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针对卷烟生产过程“数据流不动、用不好”的共性问题，以卷烟制丝海量数据为基础，以数据、模型模式和应用为主线，对卷烟制丝生产大数据的分析应用情况进行了详细介绍，以期为烟草行业大数据和智能制造的深入推进提供参考。全书内容分为五部分：*篇，从卷烟制丝过程原理和数据现状特点入手，简述了卷烟制丝生产大数据分析与应用的总体框架和思路；第二篇，围绕数据的整合处理，介绍了制丝数据的采集内容规则和批次归属、数据分类、标识、统计处理等内容和方法；第三篇，以数据分析挖掘为重点，从制丝智能建模、操作模式构建两方面，介绍了制丝生产大数据转化为知识规则的相关内容；第四篇，以数据、模型、模式为基础，根据卷烟生产管控的业务需求，介绍了基于数据和知识驱动的过程模拟预测、性能监测、异常诊断、操作优化等智能化应用技术；第五篇，简述了行业形势和数据在驱动智能制造的作用，分析总结了卷烟生产大数据的数字化、网络化和智能化的发展方向。

篇概述

第1章卷烟制丝工艺与数据2

1.1卷烟制丝工艺2

1.2制丝过程数据4

1.3数据应用现状5

1.4数据应用问题7

第2章制丝生产大数据的分析应用架构9

2.1数据层10

2.2知识层10

2.3应用层11

第二篇制丝数据采集与处理

第3章制丝数据采集14

3.1环境温湿度数据采集14

3.2制丝过程数据采集15

3.3异常工况数据采集18

第4章数据关联处理27

4.1采集点编码及分类27

4.2数据批次归属28

4.3批次内数据分类28

4.4异常批次标识29

4.5数据基本统计29

4.6数据标准化处理30

第三篇制丝生产大数据分析

第5章制丝过程智能建模32

5.1智能建模方法32

5.2制丝环境温湿度模型构建41

5.3制丝过程模型构建55

第6章操作模式优化82

6.1操作模式优化思路82

6.2优良操作模式的构建83

6.3操作模式匹配85

6.4操作模式优选90

6.5操作模式演化93

第7章经验知识系统构建97

7.1经验知识系统架构98

7.2异常诊断知识库的设计100

7.3异常诊断推理机的设计105

第四篇制丝生产大数据应用

第8章批次质量分析评价110

8.1制丝生产批次110

8.2批次质量评价方法113

8.3参数指标评价118

8.4工序工段评价132

8.5批次综合评价143

8.6多维度质量分析的应用146

第9章物料消耗在线监控154

9.1技术原理与方法154

9.2监控与诊断应用157

第10章参数多元统计监测168

10.1监测方法168

10.2关键过程监测172

第11章控制系统性能评估185

11.1评估环境划分185

11.2控制性能评估189

11.3系统辨识调整196

11.4软件开发与应用202

第12章过程控制策略优化209

12.1控制策略优化方法209

12.2优化效果验证方法与评价指标211

12.3松散回潮至烘丝前控制策略优化212

12.4烘丝段非稳态过程控制策略优化214

12.5掺配加香段控制策略优化215

12.6制丝全过程的控制策略优化217

12.7生产应用效果217

第13章生产操作模式推荐221

13.1操作模式推荐原型系统221

13.2推荐系统优选设置227

13.3推荐操作模式的验证234

第14章异常工况分析诊断245

14.1总体架构设计245

14.2原型系统开发247

14.3异常工况诊断250

第五篇展望

参考文献256 

在卷烟产品开发、生产线技改、科技项目研究、知识产权等方面成果突出，近五年来主要成果如下：主持或参与完成项目《叶丝加料设备的研究与应用》、《质量风险管理方法在卷烟工业中的应用研究》等2个项目获得福建中烟科技进步奖二等奖；《精细化打叶复烤工艺论证及设备选型》、《厦烟一区技改工艺设计及技术深化应用研究》等6个项目获得福建中烟科技进步奖三等奖。 主持完成国家局科技项目《面向大数据的卷烟生产过程智能化控制技术研究与应用》，2018年通过鉴定，参与完成《中式卷烟制丝生产线创新评价体系研究》，2015年通过鉴定；参与完成国家局科技项目《叶丝加料工艺技术深化研究及在品牌专线中的应用》和《加工工艺降低卷烟危害性指数规律研究》，2016年通过验收。 主持制订《卷烟企业生产过程质量追溯 信息分类与要求》、《卷烟企业生产过程质量追溯 通用原则和基本要求》、《卷烟制造过程质量风险指南》和《卷烟 小盒密封度及泄露点的测定 负压抽气-水浸法》等行业标准4项，参与制订《再造烟叶 热水可溶物含量的测定 索氏提取法》、《再造烟叶 涂布率的测定 烘箱法》和《再造烟叶许可使用物质名单第2部分：辊压法》等行业标准3项。 获得授权发明专利22项，实用新型22项，外观设计2项。 参与编写《中式卷烟特色工艺技术》、《烟草科技论文写作常见问题分析》和《烟草科技被引论文分析与研究》等专著3部，以通讯作者在SCI刊物上发表论文1篇，以作者或通讯作者在《烟草科技》等核心期刊上发表科技论文8篇。 2016年3月荣获“中国烟草学会优秀科技工作者”；福建中烟工业有限责任公司批专业带头人（卷烟加工工艺方向）。

