卷煙包裝過(guò)程中，煙絲的制作工序相對(duì)復(fù)雜，各項(xiàng)工藝參數(shù)設(shè)置的準(zhǔn)確性直接影響卷煙成品的質(zhì)量[1-2]。因此，在卷煙包裝工序中，優(yōu)化卷煙工藝參數(shù)是提高卷煙工藝生產(chǎn)質(zhì)量的有效途徑[3]。使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成數(shù)據(jù)提取、挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性等處理過(guò)程即為物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析方法，應(yīng)用此方法能夠?qū)崿F(xiàn)信息智能化，從而提高優(yōu)化效果[4-5]。因此，本文將物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用在卷煙包裝工藝參數(shù)的優(yōu)化處理上，通過(guò)分析卷煙包裝工藝過(guò)程中的各項(xiàng)參數(shù)，進(jìn)一步提升成品煙的品質(zhì)與感官質(zhì)量。1基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析模型本文利用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)卷煙包裝工藝參數(shù)的深層次挖掘研究[6]，構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的卷煙包裝工藝大數(shù)據(jù)分析模型。該模型包含物聯(lián)感知層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)分析層與數(shù)據(jù)展示層。1)物聯(lián)感知層:采用感知技術(shù)及智能設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)卷煙包裝工藝參數(shù)[7]的自動(dòng)感知識(shí)別。卷煙工藝參數(shù)變異系數(shù)Pi的計(jì)算公式如式(1)所示卷煙包裝過(guò)程中，煙絲的制作工序相對(duì)復(fù)雜，各項(xiàng)工藝參數(shù)設(shè)置的準(zhǔn)確性直接影響卷煙成品的質(zhì)量[1-2]。因此，在卷煙包裝工序中，優(yōu)化卷煙工藝參數(shù)是提高卷煙工藝生產(chǎn)質(zhì)量的有效途徑[3]。使用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)完成數(shù)據(jù)提取、挖掘數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性等處理過(guò)程即為物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析方法，應(yīng)用此方法能夠?qū)崿F(xiàn)信息智能化，從而提高優(yōu)化效果[4-5]。因此，本文將物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用在卷煙包裝工藝參數(shù)的優(yōu)化處理上，通過(guò)分析卷煙包裝工藝過(guò)程中的各項(xiàng)參數(shù)，進(jìn)一步提升成品煙的品質(zhì)與感官質(zhì)量。

　　1基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析模型

　　本文利用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)卷煙包裝工藝參數(shù)的深層次挖掘研究[6]，構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的卷煙包裝工藝大數(shù)據(jù)分析模型。該模型包含物聯(lián)感知層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)分析層與數(shù)據(jù)展示層。1)物聯(lián)感知層:采用感知技術(shù)及智能設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)卷煙包裝工藝參數(shù)[7]的自動(dòng)感知識(shí)別。卷煙工藝參數(shù)變異系數(shù)Pi的計(jì)算公式如式(1)所示：式中:Ri為標(biāo)準(zhǔn)差;n為卷煙標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)樣本個(gè)數(shù);Xiu為卷煙標(biāo)準(zhǔn)第i個(gè)參數(shù)的指標(biāo)值;珔Xi為指標(biāo)Xiu的平均值。2)數(shù)據(jù)傳輸層:通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等媒介，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成具有固定準(zhǔn)則和系統(tǒng)性的元數(shù)據(jù)，并將元數(shù)據(jù)傳輸至系統(tǒng)模型。3)數(shù)據(jù)分析層:通過(guò)專業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)規(guī)模龐大又缺少直接關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。4)數(shù)據(jù)展示層:通過(guò)圖表方式將大數(shù)據(jù)分析所得的不易理解的數(shù)據(jù)直接顯現(xiàn)[8]。

