【摘 要】
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为解决滚筒式烘丝机筒壁温度设定不准确而影响出口含水率等问题,基于云模型提出了一种叶丝干燥工序筒壁温度预测方法。通过对叶丝干燥关键工艺指标数据间的关系进行分析,证明
【机 构】
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昆明理工大学机电工程学院,云南中烟工业有限责任公司技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“集团企业云制造知识服务时空演变动态分析及其平台框架体系研究”(51365022);中国烟草总公司科技重点项目“基于数字化表征的制丝过程中多物理场耦合效应研究与应用”(110201402027);云南中烟工业有限责任公司技术中心科技项目“加料过程多相流数值模拟及应用研究”(JSZX2014GY01)
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为解决滚筒式烘丝机筒壁温度设定不准确而影响出口含水率等问题,基于云模型提出了一种叶丝干燥工序筒壁温度预测方法。通过对叶丝干燥关键工艺指标数据间的关系进行分析,证明脱水量和排潮罩负压是影响筒壁温度的关键因素。采用聚类分析法对筒壁温度进行聚类,得到云模型定性推理规则,并构建了筒壁温度的二维多规则预测模型。利用选取的在线监测样本数据,对筒壁温度预测模型进行了验证。结果表明,按照预测算法对叶丝干燥样本数据的筒壁温度进行计算,预测误差低于0.7%,预测精度符合要求。所建立的云预测模型可精确设置烘丝机的脱水量和筒壁温度,有效提高叶丝干燥各项工艺参数的稳定性。
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