CN113869641A - 基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，本申请采用主成分分析法对烟丝结构与卷烟物理指标进行综合评价，建立混香工序新的烟丝质量综合评价体系模型，通过卷制质量标准偏差分析和感官评吸对模型进行了验证。结果显示：基于本发明的烟丝质量综合评价模型和品吸验证实验结果均为：试验Ⅲ＞试验Ⅳ＞试验Ⅰ＞试验Ⅱ＞试验Ⅴ，卷制质量结果为：试验Ⅲ和试验Ⅳ批次的偏差较低，与模型评价结果一致。可见，本申请所构建的烟丝质量综合评价模型与评价方法简单直观，适用于现阶段制丝加工的生产现状，可以为制丝生产过程中烟丝质量评价提供一种新思路。
Description
技术领域
本发明涉及烟草制丝领域，特别是涉及一种基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法。
背景技术
卷烟企业生产的核心是采用先进自动化设备将复烤烟叶经过“蒸、加、切、烘、掺”等一系列工序，生产出符合制丝工艺要求的烟丝，卷包车间再卷制成合格的烟支。混丝加香工序是烟丝生产过程的重要工序也是最后一道工序，烟丝质量的稳定性、均匀性直接影响后续卷烟内在品质和烟丝卷制质量。
现阶段对烟丝质量的评价均是以国标《卷烟工艺规范》为基础的制丝工艺评价和优化，包括以下几方面：一是提升烟丝质量的稳定性，在这一方面研究中，陶鹰、张佳芸应用傅里叶变换近红外(FT-NIR)光谱分析技术，建立了在制烟丝的相似度匹配鉴别模型和烟丝混合均匀度、质量稳定性评价模型，从而实现了对制丝质量稳定性的精准、快速评价；熊安言利用统计方法，针对不同工序和工序中不同变量赋予不同权重的方法，建立了制丝生产过程质量稳定性评价方法；二是研究不同工序的烟丝含水率，这一方面，杜云鹏、薛训明采用正态分布统计方法和LSTM的机器学***滑算法、长短期记忆网络(LSTM)和序列到序列学***。上述三个方面的研究均能有效的提升烟丝稳定性和品质，但未考虑烟丝品质对卷接质量的影响，存在一定的局限性。
主成分分析是采用降维技术对数据进行浓缩的分析方法。其原理是设法将原来变量重新组合成一组新的相互无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的总和变量尽可能多地反映原来变量的信息。主成分分析具有应用方便，适用于各个场合等优点。
本申请采用主成分分析法，通过分析与烟丝质量相关联的指标，建立混丝加香工序新的烟丝质量评价模型，通过卷制质量标准偏差分析和感官评吸对模型进行验证。旨在通过少数不相关变量实现对混丝加香工序烟丝质量的综合评价，提高烟丝对卷制质量的适用性要求。
发明内容
为克服上述不足，本申请提供一种基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：
基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，包括
S1，取样
S1.1，烟丝取样
随机选取M批次烟丝，每批次随机取样N次，在混丝加香机出料口使用取样容器接取烟丝，待测烟丝样品的取样质量为(1000.0±100.0)g/次，单次取样时间间隔15±5min；
S1.2，卷烟成品取样
采用固定取样机台、固定取样人员的形式，在烟丝取样的5批次对应的卷烟机出口处进行成品卷烟取样，每组样品每次随机取150支，时间间隔30±5min的情况下连续取样N次，置于恒温恒湿箱平衡24h后密封贴签，留样备用；
S2，数据检测
对烟丝结构和卷烟成品物理指标进行检测；
烟丝结构包括与烟丝质量相关联的长丝、中丝、短丝和碎丝共4个指标；
卷烟成品物理指标包括单支重量、含末率、吸阻、硬度、长度、圆周、端部落丝共7个指标；
其中：
烟丝结构检测中，烟丝长度定义标准为：碎丝：烟丝长度＜1.0mm；短丝：1.0mm＜烟丝长度＜2.5mm；中丝：2.5mm＜烟丝长度＜3.5mm；长丝：烟丝长度＞3.5mm；
卷烟成品物理指标检测中，单次抽取的150支样品：100支样品用于端部落丝和圆周测定，20支样品用于含末率测定，另外30支样品进行烟支重量、长度、硬度和吸阻测定，并分别取平均值进行记录；
