1. 引言
昆明卷烟厂制丝线分为高档线(A线)、B\C线(薄板线)，D线(气流烘丝线)，梗线(气流烘丝)一共5条生产线。其中梗线作为卷烟制丝必不可少的一条生产线，同时作为生产加工中掺配的必要原料，其中梗丝的生产过程控制对整个制丝的内在品质有着重要的影响。在梗丝的加工过程中，其中一个关键指标就是梗加香出口水分。由于昆明卷烟厂的梗线设备工艺布局的特殊性，梗烘丝出口通过吸风管道进行风力送丝连接梗加香设备，中间环节存在着设备多，环境影响大，过程时间长等因素影响，在烘丝出口与加香出口之间无水分控制设备，他们之间存在着多变量关联因素，相当于黑盒空间。对于加香出口水分的结果指标，完全由烘丝出口水分而决定。对于整个烘丝出口水分值的输出结果的准确性就显得特别的重要。在整个烘丝出口水分值的控制过程主要由气流烘丝机的热风温度、工艺流量共同控制，来实现烘丝出口水分稳定在设定中心值，其中烘丝出口水份值通过PID反馈调节工艺流量进行闭环控制。所以烘丝出口水份值的准确性直接决定了加香出口水份。
根据梗线的生产安排，每月的生产量约为60批左右，2023年前9月的生产量约550批。其中梗加香出口含水率的CPK合格率在87%。其中13%的不合格率中，烘丝出口水分的预测值不准确占比达到70%以上。所以针对烘丝出口水分的预测值的精准度提出了更高的要求。
通过选择合适的机器学习算法(如最邻近算法、随机森林等)，我们可以训练一个预测模型，将历史数据与实际出口水分进行比较和分析，以优化模型的准确性 [1] [2] 。同时，我们还可以利用交叉验证和模型调参等技术，进一步提高模型的性能。一旦我们得到了一个准确可靠的预测模型，我们将对其进行评估，并与传统方法进行对比。通过比较模型的精确度，我们可以评估其性能和优势。最终，我们将该模型应用于实际烟草生产中，为烟草生产过程提供准确的出口水分预测，以优化烟草质量和市场竞争力。
2. 设备控制原理
气流烘丝机的工艺气体温度达到设定的工作温度时，由振动输送设备将回潮后的松散烟丝均匀的输送到进料气锁，到达进料管口，气锁对工艺气循环系统起密封作用，避免室内空气进入循环系统，影响系统温度。在设备内部，高温热风在内部收到风速的变化而形成负压，叶丝在气体的推动下载膨胀管道内向上运动，在这个过程中，每根烟丝被热风包围，烟丝可以快速脱水和定型。
某卷烟工厂的D线气流丝现有的加工模式条件下(默认工艺气温度相对恒定不变)，主要通过调整物料流量来进行出口水分的控制，设备在通过烘丝出口水分实际值与参数设定值的偏差，进行PID反馈调节，一直到烘丝出后水分的实际值与烘丝出后水分参数设定值相吻合，方可判断烘丝出后水分的稳定。根据工艺相关要求，烘丝后的冷床出口水分作为考核标准，例如：烘丝出口冷却水分是13% ± 3%，烘丝出口水分可能对应值是14.5%，设备的反馈控制是由烘丝出口水分反馈调节。所以烘丝出口水分的预测值的设定的精准度就决定了最终的烘丝出口冷却水分值。所以如何构建一套烘丝出口水分预测模型就显得非常重要。
3. 原因分析
通过生产管理系统和MES的历史数据，挑选5、6、7、8、9月份的部分工作日，调查比对每天烘丝第一批的烘丝出口水分预设中心值与加香出口水分实际需求的烘丝出口水分中心值的偏离程度，统计相应的加香出口水分CPK是否合格(表1)。
Table 1. Statistics on CPK qualification of flavored export moisture
表1. 统计加香出口水分CPK合格情况
由于每天第一批的烘丝出口水分预设的中心值都是靠中控操作工的经验来决定的，所以每天第一批的烘丝出口水分预设中心值与实际需求中心值都会存在一定的偏离。而加香出口水分又是由烘丝出口水分所决定的，所以当预设值与实际值两者出现偏差时，就会对加香出口水分造成很大的影响，CPK相应也将会受到影响。从统计结果可以看出来，当烘丝出口水分预设中心值与实际需求中心值两者的偏离程度超过0.3时，加香出口水分的CPK也无法合格。所以烘丝出口水分的预设中心值与实际需求值的偏离程度和加香出口水分的CPK是否合格，有着极强的相关性。所以要保证加香出口水分的CPK合格，就必须保证烘丝出口水分的预设中心值较为准确，偏差不能超过±0.2%。最后确定造成梗加香出口水分偏离标准中心值过大的要因是因为烘丝出口水分预设中心值不准确，偏离实际需求中心值过大。
