申请/专利权人：首域科技(杭州)有限公司

申请日：2021-12-27

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN114326397B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.02#授权;2022.04.29#实质审查的生效;2022.04.12#公开

摘要：本发明提供一种松散回潮机基于迭代学习优化的模型预测控制方法，包括以下步骤：对原始数据进行标准化处理，延时对齐；挑选与出口水分相关性较大的主要参数；回归计算得到机理模型及模型参数；构建不同种类烟叶仿真模型迭代学习循环体；基于仿真模型的反馈控制；模型预测控制信号与系统理论加水量差分，得到加水量修正值与理论加水量共同作用于加水阀门PID控制信号，进而实现对烟片出口含水率的控制。本发明提供的一种松散回潮机基于迭代学习优化的模型预测控制方法，本发明投运后，松散回潮过程控制优化后的出口含水率CPK较传统调节模式有明显提高，降低了生产成本，提升了烟叶的合格率，有效减少劳动强度和不确定因素影响。

主权项：1.一种松散回潮机基于迭代学习优化的模型预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对原始数据进行标准化处理，延时对齐；S2：挑选与出口水分相关性较大的主要参数；S3：回归计算得到机理模型及模型参数；S4：构建不同种类烟叶仿真模型迭代学习循环体；S5：基于仿真模型的反馈控制；S6：模型预测控制信号与系统理论加水量差分，得到加水量修正值与理论加水量共同作用于加水阀门PID控制信号，进而实现对烟片出口含水率的控制；所述S3中进行回归计算得到机理模型及模型参数，根据Fick第二定律，在非稳态扩散过程中，在距离x处，浓度随时间的变化率等于该处的扩散通量随距离变化率的负值，简化后的模型方程如下：ym＝kmMRm+ym-1+jm式中，ym表示m时刻的烟片的水分差，MRm表示m时刻的烟片的系统加水量较上一时刻变化量，km表示模型时变参数，jm表示残差量，ym-1表示为m-1时刻的烟片的出口含水率；其中MR的计算如下： 式中，L表示烟片的物理平均厚度，t表示加水持续时间，Deff物理意义表示水分在烟叶上的扩散系数，在温度相较恒定的情况下，与烟叶本身性质活化能Ea有关，其中R表示气体常数，T表示绝对温度；烟叶活化能Ea与烟叶产地、年份、等级信息有关，利用ILC迭代学习动态学习不同种类烟叶的吸水性能：Deff＝Deff*+E*P式中，Deff*表示烟片的上一种类的水分扩散系数，E表示回潮仿真误差，P表示烟叶产地、年份、等级信息特征系数。

全文数据：

权利要求：

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