S3，主成分分析
S3.1，数据标准化
对上述数据进行标准化处理，数据标准化公式为：
其中，xnp为原始数据(n＝1,2,...,11；p＝1,2,…,6)，
为第n个指标的平均值，Sn为数据标准差，x'np为标准化处理后的数据；
S3.2，提取主成分
计算特征值与特征向量：
将标准化数据表示为n*p矩阵，其相应的特征值λi为成分方差贡献，正交化的单位特征向量Zi为方差贡献率，计算公式为：
Zi的大小表示成分反应信息的能力，根据其数值大小提取主成分；
主成分个数m确定原则：特征值大于1；主成分个数m少于检测指标n的个数；
S3.3，创建评价模型
创建烟丝质量综合评价模型F，烟丝质量综合评价模型F为：
F＝(a11+a12+a13+......a1m)×X1×Z1+(a21+a22+a23+......a2m)×X2×Z2+(a31+
a32+a33+......a3m)×X3×Z3+......+(an1+an2+an3+......anm)×Xn×Zm
其中，a11、a12、a13....anm为主成分得分系数，即主成分的特征向量；
Z1、Z2、Z3...Zm为提取主成分的方差贡献率；
X＝(X1，X2，...，Xn)是n维随机变量，X1，X2，X3...X11依次代表长丝、中丝、短丝、碎丝、长度、单只重量、圆周、吸阻、硬度、端部落丝、含末率；
m为主成分个数，m<n；
S4，结果与分析
通过模型F计算5个批次混丝加香工序烟丝质量的主成分综合得分，然后依据得分大小对烟丝质量进行综合评价。
本发明带来的有益效果有：
本申请通过采用主成分分析对混丝加香工序的烟丝质量进行综合评价，并对烟丝的卷制物理指标和烟支感官质量进行评价，烟丝质量和卷制物理指标都在适宜范围内，基于主成分分析建立的综合评价模型与卷烟的物理指标的分析结果以及感官评价结果一致(其中试验Ⅲ、试验Ⅳ得分最高，说明该批次烟丝质量最好，对应的物理指标结果明显优于其他批次，说明该批次烟丝上机适用性相对较好)。
本申请所建立的烟丝质量综合模型一方面可用于综合评价制丝生产烟丝质量；另一方面，也可用于烟丝卷制的上机适用性预测。模型操作简单实用，可有效避免进行评价的盲目性，为烟丝质量评价提供一种思路。
本方法也可以推广到其他牌号、工序的烟丝质量评价中，具有很好的推广价值和适用性。
附图说明
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步说明，
图1为实施例2中表示特征值和主成分数目关系的碎石图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，包括
S1，取样
S1.1，烟丝取样
随机选取5批次烟丝，每批次随机取样6次，在混丝加香机出料口使用取样容器接取烟丝，待测烟丝样品的取样质量为(1000.0±100.0)g/次，单次取样时间间隔15±5min；
S1.2，卷烟成品取样
采用固定取样机台、固定取样人员的形式，在烟丝取样的5批次对应的卷烟机出口处进行成品卷烟取样，每组样品每次随机取150支，时间间隔30±5min的情况下连续取样6次，置于恒温恒湿箱[(20±1)℃，RH(60±2)％]平衡24h后密封贴签，留样备用；
S2，数据检测
对烟丝结构和卷烟成品物理指标进行检测；
烟丝结构包括与烟丝质量相关联的长丝、中丝、短丝和碎丝共4个指标；
卷烟成品物理指标包括单支重量、含末率、吸阻、硬度、长度、圆周、端部落丝共7个指标；
其中：
烟丝结构检测中，烟丝长度定义标准为：碎丝：烟丝长度＜1.0mm；短丝：1.0mm＜烟丝长度＜2.5mm；中丝：2.5mm＜烟丝长度＜3.5mm；长丝：烟丝长度＞3.5mm；
卷烟成品物理指标检测中，单次抽取的150支样品：100支样品用于端部落丝和圆周测定，20支样品用于含末率测定，另外30支样品进行烟支重量、长度、硬度和吸阻测定，并分别取平均值进行记录；
S3，主成分分析
S3.1，数据标准化
对上述数据进行标准化处理，数据标准化公式为：
其中，xnp为原始数据(n＝1,2,...,11；p＝1,2,…,6)，
为第n个指标的平均值，Sn为数据标准差，x'np为标准化处理后的数据；
