CN107783514A - 一种平库均质化调控方法、***及具有该***的服务器 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种平库均质化调控方法、***及具有该***的服务器，平库均质化调控方法包括以下步骤：根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数；获取每个成品箱的化学值信息，从中选择调控指标；选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致；设定第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i为大于等于T+1的正整数。本发明可快捷、准确地均质化调控，提高了仓库的利用率，以及出库的便捷性。
Description
技术领域
本发明属于近红外快速检测领域、原料仓库管理领域、和成箱制品生产质量调控领域，涉及一种调控方法和***，特别是涉及一种平库均质化调控方法、***及具有该***的服务器。
背景技术
随着近年来，人们对烟叶质量的要求的逐渐提高，均质化生产越来越多的应用于打叶复烤领域，高架库作为一种重要的烟叶存储与烟叶调控手段，在烟叶的化学指标的控制领域越来越重要；在一般的烟叶质量调控的过程中需要对烟叶的化学指标划定几个区间，然后分区间组批出库；运用近红外技术来调控烟叶的原料的均匀性性近年来多有报道，如专利申请号为201110440724.4，发明名称为一种基于化学成分的打叶复烤产品均匀性***调控方法及其应用，专利申请号为201110440724.4，发明名称为一种调控不同批次卷烟烟丝质量均匀性的方法及其应用；上海创和亿电子科技发展有限公司学薛庆逾，何利波，张军等所发表的专利申请号为201410114282.8，一种适用于平库的原烟打叶复烤均质化方法,基于近红外光谱的原料的均质化调控经过大规模应用实证为稳定的方法；但是在平库的领域，传统的分区间的方法存在一些关键而难以克服的问题：区间的划分较为困难，原因在于区间划分的过多，不利于原烟仓库的管理，仓库的利用率会很低；如果区间划分的过少，每个区间的化学值的波动又会较大，与分类对方，组批加工的原则相违背，使得最后控制的结果针对分选之后的烟叶不是特别理想。
因此，如何提供一种平库均质化调控方法、***及具有该***的服务器，以解决现有技术无法快捷、准确地均质化调控，且无法充分利用原料仓库，不便于成品的生产管理等缺陷，实已成为本领域从业人员亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种平库均质化调控方法、***及具有该***的服务器，用于解决现有技术中无法快捷、准确地均质化调控，且无法充分利用原料仓库，不便于成品的生产管理的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明一方面提供提供一种平库均质化调控方法，所述平库均质化调控方法包括以下步骤：根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数；获取每个成品箱的化学值信息，从中选择调控指标；选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致；设定第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i为大于等于T+1的正整数。
于本发明的一实施例中，所述打叶复烤平库均质化调控方法还包括：计算通道的均质化调控评价指标，以便在成品箱出库后，经过打叶复烤，复烤后继续取样检测成品样本，计算成品样本的标准偏差和变异系数。
于本发明的一实施例中，所述调控指标包括常规化学指标，烟叶外观指标，化学综合指标，外观综合指标，和/或光谱定性指标；所述均质化调控评价指标包括每个通道的调控指标均值，调控指标标准偏差，变异系数，调控指标极差，和/或成品箱分布参数。
于本发明的一实施例中，所述每个原料仓库中应划分的通道数量T＝取整[原料仓库的长度除以成品箱的长度]。
于本发明的一实施例中，所述设定第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则的步骤包括：当出现第i个成品箱时，计算当前时刻每个通道的成品箱数量与每个通道最小成品箱数量的成品箱差值，查找差值小于等于2的通道及其序号；计算成品箱差值小于等于2的通道内所有成品箱的调控指标均值，形成调控指标均值向量，从所述调控指标均值向量中查找调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号；根据第i个成品箱的调控指标，所述查找到的调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号，设定第i个成品箱应摆放的通道。
于本发明的一实施例中，根据查找到的调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号，设定第i个成品箱应摆放的通道的设定方式为：当第i个成品箱的调控指标小于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最大值对应的通道序号；当第i个成品箱的调控指标大于等于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最小值对应的通道序号。
