基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及煙草加工技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種基于近紅外光譜的煙葉原料配比比 例計算方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，卷煙加工企業(yè)應(yīng)用近紅外光譜分析技術(shù)進行煙葉品質(zhì)特征的定量定性分析 已經(jīng)較為普遍，譬如通過應(yīng)用偏最小二乘法任L巧建立煙葉中糖、氮、煙堿等化學(xué)成分定 量模型，進行煙葉化學(xué)成分的定量分析；通過應(yīng)用基于主成分及FIS肥R準(zhǔn)則的投影方法 (PP巧建立煙葉部位（或等級）、香型風(fēng)格、感官質(zhì)量等煙葉品質(zhì)特性的定性模型，并將分析 結(jié)果量化為相應(yīng)的品質(zhì)特性指數(shù)；應(yīng)用近紅外光譜結(jié)合現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法從多角度客觀評價煙 葉品質(zhì)特性的技術(shù)已經(jīng)相對成熟。
[000引但是，目前方法所獲取的多種煙葉品質(zhì)特性的客觀量化數(shù)據(jù)，尚缺乏合理、有效的 綜合利用手段，具體體現(xiàn)在中式卷煙加工過程中煙葉原料模塊及葉組的配方設(shè)計中目前還 主要W配方設(shè)計人員的主觀評價為導(dǎo)向的模式，缺乏有效的W客觀評價量化數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的 配方組合推薦及比例優(yōu)化方法，不利用產(chǎn)品質(zhì)量、數(shù)量的長期穩(wěn)定W及可持續(xù)發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 基于上述問題，本發(fā)明提供一種基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法和 裝置，通過使用近紅外光譜技術(shù)對不同煙葉類型進行分析，達到特征評價指數(shù)，并根據(jù)附加 均值矢量為機制目標(biāo)的線性規(guī)劃方法進行煙葉制品的配比比例設(shè)計，能夠較好地實現(xiàn)配方 設(shè)計中質(zhì)量與數(shù)量之間的平衡，有利于卷煙配方產(chǎn)品品質(zhì)的協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性。
[0005] 針對上述目的，本發(fā)明提供一種基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法， 包括：
[0006] S1、根據(jù)預(yù)設(shè)的各個煙葉樣品的特征指數(shù)量化值W及采集的所述煙葉樣品的近紅 外光譜，分別建立所述煙葉樣品的近紅外特征模型W及近紅外定量模型；
[0007] S2、采集各個與所述煙葉樣品種類對應(yīng)的待配比煙葉原料的近紅外光譜；
[000引 S3、根據(jù)所述近紅外特征模型與所述各個待配比煙葉原料的近紅外光譜，分析所 述各個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)；
[0009] S4、根據(jù)所述各個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)，設(shè)定特征目標(biāo)約束條件、數(shù)量 約束條件和允差值，對所述待配比煙葉原料的配比比例進行優(yōu)化計算。
[0010] 其中，所述待配比煙葉原料的特征包括化學(xué)成分、部位特征、風(fēng)格特征和感官質(zhì) 量。
[0011] 其中，所述近紅外特征模型為部位特征強度指數(shù)和風(fēng)格特征指數(shù)強度的近紅外模 型，所述近紅外定量模型為煙葉感官質(zhì)量和化學(xué)成分的近紅外模型。
[0012] 其中，所述步驟S1還包括：
[0013] 通過應(yīng)用偏最小二乘法任L巧建立所述近紅外定量模型，通過應(yīng)用基于主成分及 Fisher準(zhǔn)則的投影方法（PP巧建立所述近紅外特征模型。
[0014] 其中，所述步驟S4具體包括：
[0015] S41、將每個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)矩陣標(biāo)記為Qu，其中，i = 1，2,…n， n為則待配比煙葉原料的種類，j = 1，2,…k，k為每個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)個 數(shù)；
[0016] S42、設(shè)定數(shù)量約束條件，對每個待配比煙葉原料分別設(shè)定最大比例值MaXi和最小 比例值Min;;
[0017] S43、計算附加均值矢量；
[001 引 QaPf'j、=詩;一 Qij
[0019] S44、設(shè)定目標(biāo)約束條件和允差值：