S3.2，提取主成分
计算特征值与特征向量：
将标准化数据表示为n*p矩阵，其相应的特征值λi为成分方差贡献，正交化的单位特征向量Zi为方差贡献率，计算公式为：
Zi的大小表示成分反应信息的能力，根据其数值大小提取主成分；
主成分个数m确定原则：
特征值大于1；主成分个数m少于检测指标n的个数；
S3.3，创建评价模型
创建烟丝质量综合评价模型F，烟丝质量综合评价模型F为：
F＝(a11+a12+a13+......a1m)×X1×Z1+(a21+a22+a23+......a2m)×X2×Z2+(a31+a32+a33+......a3m)×X3×Z3+......+(an1+an2+an3+......anm)×Xn×Zm
其中，a11、a12、a13....anm为主成分得分系数，即主成分的特征向量；
Z1、Z2、Z3...Zm为提取主成分的方差贡献率；
X＝(X1，X2，...，Xn)是n维随机变量，X1，X2，X3...X11依次代表长丝、中丝、短丝、碎丝、长度、单只重量、圆周、吸阻、硬度、端部落丝、含末率；
m为主成分个数，m<n；
S4，结果与分析
通过模型F计算5个批次混丝加香工序烟丝质量的主成分综合得分，然后依据得分大小对烟丝质量进行综合评价。
实施例2
基于实施例1进行取样、数据检测与数据标准化处理；
利用SPSS软件进行Pearson相关性分析；
各试验批次烟丝质量的11个指标分别记作：长丝X1、中丝X2、短丝X3、碎丝X4、长度X5、质量X6、圆周X7、吸阻X8、硬度X9、端部落丝X10、含末率X11。
Pearson相关性分析结果：
长丝与中丝、短丝在0.01水平上显著相关(P<0.01)，与碎丝、硬度在0.05水平上显著相关(P<0.05)；中丝和烟支长度、硬度呈显著的负相关(P<0.05)，与硬度在0.01水平上显著相关(P<0.01)；短丝与含末率显著相关(P<0.05)；质量和圆周、吸阻极显著相关；说明烟丝结构与卷烟物理指标间有显著的相关性，且指标数量较多。
利用SPSS软件进行主成分分析；
主成分个数m确定原则是特征值大于1，且主成分个数m少于检测指标n的个数。
基于实施例1进行主成分提取；
计算结果见表1，前4个特征向量的方差贡献率分别为24.73％，20.42％，15.58％，10.15％，方差累积贡献率为70.87％，同时参照图1(表示特征值和主成分数目关系的碎石图)前4个主成分的特征值均大于1。由于前4个主成分包含烟丝质量11项指标的大部分信息，因而用前4个主成分进行不同批次烟丝质量综合评价是可行的。
最终确定的主成分个数m＝4。
表1主成分的相关矩阵特征值和累积贡献率
基于实施例1计算各主成分得分系数，即主成分的特征向量，结果见表2。
表2烟丝质量主成分的特征向量
将各主成分得分系数代入到综合评价模型F中，则各主成分的评价模型方程分别为：
F1＝0.422X1-0.492X2-0.292X3+0.046X4+0.335X5+0.213X6+0.378X7+0.144X8-0.227X9-0.312X10-0.146X11
F2＝-0.348X1+0.033X2+0.208X3+0.381X4+0.119X5+0.508X6+0.238X7+0.469X8+0.342X9+0.117X10-0.098X11
F3＝-0.088X1-0.356X2+0.382X3+0.448X4+0.029X5+0.044X6-0.041X7-0.228X8-0.405X9+0.100X10+0.537X11
F4＝-1.981X1-0.183X2+1.018X3-0.678X4+23.390X5-0.655X6+3.588X7+0.189X8-1.040X9-2.358X10+0.646X11
基于4个主成分评价模型建立新的烟丝质量综合评价模型：
F＝24.727F1+20.417F2+15.579F3+10.15F4
可得烟丝质量综合评价模型：
F＝-18.145X1-18.908X2+13.309X3+9.022X4+248.574X5+9.676X6+49.991X7+11.500X8-15.496X9-27.716X10+9.309X11
