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作者：赵春元;王略韬;张晓峰;于红丽;周成林;邓红伟;李秀芳;
单位：河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心;首域科技(杭州)有限公司;
摘要：为解决松散回潮的传统控制自适应差、控制不稳定等问题。根据松散回潮机工作原理与烟叶吸湿性机理，筛选出物料入口含水率、加水量、回风温度3个关键变量，以物料出口含水率为目标值，建立预测模型，针对因模型偏差导致的控制误差，在模型预测控制的基础上，运用神经网络模型中反向传播算法，根据松散回潮生产特性优化损失函数，使预测模型在控制过程中自迭代、自适应，提高了模型的自适应速率。系统优化后，松散回潮出口水分平均标准偏差由原0.29下降至0.20，同比下降32%，平均cpk由1.132提升至1.479，同比提升30%。有效提高了松散回潮过程控制能力。
关键词：松散回潮;模型预测控制;自适应反向传播算法;损失函数
基金资助：基于广义预测控制的松散回潮控制系统推广应用研究（20184100033450054）
