烟虫预警反馈系统的制作方法

本发明涉及烟草行业，具体涉及一种烟虫预警反馈系统，用于生产现场烟虫数量的统计及分析预测，并以此结果预警，指导卷烟车间除虫工作。
背景技术：
：卷烟作为一种可吸食的食品，其产品质量一直是消费群体关注的对象。在卷烟生产阶段当卷烟受到烟虫的侵蚀，卷烟的品质会大幅下降。因为烟虫的尸体、虫卵、虫粪以及丝状物污染烟支，造成卷烟吸食后有恶臭味，其烟虫影响了消费者对品牌的好感度。卷烟若被虫蛀孔后，其外观质量也受到了损坏，影响了消费群体的情感。现车间对于烟虫的防控流程为，设置烟虫检测点，设定单检测点烟虫上限数量，人工计数，统计烟虫数量超出上限的检测点，针对该监测点附近的设备进行杀虫作业。公告号：cn110414637a的发明申请公开了一种烟草虫情监控系统，包括通过网络连接通信的虫情服务器、采集客户端以及监控客户端；监控区域内设有多个位置不同的诱虫片；各诱虫片上分别设有记录有相应诱虫片位置信息的rfid电子标签；采集客户端用于诱虫片位置和虫情信息的采集，虫情服务器用于单点或区域位置虫情的分布情况分析，虫情服务器输出的虫情分布统计信息能够通过监控客户端展示给客户端用户。本发明利用rfid技术记录各监测点的烟虫信息，并对烟虫分布的情况进行展示，能够提高烟虫监控的效率，有利于对烟虫防治工作进行指导。公告号：cn109213800a的发明申请公开了一种烟草虫情预测方法及系统，通过获取数据，对数据进行预处理；构建时间序列分析模型，形成烟虫预测模型；进行虫情序列模式的挖掘，得到预测结果；本发明能够通过序列模式挖掘技术，发现频繁模式，预测虫情的数量。现行的方法没有深度分析过程，导致资源浪费或者有些虫源没有发现，且没有预警系统不能及时发现潜在异常点。技术实现要素：为克服上述现有技术中的不足，本申请提供了一种烟虫预警反馈系统。本发明旨在利用智能分析模型，建立一种能够深度分析、预测、预警的烟虫信息反馈系统，该系统具有烟虫生产曲线分析预测、虫源定位以及潜在异常点预测等功能。本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：烟虫预警反馈系统，包括烟虫检测单元，包括按规律布设于车间各处的若干检测点及设置于每一个检测点的烟虫诱捕装置；虫情统计单元，其基于烟虫检测单元定期对每一个检测点的烟虫数量进行统计；烟虫增长预测单元，包括烟虫增长预测模型，所述烟虫增长预测模型为基于usher模型构建的烟虫增长预判模型，其基于虫情统计单元对每一个检测点的烟虫数量增长曲线进行绘制与预测；虫窝信息库单元，其通过现场排查对车间每一个设备的虫窝进行统计，并将之与对应位置处的检测点相关联，形成虫窝信息库；异常检测点预警单元，其基于烟虫增长预测单元，对烟虫数量增长曲线处于对数增长期或稳定增长期的检测点进行预警；虫窝预测单元，其基于异常检测点预警单元的预警信息，自动示出与该异常检测点相关联的设备信息及虫窝信息，以供管理人员参考、核实需灭虫点、进行组织维保。作为上述技术方案的改进，所述烟虫增长预测模型的模型公式为：其中，y—模型参数；a—增长速度因子；b—形状因子；ym—极限值。作为上述技术方案的改进，所述虫情统计单元基于烟虫检测单元每2天/次，对每一个检测点的烟虫数量进行统计。作为上述技术方案的改进，所述烟虫预警反馈系统还包括虫情反馈单元，其对异常检测点虫情进行持续监测，基于烟虫增长预测单元对维保后检测点的烟虫数量增长曲线进行绘制，以检验维保效果。作为上述技术方案的改进，所述虫窝信息库内每一个设备虫窝均关联有维保人员清单。作为上述技术方案的改进，所述烟虫检测单元在车间各处设置有84个检测点，每一个检测点均安装有烟虫诱捕器，并对所述烟虫诱捕器进行编号，其中所述检测点依据一定的规律进行设置，以遍布全车间，保证生产环境全覆盖。本发明带来的有益效果有：本发明能够准确判断检测点的烟虫增长情况，对烟虫持续增长的检测点进行报警并自动判断虫窝所在设备，以供管理人员参考并核实需灭虫点，减轻了维保工作量且维保效果好。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，附图1是本烟虫预警反馈系统的系统框图；附图2是实施例2的流程图；附图3是实施例2中cl-10检测点的烟虫数量增长曲线。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。在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接；可以是机械连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。