • 简介:摘要:随着市场对卷烟产品质量要求的不断提升,梗丝加料工序由于其固有的滞后特性,在环境温湿度变化较大时将导致传统水分控制模型无法及时有效地控制梗丝水分,从而严重制约了制丝工艺技术的提升。为了稳定梗丝水分,通过拓展系统输入参数来源,采用S7通信协议实时采集生产数据和环境数据并进行存储,采用基于LightGBM框架的智能模型计算出前馈加水量,嵌入至水分控制模型以完成模型的升级转型,从而提高水分控制系统的鲁棒性、实时性和准确性,提高梗丝产品质量。

  • 标签: 梗丝 含水量 LightGBM 机器学习