利用此模型计算5个批次混丝加香工序烟丝质量综合得分，然后依据得分大小对烟丝质量进行评价，结果见表3。利用此模型进行烟丝质量综合评价的结果是：试验Ⅲ＞试验Ⅳ＞试验Ⅰ＞试验Ⅱ＞试验Ⅴ。
表3 5个批次烟丝质量综合得分及排名
实施例3
验证实验
将各批次烟丝质量进行数据统计，计算卷烟物理指标长度、质量、圆周、吸阻和硬度的标偏，并通过SPSS软件进行单因素方差分析，结果如表4所示：
表4 5批次烟丝卷制物理指标软件分析结果
由上表可知，长度标偏、质量标偏和吸阻标偏各批次间无显著性差异，圆周标偏、硬度标偏为试验Ⅳ批次最低，试验Ⅲ次之，试验Ⅴ批次最高。
为了更准确评价各批次烟丝卷制时与机车的适用性，并对长度、质量、圆周、吸阻和硬度标偏均值进行排序打分，得分情况见表5所示：
表5卷烟物理指标打分表
由上表可知，试验Ⅲ和试验Ⅳ得分较高，长度、质量、圆周、吸阻和硬度的偏差较低，说明这两批次烟丝卷制适用性较好，试验Ⅰ、试验Ⅴ、试验Ⅱ的偏差值相对较大，烟丝在卷制过程中与机车的适用性较差。
验证结果与实施例2的主成分分析建立的综合评价模型结果一致。
为了进一步检验烟丝质量主成分分析法的评价效果，采取暗评方式对5个批次的烟支进行感官评吸，评定结果如表6所示。
表6 5个批次卷烟感官评吸结果
由上表可知，5个批次卷烟感官评吸的得分排名为：
试验Ⅲ＞试验Ⅳ＞试验Ⅰ＞试验Ⅱ＞试验Ⅴ，此排名结果与实施例2结果一致。
实施例4
基于主成分分析法的烟丝质量综合评价***。
本***用于实施上述的基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，其包括：
一、取样单元：
1烟丝取样：随机选取5批次烟丝，每批次随机取样6次，在混丝加香机出料口使用取样容器接取烟丝，待测烟丝样品的取样质量为(1000.0±100.0)g/次，单次取样时间间隔15±5min；如果所取烟丝样品的质量超过标准范围，则废弃该样品并重新取样；
2卷烟成品取样：
采用固定取样机台、固定取样人员的形式，在烟丝取样的5批次对应的卷烟机出口处进行成品卷烟取样，每组样品每次随机取150支，时间间隔30±5min的情况下连续取样6次，置于恒温恒湿箱平衡24h后密封贴签，留样备用；
二、数据检测单元：
对烟丝结构和卷烟成品物理指标进行检测；
烟丝结构包括与烟丝质量相关联的长丝、中丝、短丝和碎丝共4个指标；
卷烟成品物理指标包括单支重量、含末率、吸阻、硬度、长度、圆周、端部落丝共7个指标；
其中：
烟丝结构检测中，烟丝长度定义标准为：碎丝：烟丝长度＜1.0mm；短丝：1.0mm＜烟丝长度＜2.5mm；中丝：2.5mm＜烟丝长度＜3.5mm；长丝：烟丝长度＞3.5mm；
卷烟成品物理指标检测中，单次抽取的150支样品：100支样品用于端部落丝和圆周测定，20支样品用于含末率测定，另外30支样品进行烟支重量、长度、硬度和吸阻测定，并分别取平均值进行记录；
三、主成分分析单元：
1数据标准化模块：
用于对上述数据进行标准化处理；
2主成分提取模块
用于提取主成分并计算特征值与特征向量：
主成分个数m确定原则：特征值大于1；主成分个数m少于检测指标n的个数；
3评价模型构建模块：
创建烟丝质量综合评价模型F，烟丝质量综合评价模型F为：
F＝(a11+a12+a13+......a1m)×X1×Z1+(a21+a22+a23+......a2m)×X2×Z2+(a31+a32+a33+......a3m)×X3×Z3+......+(an1+an2+an3+......anm)×Xn×Zm
其中，a11、a12、a13....anm为主成分得分系数，即主成分的特征向量；
Z1、Z2、Z3...Zm为提取主成分的方差贡献率；
X＝(X1，X2，...，Xn)是n维随机变量，X1，X2，X3...X11依次代表长丝、中丝、短丝、碎丝、长度、单只重量、圆周、吸阻、硬度、端部落丝、含末率；
m为主成分个数，m<n；
四、结果与分析单元：
通过模型F计算5个批次混丝加香工序烟丝质量的主成分综合得分，然后依据得分大小对烟丝质量进行综合评价。
应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，其特征在于：包括
