论文部分内容阅读
随着生活用纸产量和质量要求的提高,如何及时、高效、稳定的生产纸产品,保证和提高质量合格率、降低管控成本是目前企业亟待解决的问题。由于企业现有质检模式(基于离线仪器的先产后检和抽检)下,工人对不合格纸产品的工艺调节存在时间上的滞后,大量纸产品的质量问题无法及时解决,造成巨大经济损失。因此,本研究以某生活用纸厂为例,建立生活用纸质量在线实时软测量模型。并采集大量外部数据验证模型有效性和应用价值后,基于企业现有MES系统(Manufacturing Execution System),实现模型的线上开发及工业应用,为企业实现闭环式的精细化智能生产管理。针对生活用纸质量无法在线软测量,存在质检滞后的问题,本文首先对影响生活用纸质量的关键变量如磨后浆料纤维形态进行分析和软测量,精度达到应用要求。对影响原纸质量物理指标的直接因素和间接因素,进行单变量相关性分析和基于梯度增强树(Gradient Boosting Tree,GBT)的多变量特征分析,分别选取对各关键物理质量指标的重要建模变量。然后通过机器学习中的GBT算法、RF算法(Random Forest)和Ada Boost算法建立质量在线软测量模型,并通过测试误差来对比各算法精度,发现利用RF算法建立抗张强度在线软测量模型时精度最好,平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)为6.85%,利用GBT算法建立柔软度在线软测量模型时精度最好,MRE为5.44%,利用Ada Boost算法建立松厚度在线软测量模型时精度最好,MRE为2.53%,利用RF算法建立吸水性在线软测量模型时精度最好,MRE为3.46%,利用RF算法建立纵向伸长率在线软测量模型时精度最好,MRE为9.18%,利用RF算法建立横向伸长率在线软测量模型时精度最好,MRE为6.89%。表明各模型预测效果良好,满足实时质检的误差需求。最后采集更多生产线的大量生产数据,进行模型通用性验证,结果表明所建立的质量在线软测量模型在不同产线结构下精度依然良好,具有良好的适用性,可以为企业产品的质检提供有实用价值的替代方法。为实现在线实时的生活用纸质量软测量及模型的工业应用,给企业稳定产品质量提供及时的、在线的检测手段及优化生产指导和稳定产品质量保障。本研究首先选取某产线对所建立的生活用纸质量在线实时软测量模型进行开发和部署,模型线上测试运行良好稳定。然后到现场调试验证,经实际运行验证,模型运行时间在1分钟以内,主要纸种A松厚度软测量MRE为1.19%,柔软度MRE为3.93%,主要纸种B吸水性MRE为0.59%,柔软度MRE为3.34%。结果表明主要生产纸种大部分指标精度良好,少数指标表现非常好,能够满足生产上的时效性需求和误差要求,模型适合于在线实时软测量,有良好的工业应用价值,能为企业监控异常生产、优化纸机工艺提供辅导。最后针对开发的模型,提出一套用于工业化应用的生活用纸质量在线实时软测量通用模型流程方法,其通过对通用模型进行流程化封装和应用,扩展了模型的应用范围,进一步实现所建模型的复用价值和工业价值。