4. 机器学习训练与模型的建立
针对以上主要原因，可以提出具体的实施策略：主要针对烘丝出口水分的预测不够精准，导致加香出口水分的CPK不达标。通过选择合适的机器学习算法 [3] (如最邻近算法、随机森林、catboost、LightGBM、卡尔曼滤波等预测算法)，我们可以训练一个较为理想的预测模型，将历史数据与实际出口水分进行比较和分析，以优化模型的准确性。同时，我们还可以利用交叉验证和模型调参等技术，进一步提高模型的性能。一旦我们得到了一个准确可靠的预测模型，我们将对其进行评估，并与传统方法进行对比。通过比较模型的精确度，我们可以评估其性能和优势。最终，我们将将该模型应用于实际生产中，为生产过程提供准确的出口水分预测，从而保障后续梗加香出口水分CPK的合格率。
4.1. KNN算法分析
KNN (k-Nearest Neighbor)，k最近邻算法是一种常用的监督学习方法，其核心思想是，如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。
KNN分类算法包括以下4个步骤：
① 准备数据，对数据进行预处理；
② 计算测试样本点(也就是待分类点)到其他每个样本点的距离；
③ 对每个距离进行排序，然后选择出距离最小的K个点；
④ 对K个点所属的类别进行比较，根据少数服从多数的原则，将测试样本点归入在K个点中占比最高的那一类。
如图1，对目标水分进行预测，本实验中采用的数据级为处理过后的部分数据集，去除了数据波动较大的部分，只留下了稳定值。
预测结果如下：
Figure 1. KNN algorithm analysis results
图1. KNN算法分析结果
模型的评估指标结果：均方误差为0.0012，可解释方差为0.961。
4.2. ACO优化LightGBM回归方法
蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。用该方法对回归方法参数进行优化，再进行回归预测。
在算法初始化时，问题空间中所有的边上的信息素都被初始化为T0。算法迭代每一轮，问题空间中的所有路径上的信息素都会发生蒸发，我们为所有边上的信息素乘上一个小于1的常数 [4] 。信息素蒸发是自然界本身固有的特征，在算法中能够帮助避免信息素的无限积累，使得算法可以快速丢弃之前构建过的较差的路径。蚂蚁根据自己构建的路径长度在它们本轮经过的边上释放信息素。蚂蚁构建的路径越短、释放的信息素就越多。一条边被蚂蚁爬过的次数越多、它所获得的信息素也越多。迭代②，直至算法终止。
LightGBM是一个用于梯度提升决策树的框架。LightGBM的方法流程可以分为数据准备，特征工程，参数设置，数据集加载，训练模型，提前停止策略，模型评估，参数调优，预测，结果分析和部署，几个主要步骤。
如果模型表现良好，可以将其部署到生产环境中，用于实际应用。
如图2，对目标水分进行预测，本实验中采用的数据级为处理过后的部分数据集，去除了数据波动较大的部分，只留下了稳定值。
Figure 2. ACO optimized LightGBM regression analysis results
图2. ACO优化LightGBM回归分析结果
模型的评估指标结果：均方误差为0.0012，可解释方差为0.9593。
4.3. ACO优化Catboost回归方法
CatBoost是一种用于回归问题的梯度提升树算法，它特别适用于处理分类特征和高基数特征。可以用于预测数值型目标变量的值。CatBoost可以帮助识别和理解数据中的模式、趋势和关联性。通过训练回归模型，可以了解特征之间的重要性，以及它们与目标变量之间的关系。
如图3，对目标水分进行预测，本实验中采用的数据级为处理过后的部分数据集，去除了数据波动较大的部分，只留下了稳定值。
