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龍圖騰網獲悉安徽中煙工業有限責任公司申請的專利一種煙葉切絲機排鏈打滑的監測方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116831309B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310950843.7，技術領域涉及：A24B7/14；該發明授權一種煙葉切絲機排鏈打滑的監測方法和系統是由徐迎波;曹海兵;王鵬;張暉;謝鵬;賈志宇;許舒婷;譚鑫;殷嵩;宋瑋薇設計研發完成，并于2023-07-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種煙葉切絲機排鏈打滑的監測方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種煙葉切絲機排鏈打滑的監測方法及系統，屬于卷煙制造技術領域；該方法包括以下步驟：1實時采集切絲機工藝參數數據、上下排鏈轉速數據和上下排鏈電機電流數據；2將工藝參數數據、上下排鏈轉速數據和上下排鏈電機電流數據實時輸入訓練好的排鏈打滑監測模型中；3排鏈打滑監測模型根據輸入數據的實時判斷煙葉切絲機排鏈是否打滑。本發明基于電機電流、上下排鏈轉速和煙絲寬度等技術參數，使用關聯分析、機器學習等方法建立監測模型，利用監測模型實時監測銅排鏈打滑情況，以避免銅排鏈打滑影響煙絲寬度，從而提高煙絲的良品率。

本發明授權一種煙葉切絲機排鏈打滑的監測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種煙葉切絲機排鏈打滑的監測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、采集煙葉切絲機的歷史運行數據，包括：工藝參數、上、下排鏈的轉速和上、下排鏈電機的電流和煙絲寬度；其中，所述工藝參數包括：煙葉配方、送料高度和刀門壓力； 步驟2、從所述歷史運行數據中截取有效加工時段的運行數據，然后在有效加工時段內按時間順序將所截取的上、下排鏈的轉速、上、下排鏈電機的電流、工藝參數和煙絲寬度進行對齊，得到對齊后的原始數據包； 步驟3、對所述原始數據包中上、下排鏈電機的電流進行降維處理，再對降維后的電流特征值進行篩選，得到篩選后的電流特征值； 步驟4、從所述原始數據包中獲取相同工藝參數下的上、下排鏈的轉速和煙絲寬度，并與篩選后的電流特征值進行匹配，形成相同工藝參數下的分析數據包，并與對應的排鏈打滑故障標記共同構成訓練樣本，從而由N個不同工藝參數下的訓練樣本構成訓練數據集； 將任意第n個訓練樣本中第n個分析數據包的第i個電流特征值記作，第n個分析數據包的排鏈打滑故障記為真實標簽，且，K表示真實標簽的種類數，將第k類排鏈打滑故障的分析數據包的數量記作； 將第n個原始數據包中的上、下排鏈電機的電流記為； 步驟5、構建排鏈打滑監測網絡，包括：基于CNN的特征提取層、數字處理模塊、基于DNN的特征提取層、特征融合層和分類器，并對網絡進行訓練： 步驟5.1、構建基于CNN的特征提取層，是由q1個CNN單元塊構成，且每個CNN單元塊依次由歸一化BN、激活函數ReLU及一維卷積構成； 將第n個原始數據包中的電流輸入所述基于CNN的特征提取層中，并依次經過q1個CNN單元塊的處理后，得到第n個特征處理結果cnnResult_n； 步驟5.2、所述數字處理模塊對第n個原始數據包中的電流和第i個電流特征值分別進行時域特征提取、頻率特征提取及時頻特征提取后，得到第n個電流時頻特征矩陣； 步驟5.3、構建基于DNN的特征提取層，是由q2個DNN單元塊構成，且每個DNN單元塊依次由歸一化BN、激活函數ReLU及DNN層構成； 所述第n個電流時頻特征矩陣輸入所述基于DNN的特征中，并依次經過q2個DNN單元塊的處理后，得到特征處理結果dnnResult_n； 步驟5.4、所述特征融合層將cnnResult_n和dnnResult_n進行融合后，得到第n個融合結果并輸入全連接層中進行處理，輸出第n個融合特征向量； 步驟5.5、所述第n個融合特征向量輸入所述分類器中，并經過Softmax函數的處理后，輸出第n個融合特征向量對應的排鏈打滑故障預測標簽； 步驟5.6、基于真實標簽和預測標簽構建排鏈打滑監測網絡的交叉熵損失函數，從而基于訓練數據集，利用通過梯度下降算法對排鏈打滑監測網絡進行訓練，并計算所述交叉熵損失函數以更新網絡參數，直到交叉熵損失函數收斂或達到最大迭代次數為止，從而得到訓練后的排鏈打滑監測模型； 步驟6、利用訓練后的排鏈打滑監測模型對實時采集的切絲機工藝參數、上下排鏈轉速和上、下排鏈電機電流進行預測，得到排鏈打滑故障預測結果，以判斷煙葉切絲機的排鏈是否打滑。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽中煙工業有限責任公司，其通訊地址為：230088 安徽省合肥市高新區黃山路606號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。