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深度学习技术在辊压法烟草薄片烘箱控制中的应用
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作者 梁策 陈煜华 +4 位作者 宋房兴 赵敬远 刘兆福 仇睿 孙吉华 《上海轻工业》 2025年第2期123-125,共3页
针对烟草薄片水分受多种工艺参数影响,导致其水分波动较大问题,文章设计了一种基于深度学习的烘箱控制系统,旨在实时采集并分析生产过程涉及的环境参数、操作参数及烟草薄片的物理化学属性,利用深度学习模型,优化控制系统的核心参数。... 针对烟草薄片水分受多种工艺参数影响,导致其水分波动较大问题,文章设计了一种基于深度学习的烘箱控制系统,旨在实时采集并分析生产过程涉及的环境参数、操作参数及烟草薄片的物理化学属性,利用深度学习模型,优化控制系统的核心参数。实验结果表明,该系统能显著提升烘箱出口的水分控制精度,将其稳定性提高20%以上,有效改善烟草薄片的产品质量,为烟草薄片生产线的优化提供新的技术路径,在相关工业领域具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 烟草薄片 深度学习 辊压法 烘箱控制 水分稳定性
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