[发明专利]一种卷烟制丝过程数据的稳态识别方法

权利要求书

1.一种卷烟制丝过程数据的稳态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、分析制丝生产线历史数据，利用统计方法统计每个历史数据K的高相关数据G，并确定高相关数据采集点；

S2、采集制丝生产线即时的数据K_n，并判断：

若制丝生产线启动时间T≥T1，其中T1为第一设定时间，则进入步骤S3；

若制丝生产线启动时间T＜T1，则确定该数据K_n为料头数据，其中n为自然数；

S3、判断制丝生产线上是否有设备停机，若有设备停机，则判断该数据K_n为停机断料型数据；

若没有设备停机，则进入步骤S4；

S4、判断数据K_n与数据K_n-1的差值Δ1，若Δ1在第一阈值范围内，则进入步骤S6；

若Δ1不在第一阈值范围内，则进入步骤S5；

S5、判断高相关数据采集点的高相关数据G_n，其中n为自然数，与高相关数据G_n-1的差值Δ2，若Δ2在第二阈值范围内，则判定数据K_n为采集异常数据，否则判定数据K_n为突变数据；

S6、判断Δ1是否在第三阈值范围内，所述第三阈值为第一阈值的子集；若在第三阈值范围，判定所述数据K_n为多稳态型数据，否则判定为中间波动数据。

2.根据权利要求1所述的卷烟制丝过程数据的稳态识别方法，其特征在于，所述高相关数据G为两个或两个以上，并且高相关数据至少包括一个高相关设备数据J，并确定高相关设备数据采集点；一个高相关工艺数据Y，并确定高相关工艺数据采集点。

3.根据权利要求1所述的卷烟制丝过程数据的稳态识别方法，其特征在于，所述停机断料型数据包括初始停机数据、停机稳态数据及再启动数据；

所述停机断料型数据通过设备数据B_n判断：

当B_n与B_n-1的差为负值时，该停机断料型数据为初始停机数据；

当B_n与B_n-1的差为零时，该停机断料型数据为停机稳态数据；

当B_n与B_n-1的差为正值时，该停机断料型数据为再启动数据。

4.根据权利要求1所述的卷烟制丝过程数据的稳态识别方法，其特征在于，在步骤S4内，数据K_n与数据K_n-1的差值Δ1为负值，判断数据K_n-1与数据K_n-2的差值Δ3，若Δ3为负值时，判定所述数据K_n为料尾数据。