S1，取样
S1.1，烟丝取样
随机选取M批次烟丝，每批次随机取样N次，待测烟丝样品的取样质量为(1000.0±100.0)g/次，单次取样时间间隔15±5min；
S1.2，卷烟成品取样
采用固定取样机台、固定取样人员的形式，每组样品每次随机取150支，时间间隔30±5min的情况下连续取样N次，置于恒温恒湿箱平衡24h后密封贴签，留样备用；
S2，数据检测
对烟丝结构和卷烟成品物理指标进行检测；
烟丝结构包括与烟丝质量相关联的长丝、中丝、短丝和碎丝共4个指标；
卷烟成品物理指标包括单支重量、含末率、吸阻、硬度、长度、圆周、端部落丝共7个指标；
S3，主成分分析
S3.1，数据标准化
对上述数据进行标准化处理；
S3.2，提取主成分
计算特征值与特征向量：
将标准化数据表示为n*p矩阵(n＝1,2,...,11；p＝1,2,…,N)，其相应的特征值λi为成分方差贡献，正交化的单位特征向量Zi为方差贡献率，计算公式为：
Zi的大小表示成分反应信息的能力，根据其数值大小提取主成分；
S3.3，创建评价模型
创建烟丝质量综合评价模型F，烟丝质量综合评价模型F为：
F＝(a11+a12+a13+......a1m)×X1×Z1+(a21+a22+a23+......a2m)×X2×Z2+(a31+a32+a33+......a3m)×X3×Z3+......+(an1+an2+an3+......anm)×Xn×Zm
其中，a11、a12、a13....anm为主成分得分系数；
Z1、Z2、Z3...Zm为提取主成分的方差贡献率；
X＝(X1，X2，...，Xn)是n维随机变量，X1，X2，X3...X11依次代表长丝、中丝、短丝、碎丝、长度、单只重量、圆周、吸阻、硬度、端部落丝、含末率；
m为主成分个数；
S4，结果与分析
通过模型F计算5个批次混丝加香工序烟丝质量的主成分综合得分，然后依据得分大小对烟丝质量进行综合评价。
2.基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，其特征在于：
步骤S2：
烟丝结构检测中，烟丝长度定义标准为：
碎丝：烟丝长度＜1.0mm；短丝：1.0mm＜烟丝长度＜2.5mm；中丝：2.5mm＜烟丝长度＜3.5mm；长丝：烟丝长度＞3.5mm；
卷烟成品物理指标检测中，单次抽取的150支样品：
100支样品用于端部落丝和圆周测定，20支样品用于含末率测定，另外30支样品进行烟支重量、长度、硬度和吸阻测定，并分别取平均值进行记录。
3.基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，其特征在于：
步骤S3.1中，数据标准化公式为：
其中，xnp为原始数据(n＝1,2,...,11；p＝1,2,…,N)，
为第n个指标的平均值，Sn为数据标准差，x'np为标准化处理后的数据。
4.基于主成分分析法的烟丝质量综合评价方法，其特征在于：
步骤S3.2，主成分个数m的确定原则：
特征值大于1；主成分个数m少于检测指标n的个数。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116183834A (zh) * | 2023-03-06 | 2023-05-30 | 江苏中烟工业有限责任公司 | 一种评价烟叶原料在不同圆周卷烟适用性的方法 |
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- 2021-08-26 CN CN202110989940.8A patent/CN113869641A/zh not_active Withdrawn
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| CN116183834B (zh) * | 2023-03-06 | 2023-09-19 | 江苏中烟工业有限责任公司 | 一种评价烟叶原料在不同圆周卷烟适用性的方法 |
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