劉穎，劉穗君，馮凱迪，李超，楊光露，王海宇

1.河南中煙工業(yè)有限責任公司 南陽卷煙廠，河南 南陽 473007；2.河南中心線電子科技有限公司，河南 鄭州 450004；3.鄭州大學 商學院，河南 鄭州 450001

0 引言

煙梗是卷煙生產(chǎn)的重要原料之一，鑒于其理化特性與煙葉存在明顯的區(qū)別，須采用單獨工藝進行加工處理[1]。梗絲膨脹干燥是控制成品梗絲含水率的關(guān)鍵工序，目前該工序廣泛采用的設(shè)備類型主要是氣流式干燥機[2]，相較于滾筒式加工模式，氣流式干燥具有更好的加工效果[3]。在生產(chǎn)實踐中，常使用梗絲低速氣流干燥機進行梗絲干燥[4]，其中含水率的波動通過PID進行反饋控制，但存在響應速度較慢、控制不及時、過程能力偏低等問題，梗絲質(zhì)量穩(wěn)定性得不到保障[5-6]。近年來，關(guān)于梗絲氣流干燥在實際應用過程中出現(xiàn)的出口含水率穩(wěn)定性不足問題，其相關(guān)研究主要集中在設(shè)備改造和控制模式優(yōu)化兩個方面[7-8]。對于設(shè)備，研究者們分別對進料管、勻風裝置、干燥管道等相關(guān)干燥設(shè)備進行改造以提升控制效果[9-11]；而在控制模式方面，楊艷陽等[12]通過調(diào)整出口水分儀檢測點位置、在風送工序出口的落料器上安裝計量管、優(yōu)化PID控制程序等方式，對出口含水率的控制模式進行了優(yōu)化；任志軍等[13]針對烘梗絲過程的不確定性、非線性及存在大滯后等特點，提出了一種基于模糊控制和 PID控制相結(jié)合的控制策略。上述研究中設(shè)備改造對于出口含水率穩(wěn)性的提升非常有限，控制模式優(yōu)化則大多都是對原有PID控制模式進行的改進，能夠在一定程度上改善梗絲干燥工序出口含水率控制的響應速度和穩(wěn)定性，但依舊無法解決PID控制模式單一，且存在超調(diào)、振蕩、控制滯后等不足的問題。業(yè)界也有不少新的控制策略研究，如劉穗君等[14]在松散回潮工序采用統(tǒng)計回歸的方法構(gòu)建了基于來料含水率變化趨勢的預測分析模型；石東寶[15]在物流路徑優(yōu)化中采用分區(qū)段反饋控制的方法提高控制系統(tǒng)的響應速度和準確性等，但在梗絲氣流式干燥工序還未見相關(guān)應用研究?；诖?，本文采用分區(qū)反饋控制的方式進一步提高對干燥機出口含水率偏差的響應能力，同時結(jié)合對來料含水率變化趨勢的預測分析，在原有的PID反饋控制的基礎(chǔ)上構(gòu)建前、后反饋相結(jié)合的控制模型，以提高梗絲氣流干燥出口含水率穩(wěn)定性的控制能力。

1 問題的提出

卷煙廠梗絲干燥工序普遍使用的SH23A型梗絲低速氣流干燥機主要以蒸汽為熱源，通過熱風為梗絲提供水分蒸發(fā)的熱量并帶走梗絲蒸發(fā)產(chǎn)生的水蒸氣，熱風風門的風量大小主要由風門氣動薄膜閥的開度值決定，因此可將其作為氣流干燥出口含水率的控制量。生產(chǎn)過程中出口含水率的實時數(shù)據(jù)由出口水分儀傳輸給PID控制程序，根據(jù)出口含水率實際值與目標值的偏差計算實時控制量，自動調(diào)整熱風風量，以實現(xiàn)對出口含水率的調(diào)節(jié)。在實際應用中，梗絲干燥工序的控制精度往往不高，出口含水率波動頻繁，合格率偏低，究其原因，主要來自兩個方面：一是PID控制本身調(diào)整較為緩慢，容易出現(xiàn)滯后和振蕩；二是來料含水率波動較大，僅根據(jù)出口含水率的偏差進行調(diào)整不夠準確。因此，有必要對原有的控制模式進行優(yōu)化設(shè)計。

2 控制模型的優(yōu)化設(shè)計

本文采用趨勢預測的方法對出口含水率進行預先調(diào)整；而針對PID控制調(diào)整緩慢的問題，則采用分區(qū)精準反饋控制加以改進。

2.1 分區(qū)精準反饋控制

出口含水率實際值與出口含水率設(shè)定值的偏差可以表示為

E(k)=y(k)-T

其中，y(k)為k時刻出口含水率實際值，T為k時刻出口含水率設(shè)定值。

分區(qū)精準反饋控制的基本思想是對偏差E(k)的取值進行分區(qū)，在不同分區(qū)內(nèi)，采用不同程度的調(diào)整方式來快速響應出口含水率的偏差。以出口含水率的設(shè)定值T為中心，±0.1為中間區(qū)A區(qū)，在此區(qū)間時干燥機出口含水率控制量保持不變；0.1～0.3區(qū)域為B區(qū)，-0.1～-0.3區(qū)域為-B區(qū)；0.3～0.5區(qū)域為C區(qū)，-0.3～-0.5區(qū)域為-C區(qū)；超出0.5區(qū)域為D區(qū)，超出-0.5區(qū)域為-D區(qū)(見圖1)。

