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龙图腾网获悉红云红河烟草(集团)有限责任公司申请的专利一种打叶复烤一润水分及温度智能控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116719369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310544975.X，技术领域涉及：G05D23/30；该发明授权一种打叶复烤一润水分及温度智能控制系统及方法是由李哲;徐安平;阮昕;游立清;李勇;曹蓓;徐剑峰;华一崑;何靖;王玉真;王泽宇;汤丽琳;刘栋;郑昆生设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种打叶复烤一润水分及温度智能控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种打叶复烤一润水分及温度智能控制系统及方法，所述系统包括：主PLC、数采PLC、包括数据采集单元和数据库的服务器和客户端，主PLC控制模块读取一润实时工艺参数，并至少根据一润出口水分及温度的预测结果控制一润出口水分及温度；数采PLC与主PLC数据通讯；数据采集单元读取历史和实时工艺参数，并写入出口水分及温度的预测值；数据库存储一润历史和实时工艺参数和出口水分及温度的预测值；客户端读取实时工艺参数，通过机器学习模型预测出口水分及温度。本发明提供的打叶复烤一润水分及温度智能控制系统及方法，通过机器学习训练模型实时预测出口处烟叶的水分和温度，能够超前干预施加到润叶筒内的蒸汽量及水量。

本发明授权一种打叶复烤一润水分及温度智能控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种打叶复烤一润水分及温度智能控制系统，其特征在于，包括：依次设置的主PLC控制模块、数采PLC控制模块、服务器和客户端，所述服务器包括依次设置的数据采集单元和数据库，所述数据采集单元与所述数采PLC控制模块连接，所述数据库与所述客户端连接，其中： 所述主PLC控制模块用于读取一润实时工艺参数，并至少根据一润出口水分和或温度的预测结果控制一润出口水分和或温度，所述主PLC控制模块采用PID控制器对一润出口水分和或温度进行控制； 所述数采PLC控制模块用于与所述主PLC控制模块进行数据通讯，以实现所述一润实时工艺参数的数据交换，并对数据进行预处理； 所述数据采集单元用于对所述数采PLC控制模块中的一润历史工艺参数和所述一润实时工艺参数进行读取操作，并对一润出口水分和或温度的预测值进行写入操作； 所述数据库用于对所述数据采集单元所采集到的所述一润历史工艺参数和所述一润实时工艺参数进行存储，并对所述客户端预测出的一润出口水分和或温度的预测值进行存储，所述数据库中设置有配置表、数据预测表、历史数据表和实时数据表，其中：所述配置表用于配置PLC变量地址设置和通信设置，所述数据预测表用于实现所述客户端与数采PLC控制模块之间的交互，所述历史数据表用于采集所述一润历史工艺参数，以为机器学习水分模型和或机器学习温度模型的模型训练提供训练数据集；所述实时数据表用于采集所述一润实时工艺参数实时数据，以为机器学习水分模型和或机器学习温度模型的模型决策提供实时数据； 所述客户端用于从所述服务器的所述数据库中读取所述一润历史工艺参数和所述一润实时工艺参数，并根据读取的所述一润实时工艺参数，通过基于一润历史工艺参数构建的机器学习水分模型和或机器学习温度模型，对一润出口水分和或温度进行预测，并将一润出口水分和或温度的预测结果存储到所述数据库， 所述客户端中的所述机器学习水分模型和或所述机器学习温度模型分别包括特征选择单元、模型选择单元、模型训练单元、模型评估及优化单元和模型决策单元，其中： 所述特征选择单元用于从一润工序的多个工艺参数和设备参数中筛选出对出口水分和或温度贡献度值排名靠前的特征变量，其中，筛选出的所述机器学习水分模型的特征变量为入口烟叶流量、入口烟叶水分、前直喷蒸汽流量、增温湿蒸汽流量、前加水流量、回风温度、热风温度、混合风温度、排潮风门开度、环境温度和环境湿度，筛选出的所述机器学习温度模型的特征变量为入口烟叶流量、前直喷蒸汽流量、增温湿蒸汽流量、前加水流量、热风温度、混合风温度、排潮风门开度和环境温度； 所述模型选择单元用于在多个回归模型中选择最佳模型，其中，多个回归模型包括线性回归模型、多项式回归模型、岭回归模型、决策树回归模型、神经网络模型和集成学习模型，所选择的最佳模型为以岭回归为基本模型的bagging集成算法； 所述模型训练单元用于按照烟叶种类将一润历史工艺参数导入各烟叶种类所对应的所述模型选择单元所选择的回归模型中进行训练； 所述模型评估及优化单元用于按照烟叶种类，根据训练好的各回归模型对测试数据集的预测效果对各烟叶种类所对应的回归模型进行评估，并通过调整不同模型参数得到的评估结果对各回归模型的模型参数进行优化，并将与各烟叶种类所对应的回归模型的优化结果保存在模型库中； 所述模型决策单元用于根据所述一润实时工艺参数，通过与所述一润实时工艺参数对应的烟叶种类所匹配的优化后的回归模型进行决策，得到一润出口水分和或温度的预测结果， 所述主PLC控制模块还包括控制模式确定单元，所述客户端包括当前烟叶种类判断单元、结果预测单元和预测计时器，其中： 所述控制模式确定单元用于根据一润入口物料存在状态和或生产状态确定控制模式，所述控制模式包括结果反馈模式和前馈智能控制模式，若一润入口无物料存在或者生产处于头料或尾料状态，则确定控制模式为结果反馈控制方式，若入口有物料存在且处于生产状态或者所述客户端中的所述机器学习水分模型和或所述机器学习温度模型非正常运行或网络断开时，则确定控制模式为前馈智能控制模式； 所述PID控制器具体用于根据所述结果预测单元所预测的一润出口水分和或温度和对应的设定值，对一润出口水分和或温度进行PID分析，以调节进入润叶筒的水量和或蒸汽量； 所述当前烟叶种类判断单元用于在所述前馈智能控制模式下，从所述数据库的所述实时数据表中查询最新一条实时工艺参数记录，并根据查询结果判断当前烟叶的种类； 所述结果预测单元用于根据当前烟叶的种类，在模型库中导入最后一次更新的所述机器学习水分模型和或所述机器学习温度模型，并利用导入的所述机器学习水分模型和或所述机器学习温度模型对一润出口水分和或温度进行预测； 所述预测计时器用于对所述机器学习水分模型和或所述机器学习温度模型的预测时间进行计时，以重复循环控制过程； 所述模型训练单元采用在线自学习方式对所述模型选择单元所选择的回归模型中进行训练，所述模型训练单元具体用于：根据烟叶种类从所述历史数据表查询相应数据形成建模数据集，进行动态建模，得到动态模型； 所述模型评估及优化单元具体用于：对所述动态模型进行评估，若达到评估标准，则将新建模型更新到模型库中； 所述模型评估及优化单元中还设置有动态建模计时器，用于对动态建模时间进行计时，以循环动态建模过程。

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