于本发明的一实施例中，每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则为：基于每个原料仓库的容量，每个成品箱的重量，根据每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数乘以可共同组批直接投入生产的通道数小于原料仓库的宽度与成品箱的宽度的比值推算每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数。
本发明另一方面提供一种打叶复烤平库均质化调控***，所述打叶复烤平库均质化调控***包括：计算模块，用于根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数；处理模块，用于获取每个成品箱的化学值信息，从中选择调控指标；选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致；设定模块，用于设定从T+1个成品箱之后的第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i大于等于T+1
于本发明的一实施例中，所述设定模块具用于当出现第i个成品箱时，计算当前时刻每个通道的成品箱数量与每个通道最小成品箱数量的成品箱差值，查找差值小于等于2的通道及其序号；计算成品箱差值小于等于2的通道内所有成品箱的调控指标均值，形成调控指标均值向量，从所述调控指标均值向量中查找调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号；根据第i个成品箱的调控指标，所述查找到的调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号，设定第i个成品箱应摆放的通道。
本发明又一方面提供一种服务器，包括所述的打叶复烤平库均质化调控***。
如上所述，本发明的平库均质化调控方法、***及具有该***的服务器，具有以下有益效果：
第一，从仓库的利用率上，本发明所述的平库均质化调控方法比较巧妙的依据实际的库存在原有的均质化调控，”分类堆放，组批出库”的原则下完成了”入库既组批,，通道出库调控”的策略，可快捷、准确地均质化调控，很大的提高了仓库的利用率，以及出库的便捷性；
第二，从调控指标的控制精度上，按照本发明所述的平库均质化调控方法，实施的基础是按照具体的化学值进行调控，因此其调控的尺度要比分区间内的一个范围要精细的多，使得调控的目标与结果更加稳定。
附图说明
图1显示为本发明的平库均质化调控方法于一实施例中的流程示意图。
图2显示为本发明的多个烟箱对应的化学值的示意图。
图3显示为本发明的平库均质化调控方法中步骤S4的流程示意图。
图4显示为随机入库调控与本发明平库均质化调控方法的调控对比示意图。
图5显示为本发明的平库均质化调控***于一实施例中的原理结构示意图。
图6显示为本发明的服务器于一实施例中的原理结构示意图。
元件标号说明
1 平库均质化调控***
11 计算模块
12 处理模块
13 设定模块
14 评价模块
S1～S5 步骤
S41～S43 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
实施例一
本实施例提供一种平库均质化调控方法，所述平库均质化调控方法包括以下步骤：
根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数；
获取每个成品箱的化学值信息，从中选择调控指标；
选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致；
设定第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i为大于等于T+1的正整数。
以下将结合图示对本实施例所述的平库均质化调控方法进行详细描述。本实施例所述的平库(平库：层式库房)均质化调控方法应用于近红外快速检测领域和原料仓库管理领域。本实施例所述的平库均质化调控方法近红外快速检测领域、原料仓库管理领域、和成箱制品生产质量调控领域。具体地，在本实施例中，所述平库均质化调控方法应用于烟草制品领域中的原料仓库和烟箱调控，在烟箱入库的时候，实现划分若干的通道，在烟叶化学值入通道的过程中，就已经完成各个通道的组批，使得每个通道与通道之间的化学值是等价均质的。
在执行本实施例所述的平库均质化调控方法之前，要根据媒体打叶复烤的加工量G，选择三个库容的原烟仓库，库容的容量基本与每天的加工能力相当。
请参阅图1，显示为平库均质化调控方法于一实施例中的流程示意图。如图1所示，所述平库均质化调控方法具体包括以下几个步骤：
S1，根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，即根据本实施例中原烟仓库(原料仓库)的长l1，宽l2，烟箱(成品箱)的长m1，宽m2，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数。
所述每个原烟仓库中应划分的通道数量T＝
取整[原烟仓库的长度除以成品箱的长度]＝取整[l1/m1] 公式(1)
例如，烟箱的尺寸：长m1：165cm；m2：153cm。
其中一个原烟仓库的参数为：仓库的长与为l1＝3700cm，宽l2＝1150cm，该原烟仓库的理论库容为23*4*3*6＝1656担；烟箱重量300kg；