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全书内容分为五部分。部分从卷烟制丝的原理和制丝过程数据特点及应用现状入手，简述了卷烟制丝生产大数据分析与应用的总体框架和思路；第二部分介绍了制丝数据的采集内容和规则，以及批次归属、数据分类、异常批次标识、数据统计和处理等的内容和方法；第三部分以数据分析为重点，从制丝过程智能建模、操作模式优化、经验知识系统构建三方面，介绍了制丝生产大数据转化为知识规则的相关内容；第四部分以数据、模型、模式为基础，根据卷烟生产管控的需求，介绍了基于数据和知识驱动的过程模拟预测、性能监测、异常诊断、操作优化等智能化应用技术；第五部分简述了行业形势和大数据在智能制造中的作用，分析总结了卷烟生产大数据的发展方向。

本书的主要读者是烟草工业企业科技工作者、卷烟智能制造解决方案的提供者和实施者，以及各类学校相关专业的教师和学生。 

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编辑推荐

本书的编写源于实践、指导实践，突出方向性、指导性、实用性，兼顾系统性。以卷烟制丝海量数据为基础，以数据、模型模式和应用为主线，以技术方法、应用案例为重点，对卷烟制丝生产大数据的分析应用情况进行了详细介绍。

媒体评论

针对卷烟生产过程“数据流不动、用不好”的共性问题，以卷烟制丝海量数据为基础，以数据、模型模式和应用为主线，对卷烟制丝生产大数据的分析应用情况进行了详细介绍。

前言

卷烟智能制造是我国烟草行业科技规划的重要方向和内容，也是未来的重要研究课题，并且智能制造的基础和关键是工业大数据技术。工业大数据是制造业实现数字化转型的重要途径，也是驱动过程管控智能化转型的关键。目前，卷烟智能制造尚处于起步阶段，虽然卷烟企业自动化、信息化水平显著提升，生产过程数据量正在快速增长，但数据“流不动、用不好”是行业普遍存在的难题，迫切需要相关技术方法指导和应用案例参考。本书主要根据“面向大数据的卷烟生产过程智能化控制技术研究与应用”“制丝工艺全过程动态加工质量评估与应用研究”等技术成果，以卷烟制丝海量数据为基础，以基于数据和模型、模式等知识驱动的智能化管控为主线，对卷烟制丝生产大数据分析和应用的情况进行了详细介绍，全书内容分为五篇十四章。篇从卷烟制丝的原理和制丝过程数据特点及应用现状入手，简述了卷烟制丝生产大数据分析与应用的总体框架和思路，包括第1、2章，其中第1章由罗登炎、骆永昌编写，第2章由堵劲松、谢金栋编写。第二篇介绍了制丝数据的采集内容和规则，以及批次归属、数据分类、异常批次标识、数据统计和处理等的内容和方法，包括第3、4章，其中第3章由洪伟龄、邓国栋编写，第4章由李晓刚、王锐亮编写。第三篇以数据分析为重点，从制丝过程智能建模、操作模式优化、经验知识系统构建三方面，介绍了制丝生产大数据转化为知识规则的相关内容，包括第5、6、7章，其中第5章由李善莲、徐大勇编写，第6章由王昭焜、阙文豪编写，第7章由曹琦、常明彬编写。第四篇以数据、模型、模式为基础，根据卷烟生产管控的需求，介绍了基于数据和知识驱动的过程模拟预测、性能监测、异常诊断、操作优化等智能化应用技术，包括第8、9、10、11、12、13、14章，其中第8章由罗志雪、林志平编写，第9章由陈河祥、陈冬滨编写，第10章由王道铨、邓宏博编写，第11章由张炜、李易非编写，第12章由曾强编写，第13章由王昭焜、李金兰编写，第14章由黄宣康、姜焕元编写。第五篇简述了行业形势和大数据在智能制造中的作用，分析总结了卷烟生产大数据的发展方向，由李华杰编写。李跃锋、李善莲对全书进行统稿。卷烟制丝生产大数据分析与应用，是个不断改进和演化的过程，关于制丝大数据的研究才刚开始，希望本书能起到一个抛砖引玉的作用。受编者水平所限，加之时间仓促，书中难免有不当之处，恳请读者批评指正。希望可以和大家分享体会和经验，共同推进大数据技术在卷烟智能制造中的应用。编者2020年11月

书籍介绍

针对卷烟生产过程“数据流不动、用不好”的共性问题，以卷烟制丝海量数据为基础，以数据、模型模式和应用为主线，对卷烟制丝生产大数据的分析应用情况进行了详细介绍，以期为烟草行业大数据和智能制造的深入推进提供参考。全书内容分为五部分：第一篇，从卷烟制丝过程原理和数据现状特点入手，简述了卷烟制丝生产大数据分析与应用的总体框架和思路；第二篇，围绕数据的整合处理，介绍了制丝数据的采集内容规则和批次归属、数据分类、标识、统计处理等内容和方法；第三篇，以数据分析挖掘为重点，从制丝智能建模、操作模式构建两方面，介绍了制丝生产大数据转化为知识规则的相关内容；第四篇，以数据、模型、模式为基础，根据卷烟生产管控的业务需求，介绍了基于数据和知识驱动的过程模拟预测、性能监测、异常诊断、操作优化等智能化应用技术；第五篇，简述了行业形势和数据在驱动智能制造的作用，分析总结了卷烟生产大数据的数字化、网络化和智能化的发展方向。