【摘 要】
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针对烘丝开始阶段烘丝机温度超调,过干烟丝量大等问题,提出一种基于强化学习的减少烟丝“干头”量的方法,该方法利用生产实时数据感知烘丝生产系统的状态变化,依据烟丝含水率
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院; 浙江中烟工业有限责任公司; 创业慧康科技股份有限公司; 中国海洋大学继续教育学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFA0700601)
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针对烘丝开始阶段烘丝机温度超调,过干烟丝量大等问题,提出一种基于强化学习的减少烟丝“干头”量的方法,该方法利用生产实时数据感知烘丝生产系统的状态变化,依据烟丝含水率检测值评价、优化温度控制策略,对烘丝机温度设定值进行在线修正,减少过干烟丝量,改善烟丝质量.与烘丝机的自动控制模式和人工干预模式进行了对比试验,烟丝含水率的标准偏差比自动控制时降低了44.7%,比人工干预时降低了14.3%.实验结果表明烟丝含水率的稳定性提高,烟丝“干头”量明显减少,验证了所提方法的有效性和可行性.
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