　　2卷煙包裝工藝參數(shù)自優(yōu)化研究

　　2.1包裝工藝參數(shù)提取基于已構(gòu)建的模型，選取卷煙包裝工藝參數(shù)[9]。以某煙廠的浸梗與螺旋蒸梗工序?yàn)槔�，獲取參數(shù)指標(biāo)。數(shù)據(jù)指標(biāo)獲取后要對(duì)蒸梗溫度、浸梗水槽水溫及蒸梗含水量這3個(gè)參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。為方便煙梗含水量及溫度的優(yōu)化，浸梗水槽水溫與螺旋蒸梗工序的出口煙梗含水量需限制在(12.8±0.5)%[10]，工藝考核指標(biāo)為出口梗絲的整絲率。初始設(shè)置水平具體參數(shù)見(jiàn)表1。以生產(chǎn)條件、操作人員及其他參數(shù)不變?yōu)榍疤崾占瘶颖荆�隨機(jī)提取收集的樣本，進(jìn)行蒸梗溫度、浸梗水槽水溫及蒸梗含水率測(cè)試[11]。假設(shè)對(duì)抽取的5號(hào)試樣實(shí)行工藝提取，按蒸梗溫度為96℃、浸梗水槽水溫為40℃及蒸梗含水率為36%的條件，得到出口梗絲整絲率為86%、碎絲率為5%的結(jié)果，采用此標(biāo)準(zhǔn)重復(fù)提取6次，結(jié)果見(jiàn)表2。2.2參數(shù)關(guān)聯(lián)挖掘及優(yōu)化參數(shù)關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)[12]是一種數(shù)據(jù)解決方式，其將信息資源作為根源挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)，揭示數(shù)據(jù)間的聯(lián)系及準(zhǔn)則。在基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘方法的推理系統(tǒng)上運(yùn)用資源數(shù)據(jù)庫(kù)與工藝參數(shù)，再通過(guò)關(guān)系準(zhǔn)則找出最優(yōu)工藝參數(shù)組合。