根据所述每个原烟仓库中应划分的通道数量T＝取整[原烟仓库的长度除以烟箱的长度]＝取整[l1/m1]＝[37000/165]＝22。
S2，通过在线近红外模型，获取每个烟箱的化学值信息，从中选择调控指标C。在本实施例中，所述调控指标C包括常规化学指标，烟叶外观指标，化学综合指标，外观综合指标，和/或光谱定性指标。在本实施例中，调控指标选择尼古丁的化学值信息。如表1，尼古丁的化学值信息表。请参阅图2，显示为多个烟箱对应的化学值的示意图。
表1：尼古丁的化学值信息表
| 均值 | 标偏 | CV | 极差 |
| 3.3413 | 0.5484 | 16.41％ | 2.890 |
S3，选择T个烟箱，所述T个烟箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内烟箱的数量；其中，所选择的烟箱数量与计算出的通道数量一致。在本实施例中，所述步骤S3还包括计算每个通道调控指标的均值MC，及每个通道烟箱的数量CL。
具体地，选择22个烟箱，所述22个烟箱按从1至22通道顺序摆放。
S4，设定从T+1(22+1＝23)个烟箱之后的第i个烟箱应摆放的通道，直至每个通道上的烟箱行数/列数满足预置的烟箱行数/列数限制规则；其中，i大于等于22+1＝23。在本实施例中，每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则为：基于每个原料仓库的容量，每个成品箱的重量，根据每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数乘以可共同组批直接投入生产的通道数小于原料仓库的宽度与成品箱的宽度的比值推算每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数，即满足：
k＝1，2，3，4.......；且f(i)→min。在出库的时候，调控的方法按照每一列的通道为单元，k个通道为间隔，k个通道共同组批直接投入生产，值得强调的是k＝1,对应着的物理意义为，仓库的库容足够大，每个通道的烟箱都构成了一个完整的调控批次；
请参阅图3，显示为步骤S4的流程示意图。如图3所示，所述步骤S4包括：
S41，当出现22+1个烟箱之后的第i个烟箱(烟箱)时，计算当前时刻每个通道的烟箱数量与每个通道最小烟箱数量的烟箱差值ΔCL，查找差值小于等于2的通道及其序号YC。
ΔCL＝CL-min(CL) 公式(3)
所述22个烟箱按从1至22通道顺序摆放，得到顺序摆放后的烟箱的通道分布，如表2，1-22个烟箱的通道分布。
例如，ΔCL＝CL-min(CL)≤2
表2：1-22个烟箱的通道分布
S42，计算烟箱差值小于等于2的通道YC内所有烟箱的调控指标均值，形成调控指标均值向量MYC，从所述调控指标均值向量MYC中查找调控指标均值的最大值和最小值，即
MAXYC＝max(MYC) 公式(4)
MINYC＝min(MYC) 公式(5)
以及调控指标均值的最大值对应的通道序号MAXYC_imax和调控指标均值的最小值对应的通道序号MINYC_imin。从表2中可以得出：
MAXYC＝max(MYC)＝4.66；
MINYC＝min(MYC)＝2.65；
MAXYC_imax＝12；
MINYC_imin＝18；
S43，根据第i个烟箱的调控指标，所述查找到的调控指标均值的最大值MAXYC＝max(MYC)和最小值MINYC＝min(MYC)，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号MAXYC_imax和调控指标均值的最小值对应的通道序号MINYC_imin，设定从22+1个烟箱之后的第i个烟箱应摆放的通道。在本实施例中，设定从22+1个成品箱之后的第i个成品箱应摆放的通道的设定方式为：
当第i个成品箱的调控指标小于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最大值对应的通道序号；
当第i个成品箱的调控指标大于等于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最小值对应的通道序号。
具体地，第i个烟箱摆放的通道T(i)的设定方式为：
例如，第23个烟箱的调控指标C(23)＝3.46，根据公式(5)得到T(23)＝18。
在本实施例中，得到由于存储柜的容量g＝3000-4000左右；一个烟箱为300kg；所以10箱可以为一个单元；经过上式得到k＝1，LY＝5。经过数次入库形成了如下的表3。
表3：烟箱调控入库尼古丁通道分布表
S5，计算通道的均质化调控评价指标，以便在成品箱出库后，经过打叶复烤，复烤后继续取样检测成品样本，计算成品样本的标准偏差和变异系数。在本实施例中，所述均质化调控评价指标包括每个通道的调控指标均值，调控指标标准偏差，变异系数，调控指标极差，和/或成品箱分布参数。参阅表4，每个通道的化学值调控评价表。
表4：每个通道的化学值调控评价表
| 均值 | 标偏 | CV | 极差(化学值) | 烟箱数极差 |
| 3.3413 | 0.017 | 0.52％ | 0.0742 | 2 |
在本实施例中，均质化调控评价，即计算每个通道的化学值的均值，以及变异系数(变异系数的计算方法为，调控指标的标偏除以调控指标的均值)，同时计算每个通道内烟箱的分布来判断烟箱的分布是否均匀。评价的指标为模拟数据的调控指标C的T个通道的按通道均值计算的理论变异系数<0.5％，烟箱分布的极差<2，在出库后，经过打叶复烤，在烤后继续取样，每三箱检测一个样本，计算成品的标偏与变异系数，请参阅表5，实际的成品片烟取样的调控结果。
