深度学习技术在辊压法烟草薄片烘箱控制中的应用  

作　　者：梁策 陈煜华 宋房兴 赵敬远 刘兆福 仇睿 孙吉华 

机构地区：[1]颐中(青岛)烟草机械有限公司,青岛266000

出　　处：《上海轻工业》2025年第2期123-125,共3页Shanghai Light Industry

摘　　要：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。

关 键 词：烟草薄片 深度学习 辊压法 烘箱控制 水分稳定性 

分 类 号：F42[经济管理—产业经济]