　　3實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

　　為證明本文所提的基于物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的卷煙包裝工藝參數(shù)自優(yōu)化方法的有效性，設(shè)計(jì)如下驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。本文所使用的操作系統(tǒng)為Windows10，仿真軟件為MATLAB7.0。實(shí)驗(yàn)研究對(duì)象為某卷煙廠2019年第2季度第2個(gè)月的編號(hào)為J1052流水線的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，樣本數(shù)量為20000個(gè)，大小為1.2GB，已剔除缺失與損壞數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)能夠在仿真平臺(tái)上順利運(yùn)行。3.1數(shù)據(jù)處理性能對(duì)比對(duì)卷煙包裝工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化控制前，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。為驗(yàn)證本文方法對(duì)大數(shù)據(jù)的處理性能，將本文方法與傳統(tǒng)的基于多元統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)處理方法(簡(jiǎn)稱傳統(tǒng)方法)進(jìn)行對(duì)比，檢驗(yàn)不同方法的數(shù)據(jù)檢索命中率，結(jié)果如圖1所示。在相同傳輸時(shí)間內(nèi)，數(shù)據(jù)檢索命中率越高，表示數(shù)據(jù)處理性能越好。分析圖1可知，本文方法數(shù)據(jù)檢索命中率均高于94%，優(yōu)于傳統(tǒng)方法，證明本文方法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)的檢索命中率更高，為后續(xù)參數(shù)優(yōu)化奠定了良好的基礎(chǔ)。3.2參數(shù)提取效率與正確率為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性，將參數(shù)提取時(shí)間與正確率作為檢驗(yàn)指標(biāo)，對(duì)本文方法的參數(shù)提取性能展開(kāi)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。分析表3可知，本文方法優(yōu)化后，卷煙包裝過(guò)程中蒸梗溫度、浸梗水槽溫度和蒸梗含水率3項(xiàng)參數(shù)的提取時(shí)間為優(yōu)化前的25%～52%，優(yōu)化后的參數(shù)提取正確率最高可達(dá)98%，可以證明本文方法參數(shù)提取速度快、正確率高。3.3優(yōu)化前后蒸梗含水率對(duì)比為了驗(yàn)證本文方法對(duì)蒸梗含水率的優(yōu)化效果，對(duì)比分別使用本文方法與傳統(tǒng)方法后蒸梗含水率預(yù)估值的有效性，結(jié)果如圖2所示。由圖2可看出，采用本文方法得到的蒸梗含水率預(yù)估值與實(shí)際值的誤差小，應(yīng)用傳統(tǒng)方法的誤差大，說(shuō)明本文方法能更準(zhǔn)確、有效地對(duì)蒸梗含水率進(jìn)行估計(jì)。3.4參數(shù)優(yōu)化前后卷煙端部落絲量對(duì)比為驗(yàn)證應(yīng)用本文方法對(duì)包裝工業(yè)參數(shù)的優(yōu)化效果，將卷煙端部落絲量作為檢驗(yàn)指標(biāo)，指標(biāo)要求遵照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB5606.3—2005《卷煙第3部分:包裝、卷制技術(shù)要求及貯運(yùn)》，落絲量指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)為小于1.00g/100支。實(shí)驗(yàn)操作時(shí)長(zhǎng)為70s，用TurbulaSchatz滾動(dòng)儀翻滾100支卷煙。為清晰地觀察檢測(cè)結(jié)果，隨機(jī)選取了600個(gè)樣本，檢驗(yàn)參數(shù)優(yōu)化前后的卷煙端部落絲結(jié)果，結(jié)果如圖3所示。分析圖3可知，優(yōu)化后的卷煙端部落絲量明顯降低，落絲量約為優(yōu)化前的一半。圖中隨著樣本數(shù)量的增加，落絲量沒(méi)有出現(xiàn)顯著變化，由此說(shuō)明本文方法可以有效降低煙卷端部落絲量的3.5參數(shù)優(yōu)化前后卷煙整絲率對(duì)比為檢驗(yàn)應(yīng)用本文方法后卷煙整絲率的變化情況，在人工、機(jī)械器材及原材料不變的前提下，對(duì)所選取的900個(gè)樣本進(jìn)行優(yōu)化前后的整絲率測(cè)試，對(duì)比結(jié)果如圖4所示。分析圖4可知，優(yōu)化后的卷煙整絲率高于優(yōu)化前約兩倍，可以證明本文方法可提升卷煙整絲率。3.6優(yōu)化前后煙絲性能及感官對(duì)比為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的優(yōu)化效果，對(duì)制備卷煙樣品及感官進(jìn)行評(píng)測(cè):將樣品卷制后，放至恒溫恒濕箱中(溫度22℃，相對(duì)濕度60%)一天后評(píng)測(cè)。將樣本分成兩組進(jìn)行對(duì)比，參與評(píng)測(cè)人員8人以上，總分100分，卷煙參數(shù)優(yōu)化前與優(yōu)化后的感官質(zhì)量對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表4，煙絲的物理質(zhì)量對(duì)比結(jié)果見(jiàn)表5。分析表4可知，參數(shù)優(yōu)化后的卷煙感官質(zhì)量大幅度提高，香氣、光澤、刺激性及雜氣等都高于參數(shù)優(yōu)化前，優(yōu)化后的總體評(píng)分高于優(yōu)化前0.81分。分析表5可知，參數(shù)優(yōu)化后的煙絲物理性能各方面均有所提升，其中優(yōu)化后的含末率僅為1.01%。可以證明本文方法對(duì)卷煙包裝工藝參數(shù)的優(yōu)化效果較好。

　　4結(jié)束語(yǔ)

　　本文利用物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)設(shè)計(jì)的卷煙包裝工藝參數(shù)自優(yōu)化方法通用性強(qiáng)，為優(yōu)化卷煙工藝參數(shù)提供了一種新的解決方法，可以有效提升卷煙包裝工藝各項(xiàng)性能。但是，目前的研究工作僅通過(guò)較為簡(jiǎn)單的實(shí)例來(lái)驗(yàn)證實(shí)現(xiàn)方案的可行性，要真正在實(shí)踐中體現(xiàn)其價(jià)值，還需要進(jìn)行后續(xù)的處理并進(jìn)一步完善對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模型的支持。

　　《卷煙包裝工藝參數(shù)自優(yōu)化研究》來(lái)源：《機(jī)械設(shè)計(jì)與制造工程》，作者：蔡培良 李明 華衛(wèi) 易凡竣 龍小昂