[0020] 設(shè)第i個待配比煙葉原料的配方比例為Xi，且其附加均值矢量的配方比例為最小， 即Xw的值為最?。?br>[0021] 設(shè)第j個特征評價指數(shù)的配方目標(biāo)值為Uj.，允差值為Vj.;
[0022] S45，建立配方比例Xi的求解方程；
[002引 min/ (X)，f (X) = Xn+i
[0024] Q u . Xi+...+Qij . Xi+...+Qnj . Xn+Qav山.Xn+i《U j+Vj
[002引 X i...，Xi...，X。，Max i
[0026] Er= 奪 馬' =100%
[0027] 根據(jù)上述公式求解Xi，設(shè)定Xw趨向于0,故忽略最小值X。+1，則Xi即為每個待配比 煙葉原料所對應(yīng)的配方比例。
[002引根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供一種基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算裝 置，其特征在于，所述裝置包括：
[0029] 煙葉樣品模型建立單元，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的各個煙葉樣品的特征指數(shù)量化值W及采 集的所述煙葉樣品的近紅外光譜，分別建立所述煙葉樣品的近紅外特征模型W及近紅外定 量模型；
[0030] 待配比煙葉原料近紅外光譜采集單元，用于采集各個與所述煙葉樣品種類對應(yīng)的 待配比煙葉原料的近紅外光譜；
[0031] 特征指數(shù)評價單元，用于根據(jù)所述近紅外特征模型與所述各個待配比煙葉原料的 近紅外光譜，分析所述各個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)；
[0032] 優(yōu)化單元，用于根據(jù)所述各個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)，設(shè)定特征目標(biāo)約 束條件、數(shù)量約束條件和允差值，對所述待配比煙葉原料的配比比例進行優(yōu)化。
[0033] 本發(fā)明的基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法及裝置，采用的基礎(chǔ)客觀 量化數(shù)據(jù)均基于不同類型煙葉的近紅外光譜數(shù)據(jù)和模型，具有快速、無損、綠色、可實現(xiàn)在 線分析等優(yōu)勢；其次，采用數(shù)量約束與煙葉多種品質(zhì)特性量化數(shù)據(jù)約束條件相結(jié)合的方式， 能夠較好的實現(xiàn)配方設(shè)計中質(zhì)量與數(shù)量之間的平衡；另外，采用附加均值矢量為極值目標(biāo) 的線性規(guī)劃方法通過虛擬一個各個品質(zhì)參數(shù)平均化配比的均值矢量作為附加最小化極值 目標(biāo)（反饋算法），來實現(xiàn)配比比例的唯一性和避免平均化配比的配伍理念，有利于卷煙配 方產(chǎn)品品質(zhì)的協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性。
【附圖說明】
[0034] 通過閱讀下文優(yōu)選實施方式的詳細描述，各種其他的優(yōu)點和益處對于本領(lǐng)域普通 技術(shù)人員將變得清楚明了。附圖僅用于示出優(yōu)選實施方式的目的，而并不認為是對本發(fā)明 的限制。而且在整個附圖中，用相同的參考符號表示相同的部件。在附圖中：
[0035] 圖1示出了本發(fā)明實施例的基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法的流 程圖。
[0036] 圖2示出了本發(fā)明的基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實施方式】
[0037] 下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的【具體實施方式】作進一步詳細描述。W下實施 例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。
[003引本發(fā)明的一個實施例中，提供一種基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方 法。
[0039] 圖1示出了本發(fā)明實施例的基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法的流 程圖。
[0040] 參照圖1，本發(fā)明的基于近紅外光譜的煙葉原料配比比例計算方法具體包括步 驟：
[0041] S1、根據(jù)預(yù)設(shè)的各個煙葉樣品的特征指數(shù)量化值W及采集的所述煙葉樣品的近紅 外光譜，分別建立所述煙葉樣品的近紅外特征模型W及近紅外定量模型；
[0042] S2、采集各個與所述煙葉樣品種類對應(yīng)的待配比煙葉原料的近紅外光譜；
[0043] S3、根據(jù)所述近紅外特征模型與