实施例1参照图1，本实施例为烟虫预警反馈系统，包括烟虫检测单元，包括在车间各处设置的84个检测点，每一个检测点均安装有烟虫诱捕器，并对烟虫诱捕器进行编号，其中检测点依据一定的规律。如等间隔、依据设备位置/密度进行设置，以遍布全车间，保证生产环境全覆盖；虫情统计单元，其基于烟虫检测单元定期对每一个检测点的烟虫数量进行统计，如每2天/次，对每一个检测点的烟虫数量进行统计；烟虫增长预测单元，包括烟虫增长预测模型；由于烟虫增长方式是典型的生长模型范畴，所以模型应为生长模型，生长模型包括：logistic模型、gompertz模型以及usher模型，因烟虫生长影响因素较多，如温度、环境湿度、季节等因素，所以为了模型的适用性更强，本实施例选择usher模型作为生长预判模型：即，烟虫增长预测模型为基于usher模型构建的烟虫增长预判模型，其基于虫情统计单元对每一个检测点的烟虫数量增长曲线进行绘制与预测；虫窝信息库单元，其通过现场排查对车间每一个设备的虫窝进行统计，并将虫窝信息与对应位置处的检测点相关联，形成虫窝信息库，同时，虫窝信息库内每一个设备虫窝均关联有维保人员清单；异常检测点预警单元，其基于烟虫增长预测单元，对烟虫数量增长曲线处于对数增长期或稳定增长期的检测点进行预警；虫窝预测单元，其基于异常检测点预警单元的预警信息，自动示出与该异常检测点相关联的设备信息及虫窝信息，以供管理人员参考、核实需灭虫点、进行组织维保。进一步，烟虫增长预测模型的模型公式为：式中，y—模型参数；a—增长速度因子；b—形状因子；ym—极限值。对式(1)进行变量分离，可得式中，c1为积分常数。由式(2)可得式(1)的通解为由于式(3)中含有常数c2，因此还不能完全反映发展规律。对于该常数，可通过初始条件来确定。把初始条件y(0)＝y0代入式(3)可得把c2代入式(3)可得式中，y0为初始值。若设c＝(y0/ym)-b-1，则式(2)可简化为由式(5)可知，当t→∞时，y→ym，从而描述了y随时间t的增长特性。由于烟虫的繁殖量随着时间的变化关系也属于增长曲线的类型，所以烟虫量可表示为式中，s为烟虫量(头)，sm为最终烟虫量(头)，t为时间(d)。式(6)中存在一个最大增长速度，即存在一个拐点，拐点发生在处，该拐点值将随sm和b值的变化而变化，因而具有一定的弹性，使usher模型能得到更高的拟合精度。将式(1)改写为对式(7)用t微分，即得到瞬时沉降为联合式(7)、式(8)可得式中，st为t时刻的沉降量。对式(9)两端取对数，得其中：采用重复二元回归法求解式(10)的参数，即给不同的sm、c，对式(10)进行二元回归，直到满足条件。如有多解，则提高迭代精度，到达唯一解为止。然后根据式(11)求出参数a、b、c。因烟虫诱捕器每7天更换一次新的，所以基于历史cl-10诱捕器(每一个诱捕器其a、b、c常量不同，以cl-10诱捕器为例)最大值为15头，以下为该位置烟虫预测模型：usher模型：s＝15/(1+98.49e-0.03)0.33其中e＝2.718281828459。基于上述烟虫增长预测模型，进行数据分析并自动绘制烟虫增长曲线，判定烟虫增长阶段，并对异常检测点进行预警，对该检测点异常作出预测。进一步，烟虫预警反馈系统还包括虫情反馈单元，其对异常检测点虫情进行持续监测，基于烟虫增长预测单元对维保后检测点的烟虫数量增长曲线进行绘制，以检验、反馈维保效果。实施例2将实施例1的烟虫预警反馈系统应用在车间松散回潮机工段进行烟虫预警。参照图2，其实施过程包括以下步骤：1、工艺人员对现场检测点上的烟虫数量(虫情)进行统计；2、录入统计数据；3、基于烟虫增长预测模型，进行数据分析并自动绘制每个检测点的烟虫增长曲线，图3即为cl-10检测点烟虫数量增长曲线；4、判定烟虫增长阶段：从图3曲线可知，cl-10检测点的烟虫近期增长情况进入到了稳定增长期，虫情严重；5、异常检测点报警：系统对cl-10检测点进行预警；6、异常设备虫窝提示：对cl-10检测点异常作出预测，表1为cl-10预测信息：表1cl-10检测点异常预测7、组织维保：制定维保计划，如表2：表2维保清单维保点位负责人1喂料机提升带底板xx2电子秤定量管xx3排潮管xx4托辊下方xx5出料振槽下方xx8、检验、反馈维保效果。最后应说明的是：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。当前第1页1 2 3 

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