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作者：马燕玲;赵明霞;李自娟;邢鸿雁;陈娇娇;
单位：张家口卷烟厂有限责任公司;天津科技大学机械工程学院;
摘要：加料回潮是烟叶制丝过程中的关键工序，其中烟叶含水率的波动偏差直接影响后续卷包机械能否顺利入料加工，故在线精准控制回潮工序中烟叶的含水率至关重要。在线采集162个加料回潮工序中的烟叶样品进行高光谱图像，并使用多元散射校正(MSC)、移动平均(Moving-average)预处理方法对原始光谱进行处理，进一步用主成分分析法(PCA)结合杠杆值法剔除数据集中的奇异值(Novelty),最后采用偏最小二乘回归法(PLSR)创建加料回潮工序中烟叶含水率预测模型。验证结果显示：建立的Moving-average方法预处理的PCA-高杠杆值-PLSR模型最优，其校正集决定系数R_c~2=0.999,均方根误差RMSEC=0.003,预测集的决定系数R_p~2=0.999,RMSEP=0.003。研究结论：可以实现烟叶智能监控和快速无损分析，为开发实时检测装备提供理论参考。
关键词：含水率;;加料回潮;;高光谱;;主成分分析;;杠杆值法;;偏最小二乘回归
基金资助：国家自然科学基金项目(32101875)
