摘要
本申请涉及卷烟制造技术领域,公开了一种卷烟机烟支重量的智能调控方法,方法包括:S1、获取卷烟机的生产参数,并进行数据预处理和特征选择;S2、构建基于TCN‑BiLSTM混合预测模型并训练;S3、基于S2构建的预测模型作为预测器,以MPC控制器为中心节点,形成闭环反馈机制;本申请有效实现数据闭环反馈;采用时序卷积网络与长短记忆网络的混合结构,实时预测烟支吸阻值,实时输出烟支吸阻预测值;集成预测模型与实时数据流,实现烟支重量毫秒级滚动优化,输出最优重量控制值,有效消除人工经验依赖。
技术关键词
混合预测模型
智能调控方法
卷烟机烟支
时序特征
卡尔曼滤波估计
滚动时域优化
梯度提升决策树
长短记忆网络
闭环反馈机制
序列
特征选择
预测误差
烟支吸阻
闭环控制系统
矩阵
更新系统
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变电站设备
诊断方法
时序特征
序列
随机森林模型
早期识别方法
多源遥感数据
时序特征
样本
数据获取单元
在线控制方法
时序特征
工艺特征
卷积特征提取
注意力
动态感兴趣区域
直径在线测量方法
水流
视频流
高炉出铁口