表5：实际的成品片烟取样的调控结果
在本实施例中，为了进一步证明本方法的合理性，对于同样的烟箱与化学值按照随机入库的方式最后的化学值调控对比。请参阅图4，显示为随机入库调控与本发明平库均质化调控方法的调控对比示意图。
实施例二
本实施例提供一种平库均质化调控***1，请参阅图5，显示为平库均质化调控***于一实施例中的原理结构示意图。如图5所示，所述平库均质化调控***1包括：计算模块11、处理模块12、设定模块13、及评价模块14。
所述计算模块11用于根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，即根据本实施例中原烟仓库(原料仓库)的长l1，宽l2，烟箱(成品箱)的长m1，宽m2，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数。
所述每个原烟仓库中应划分的通道数量T＝
取整[原烟仓库的长度除以成品箱的长度]＝取整[l1/m1]
所述处理模块12用于通过在线近红外模型，获取每个烟箱的化学值信息，从中选择调控指标C；选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致。
所述设定模块13用于设定从T+1(例如，本实施例中，T为22)个成品箱之后的第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i为大于等于T+1的正整数。在本实施例中，每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则为：基于每个原料仓库的容量，每个成品箱的重量，根据每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数乘以可共同组批直接投入生产的通道数小于原料仓库的宽度与成品箱的宽度的比值推算每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数，即满足：
k＝1，2，3，4.......；且f(i)→min。在出库的时候，调控的方法按照每一列的通道为单元，k个通道为间隔，k个通道共同组批直接投入生产，值得强调的是k＝1,对应着的物理意义为，仓库的库容足够大，每个通道的烟箱都构成了一个完整的调控批次。
所述设定模块13具体包括如下功能：
第一，当出现22+1个烟箱之后的第i个烟箱(烟箱)时，计算当前时刻每个通道的烟箱数量与每个通道最小烟箱数量的烟箱差值ΔCL，查找差值小于等于2的通道及其序号YC。
ΔCL＝CL-min(CL) 公式(3)
所述22个烟箱按从1至22通道顺序摆放，得到顺序摆放后的烟箱的通道分布，如表2，1-22个烟箱的通道分布。
例如，ΔCL＝CL-min(CL)≤2
第二，计算烟箱差值小于等于2的通道YC内所有烟箱的调控指标均值，形成调控指标均值向量MYC，从所述调控指标均值向量MYC中查找调控指标均值的最大值和最小值，即
MAXYC＝max(MYC) 公式(4)
MINYC＝min(MYC) 公式(5)
以及调控指标均值的最大值对应的通道序号MAXYC_imax和调控指标均值的最小值对应的通道序号MINYC_imin。从表2中可以得出：
MAXYC＝max(MYC)＝4.66；
MINYC＝min(MYC)＝2.65；
MAXYC_imax＝12；
MINYC_imin＝18；
第三，根据第i个烟箱的调控指标，所述查找到的调控指标均值的最大值MAXYC＝max(MYC)和最小值MINYC＝min(MYC)，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号MAXYC_imax和调控指标均值的最小值对应的通道序号MINYC_imin，设定从22+1个烟箱之后的第i个烟箱应摆放的通道。在本实施例中，设定从22+1个成品箱之后的第i个成品箱应摆放的通道的设定方式为：
当第i个成品箱的调控指标小于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最大值对应的通道序号；
当第i个成品箱的调控指标大于等于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最小值对应的通道序号。
具体地，第i个烟箱摆放的通道T(i)的设定方式为：
例如，第23个烟箱的调控指标C(23)＝3.46，根据公式(5)得到T(23)＝18。
在本实施例中，得到由于存储柜的容量g＝3000-4000左右；一个烟箱为300kg；所以10箱可以为一个单元；经过上式得到k＝1，LY＝5。
所述评价模块14用于计算通道的均质化调控评价指标，以便在烟箱出库后，经过打叶复烤，复烤后继续取样检测成品样本，计算成品样本的标准偏差和变异系数。在本实施例中，所述均质化调控评价指标包括每个通道的调控指标均值，调控指标标准偏差，变异系数，调控指标极差，和/或烟箱分布参数。
本实施例还提供一种服务器2，请参阅图6，显示为服务器于一实施例中的原理结构示意图。如图6所示，所述服务器2包括上述平库均质化调控***1。
综上所述，本发明所述的平库均质化调控方法、***、及具有该***的服务器具有以下有益效果：
第一，从仓库的利用率上，本发明所述的平库均质化调控方法比较巧妙的依据实际的库存在原有的均质化调控，”分类堆放，组批出库”的原则下完成了”入库既组批,，通道出库调控”的策略，可快捷、准确地均质化调控，很大的提高了仓库的利用率，以及出库的便捷性；