圖1 出口含水率分區(qū)控制圖Fig.1 Partition control chart of outlet moisture content

為了獲得準確的調(diào)整幅度，采用統(tǒng)計回歸分析的方法進行優(yōu)化設(shè)計。以B區(qū)為例，選取實際生產(chǎn)過程中出口含水率處于B區(qū)和-B區(qū)且對控制量進行了調(diào)整的數(shù)據(jù)，分別確定每次控制量的變化值與對應的控制結(jié)果(用控制量變化時刻點1 min后連續(xù)10次的采樣值與出口含水率設(shè)定值的差來計算)，共收集50組進行控制量變化值與控制結(jié)果的回歸分析，見圖2。

圖2 控制量變化值與控制結(jié)果的回歸分析Fig.2 Regression analysis of control quantity change value and control result

由圖2可知，當控制量變化值為2時，控制結(jié)果的值最小，大約為0.03～0.07?？刂平Y(jié)果越小，說明出口含水率實際值與設(shè)定值越接近，因此在B區(qū)時，控制量的變化值選擇2是最優(yōu)的。按照同樣的方式可以得到其他分區(qū)的控制量變化程度的最優(yōu)取值，并由此得出以下分區(qū)反饋控制策略。

B區(qū)規(guī)則：若E(k)、E(k+1)和E(k+2)連續(xù)3個點都在B區(qū)，則干燥機出口含水率控制量減少2；若E(k)、E(k+1)和E(k+2)連續(xù)3個點都在-B區(qū)，則干燥機出口含水率控制量增大2。

C區(qū)規(guī)則：若E(k)、E(k+1)和E(k+2)連續(xù)3個點都在C區(qū)，則干燥機出口含水率控制量減少4；若E(k)、E(k+1)和E(k+2)連續(xù)3個點都在-C區(qū)，則干燥機出口含水率控制量增大4。

D區(qū)規(guī)則：若E(k)、E(k+1)和E(k+2)連續(xù)3個點都在D區(qū)，則干燥機出口含水率控制量減少7；若E(k)、E(k+1)和E(k+2)連續(xù)3個點都在-D區(qū)，則干燥機出口含水率控制量增大7。

由于存在調(diào)整延遲，因此在根據(jù)上述規(guī)則進行調(diào)整后1 min內(nèi),若出現(xiàn)滿足同一規(guī)則的情況，不進行調(diào)整；若出現(xiàn)滿足更高規(guī)則(D高于C，C高于B)的情況，則按高規(guī)則進行調(diào)整并重新計時；1 min后不再計時，滿足任意規(guī)則都需要進行調(diào)整。

2.2 趨勢預測控制

梗絲氣流干燥來料含水率的變化也是影響出口含水率穩(wěn)定性的一個重要影響因素，來料含水率若出現(xiàn)較大程度的波動將不可避免地造成出口含水率的變化。圖3為來料含水率與出口含水率的時間序列圖。

圖3 來料含水率與出口含水率的時間序列圖Fig.3 Time series plots of inlet and outlet moisture content

從圖3可以看出，來料含水率的連續(xù)增大或減小會造成出口含水率的整體升高或降低，比如來料含水率從第71個時刻點開始出現(xiàn)連續(xù)下降的趨勢，來料含水率從32.10%快速下降到31.50%，導致對應的出口含水率從第73個時刻點的14.5%下降到121個時刻點的13.6%，并在13.8%左右持續(xù)振蕩；來料含水率在第164個時刻點的30.78%連續(xù)上升至第280個時刻點的32.33%，導致對應的出口含水率從第168個時刻點的13.7%上升到第303個時刻點的15.2%。雖然通過PID控制器的調(diào)整一定程度上降低了來料含水率的變化帶來的出口含水率的波動，但整體影響趨勢仍未消除。因此，有必要根據(jù)來料含水率的趨勢性變化及時地對出口含水率的控制參數(shù)進行更快速地調(diào)整，而當來料含水率僅出現(xiàn)一些偶然性或緩慢性的隨機波動時則不需要進行調(diào)整。

為了識別來料含水率的趨勢性變化，可令d(t)為每個采樣時刻的來料含水率x(t)與前一個采樣時刻的來料含水率x(t-1)的差，即

d(t)=x(t)-x(t-1)

參考符號(Sign)控制圖的構(gòu)造方法[16-17],根據(jù)d(t)的取值，構(gòu)造采樣時刻t的示性函數(shù)SN(t)：

按照控制圖判異準則中趨勢性偏移的判別方式[18]，可以通過分析連續(xù)多個采樣點的總體情況來識別來料含水率的波動，令Z(t)為t時刻及前6個時刻的SN值之和：