Figure 3. ACO optimization Catboost regression analysis results
图3. ACO优化Catboost回归分析结果
模型的评估指标结果：均方误差为0.0008，可解释方差为0.974。
4.4. ACO优化随机森林回归方法
随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林对于回归问题的解决非常有效，它可以用于预测连续数值型目标变量，该方法是一种非参数化的算法，因此可以很好地适应非线性关系。它不对数据做出线性假设，因此可以捕捉到复杂的非线性模式。
如图4，对目标水分进行预测，本实验中采用的数据级为处理过后的部分数据集，去除了数据波动较大的部分，只留下了稳定值。
Figure 4. ACO optimization random forest regression analysis results
图4. ACO优化随机森林回归分析结果
模型的评估指标结果：均方误差为0.0006，可解释方差为0.9797。
4.5. 基于RNN的时序预测方法
RNN通过在每个时间步骤上接收输入和前一个时间步骤的隐藏状态，来捕捉序列数据中的动态模式。在时序预测任务中，RNN会根据已经观察到的序列数据，学习到序列中的模式和规律，并基于这些规律进行未来值的预测。
基于RNN的时序预测一般包含以下步骤，数据准备，网络建模，模型训练，模型预测。
在时序预测中，RNN模型可以学习到序列中的长期依赖关系，并对未来的数值进行预测。
本次实验中的数据包含了数据集中的全体数据，整合之后作为模型的输入(图5)。
Figure 5. RNN based on time series prediction value and real value comparison chart
图5. RNN基于时间序列的预测值与真实值对比图
模型的评估指标结果：均方误差为0.18，可解释方差为0.9929。
4.6. 模型测试结果汇总
对于研究结果，采用平均绝对误差MAE，均方误差MSE，可解释方差，R2四个指标来衡量模型预测结果的准确度(表2)。
Table 2. Summary of research results
表2. 研究结果汇总
5. 效果验证
通过建模分析，除了工艺气温度，工艺流量，来料水分较大因素外，还有空气环境温湿度也对烘丝出口水分有较大影响，在建模分析的维度变量中，还缺少环境温湿度的影响分析模型。所以该模型目前的分析仅仅是对历史数据的分析建模，有一定的缺陷型。但是通过目前的模型预测，与实际生产拟合来看，目前的精准性对生产同样具有很好的指导作用。通过近一个月数据通过9月的生产记录来看，模型预测烘丝出口水份值与实际的烘丝出口水分如下表3、表4所示：
Table 3. Comparison between the moisture value predicted by different models and the actual moisture content at the dryer outlet
表3. 不同模型预测烘丝出口水份值与实际的烘丝出口水分抽样对比
Table 4. Deviation of moisture content at airflow drying wire outlet of different model stem lines in September
表4. 9月不同模型梗线气流烘丝出口含水率偏差
根据对比模型预测与实际生产记录数据可以看出，两者的偏差均在0.2%以内，预测模型具有很好的指导意义。
6. 结论
通过选择合适的机器学习算法，如最邻近算法、随机森林、catboost、lightGBM、卡尔曼滤波等预测算法，将历史数据与实际出口水分进行比较和分析，以优化模型的准确性。同时，我们还可以利用交叉验证和模型调参等技术，进一步提高模型的性能。最终，我们将该模型应用于实际生产中，为生产过程提供准确的出口水分预测，从而保障后续梗加香出口水分CPK的合格率。