第二，从调控指标的控制精度上，按照本发明所述的平库均质化调控方法，实施的基础是按照具体的化学值进行调控，因此其调控的尺度要比分区间内的一个范围要精细的多，使得调控的目标与结果更加稳定。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (10)
1.一种平库均质化调控方法，其特征在于，所述平库均质化调控方法包括以下步骤：
根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数；
获取每个成品箱的化学值信息，从中选择调控指标；
选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致；
设定第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i为大于等于T+1的正整数。
2.根据权利要求1所述的打叶复烤平库均质化调控方法，其特征在于：所述打叶复烤平库均质化调控方法还包括：
计算通道的均质化调控评价指标，以便在成品箱出库后，经过打叶复烤，复烤后继续取样检测成品样本，计算成品样本的标准偏差和变异系数。
3.根据权利要求2所述的打叶复烤平库均质化调控方法，其特征在于：
所述调控指标包括常规化学指标，烟叶外观指标，化学综合指标，外观综合指标，和/或光谱定性指标；
所述均质化调控评价指标包括每个通道的调控指标均值，调控指标标准偏差，变异系数，调控指标极差，和/或成品箱分布参数。
4.根据权利要求1所述的打叶复烤平库均质化调控方法，其特征在于：
所述每个原料仓库中应划分的通道数量T＝取整[原料仓库的长度除以成品箱的长度]。
5.根据权利要求1所述的打叶复烤平库均质化调控方法，其特征在于：所述设定第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则的步骤包括：
当出现第i个成品箱时，计算当前时刻每个通道的成品箱数量与每个通道最小成品箱数量的成品箱差值，查找差值小于等于2的通道及其序号；
计算成品箱差值小于等于2的通道内所有成品箱的调控指标均值，形成调控指标均值向量，从所述调控指标均值向量中查找调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号；
根据第i个成品箱的调控指标，所述查找到的调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号，设定第i个成品箱应摆放的通道。
6.根据权利要求5所述的打叶复烤平库均质化调控方法，其特征在于：根据查找到的调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号，设定第i个成品箱应摆放的通道的设定方式为：
当第i个成品箱的调控指标小于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最大值对应的通道序号；
当第i个成品箱的调控指标大于等于调控指标均值的最小值时，所述第i个成品箱应摆放的通道序号为调控指标均值的最小值对应的通道序号。
7.根据权利要求1所述的打叶复烤平库均质化调控方法，其特征在于：每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则为：
基于每个原料仓库的容量，每个成品箱的重量，根据每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数乘以可共同组批直接投入生产的通道数小于原料仓库的宽度与成品箱的宽度的比值推算每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数。
8.一种打叶复烤平库均质化调控***，其特征在于，所述打叶复烤平库均质化调控***包括：
计算模块，用于根据原料仓库的尺寸大小和成品箱的尺寸大小，计算每个原料仓库中应划分的通道数量T；T为大于1的正整数；
处理模块，用于获取每个成品箱的化学值信息，从中选择调控指标；选择T个成品箱，所述T个成品箱按从1至T通道顺序摆放，并获取每个通道的调控指标均值，及每个通道内成品箱的数量；其中，所选择的成品箱数量与计算出的通道数量一致；
设定模块，用于设定从T+1个成品箱之后的第i个成品箱应摆放的通道，直至每个通道上的成品箱行数/列数满足预置的成品箱行数/列数限制规则；其中，i大于等于T+1。
9.根据权利要求8所述的打叶复烤平库均质化调控***，其特征在于：所述设定模块具用于当出现第i个成品箱时，计算当前时刻每个通道的成品箱数量与每个通道最小成品箱数量 的成品箱差值，查找差值小于等于2的通道及其序号；计算成品箱差值小于等于2的通道内所有成品箱的调控指标均值，形成调控指标均值向量，从所述调控指标均值向量中查找调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号；根据第i个成品箱的调控指标，所述查找到的调控指标均值的最大值和最小值，以及调控指标均值的最大值对应的通道序号和调控指标均值的最小值对应的通道序号，设定第i个成品箱应摆放的通道。
10.一种服务器，其特征在于，包括如权利要求8-9中任一项所述的打叶复烤平库均质化调控***。
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