由此可以得出以下趨勢預測控制策略：

1)若Z(t)>3，說明來料含水率有增大的趨勢，可將干燥機出口含水率控制量減少1；

2)若Z(t)<-3，說明來料含水率有減小的趨勢，可將干燥機出口含水率控制量增大1；

3)若-3≤Z(t)≤3，說明來料含水率沒有趨勢性變化，出口含水率控制量不做調(diào)整。

2.3 整合控制模型

在原有PID控制模型基礎(chǔ)上，結(jié)合分區(qū)精準反饋控制與趨勢預測控制策略，形成了圖4所示梗絲氣流干燥的整合控制模型。

圖4 梗絲氣流干燥的整合控制模型Fig.4 Control model of tobacco cut stem airflow drying

首先，以梗絲氣流干燥工序的來料含水率作為過程輸入，通過對來料含水率變化趨勢的預測進行含水率的前饋控制；而后，在工序生產(chǎn)過程中，以梗絲氣流干燥工序的出口含水率作為過程輸出，根據(jù)出口含水率的變化進行PID反饋控制，以確保出口含水率的穩(wěn)定性；最后，根據(jù)出口含水率實際值的偏移程度，通過分區(qū)控制的方法來減小其與目標值的偏差。這3種控制方式同步運行，通過來料含水率的趨勢性分析實現(xiàn)對干燥機內(nèi)物料含水率的預先控制，通過PID控制實現(xiàn)出口含水率控制的連續(xù)性和穩(wěn)定性，通過分區(qū)精準控制有效降低出口含水率的誤差。

3 實際應用效果

為了驗證整合控制模型的有效性，以南陽卷煙廠在產(chǎn)梗絲為驗證對象，在該廠的氣流式梗絲干燥設(shè)備上，對整合控制模型應用前后的出口含水率數(shù)據(jù)進行比較分析。設(shè)定物料流量2000 kg/h，閃蒸蒸汽流量650 kg/h，混合風溫200 ℃，出口含水率的檢測采用TM710e在線煙草水分儀，數(shù)據(jù)采集間隔為6 s。從第350個時刻點開始應用整合控制模型，控制模型應用前后的數(shù)據(jù)趨勢分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 控制模型應用前后的數(shù)據(jù)趨勢分析Fig.5 Data trend analysis before and after application of control model

由圖5可以看出，模型應用前，出口含水率的實際值存在較大幅度的連續(xù)性變化，這是由于僅采用PID控制難以對生產(chǎn)過程中的變化情況及時做出響應，這種響應延遲造成了出口含水率持續(xù)向一個方向變化(連續(xù)增大或減小)，進而形成了連續(xù)的過程振蕩；而模型應用后，通過分區(qū)精準控制和對來料含水率的趨勢預測，實現(xiàn)了對過程變化的快速響應和準確調(diào)控，過程波動顯著減小，過程質(zhì)量穩(wěn)定性得到明顯的提高。選取該控制模型應用前后各10個批次梗絲氣流干燥工序的出口含水率數(shù)據(jù)，分別計算20個批次出口含水率的均值、方差、極差、短期過程能力指數(shù)CPK等過程質(zhì)量指標，進一步比較分析多個批次的出口含水率變化情況，結(jié)果如表1所示。

表1 模型應用前后梗絲氣流干燥出口含水率比較分析Table 1 Comparative analysis of outlet moisture content in tobacco cut stem airflow drying before and after application of the model

由表1可以看出，梗絲氣流干燥出口含水率的平均偏移量從模型應用前的0.15%降低到模型應用后的0.10%，降低了33.3%；含水率標準偏差從模型應用前的0.290%降低到應用后的0.209%，降低了27.9%；極差從模型應用前的1.98%減少到應用后的1.71%，降低了13.6%；CPK從模型應用前的0.99提高到應用后的1.44，提高了45.4%。對多個批次整體控制效果的比對分析結(jié)果表明，分區(qū)反饋和趨勢預測的引入有效提高了梗絲氣流干燥工序?qū)Τ隹诤实目刂颇芰?，可有效提高梗絲氣流干燥工序的控制精度。同時，在生產(chǎn)實踐過程中，整合控制模型的應用還減少了操作人員憑經(jīng)驗實施的人為主觀干擾可能造成的質(zhì)量隱患。

4 結(jié)論

本文在已有工業(yè)自動控制的基礎(chǔ)上，運用統(tǒng)計分析和智能控制技術(shù)，采用分區(qū)反饋控制的方式進一步提高了對干燥機出口含水率偏差的響應能力，同時結(jié)合對來料含水率變化趨勢的預測分析，在原有的PID反饋控制的基礎(chǔ)上構(gòu)建了前、后反饋相結(jié)合的整合控制模型。以南陽卷煙廠在產(chǎn)梗絲為對象，對整合控制模型應用前后的出口含水率控制效果進行比對驗證，出口含水率的平均偏移量、標準偏差和極差等指標都顯著下降，過程能力指數(shù)明顯提升。

本文研究梗絲氣流干燥出口含水率精準控制策略過程中形成的技術(shù)路線，同樣可為其他類似控制模式的工序提供借鑒，在煙草制絲線智能質(zhì)量控制中具有較好的推廣應用前景。