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1、 基于K-近邻算法的物料含水率测量标准装置设计 李子赫，刘穗君，刘颖，刘磊，李少华，柳宾，尹鑫，沈小燕，胡佳成基于K-近邻算法的物料含水率测量标准装置设计李子赫1，刘穗君2，刘颖2，刘磊2，李少华2，柳宾2，尹鑫2，沈小燕1，胡佳成1（1.中国计量大学 计量测试工程学院，杭州 310018；2.河南中烟工业有限责任公司 南阳卷烟厂，河南 南阳 473007）针对烘箱法耗时长且不适用于生产现场的问题，围绕短时干燥法设计物料含水率测量标准装置。装置主要包括移动底盘、箱体、水分分析仪、可充电电源、配电板、工业触屏电脑以及上位机软件。建立基于K-近邻（K-Nearest Neighbor）算法的物料含
2、水率预测模型，并通过实验获得预测结果与烘箱法测量结果之间的修正关系。以抽取自卷烟厂的烟草样品为例，对装置进行测量实验。当设置测量时间为30 min时，含水率测量结果的扩展不确定度低于0.5%。该装置可代替烘箱法对物料含水率进行监控，也可以用于在线水分仪的原位校准。含水率测量；K-近邻算法；装置设计；烘箱法；水分分析仪；误差修正很多工业领域（如茶叶、食品、烟草等）在生产环节都需要对物料的含水率进行控制，在线水分仪是对物料含水率进行在线监测的常用仪器1。但是在线水分仪的测量结果容易受仪器安装位置、物料状态以及环境等因素的影响2-4，因此需要定期对在线水分仪进行校验。烘箱法是校验在线水分仪的常用方法
3、之一。烘箱法采用热失重原理测量物料的含水率，它利用循环热风方式在箱内制造100 的温度环境，对物料样品进行若干小时的干燥，并由人工使用电子天平称量物料干燥前后的质量变化，从而计算得出物料含水率。烘箱法同时是很多物料含水率测量的标准方法5，其测量准确度高，但是时效性差、自动化程度低，且需要在实验室环境中进行，无法在生产现场进行原位测量。一些研究人员尝试改进烘箱法，如金玉立等6优化了烘箱法的取样手法，将废样率降低了5%，大大提高了测量效率；还有研究人员试图提高烘干温度，缩短烘干时间，但是研究结果表明，提高温度同样会加速样品中其余挥发性物质的挥发，造成较严重的测量误差7；王乐等8基于干燥动力学模型，
4、设计了一套新的烘干测量装置，将测量时间由烘箱法的2 h，缩短到了20 min以内，但是该套装置设备繁多，不便于移动，不能进行原位测量。不论是对烘箱法本身的改进，还是对新方法的研究，现有成果均无法在缩短测量时间的同时，提供在生产现场原位测量的能力。烘干法水分测定仪是一类较新的含水率测量仪器。该类仪器测量原理与烘箱法相同，且通过卤素灯、远红外或石英加热等方式，提高升温速度和热传递效率。除此以外，该类仪器将干燥模块和称重模块集成于一体，具有体积小、数字化程度和测量效率高等优点，而且不论是模拟式的还是数字式的，计量领域都对其进行了不确定度的研究9-10，因此其得到了广泛应用。杜丽雯11进行了烘箱法和烘
5、干法水分测定仪的对比实验，结果表明，相较于烘箱法，烘干法水分测定仪的测量存在明显的测量误差，但是两者都具有较高的测量一致性。可见，烘干法水分测定仪有极大潜力代替烘箱法，但是必须对其测量结果进行修正。本文针对物料含水率测量和在线水分仪校准原位作业的需求，以烘干法水分测定仪为核心器件，研究物料含水率短时干燥法测量方案，设计物料含水率测量标准装置，并进行实验研究。建立物料含水率K-近邻（K-Nearest Neighbor）预测模型，并通过烘箱法的测量结果获得了K-近邻预测结果修正值。该装置在保证测量结果准确的前提下，大幅缩短了测量时间，同时实现了可移动功能，满足原位测量的需求。1 物料含水率短时干
6、燥法测量原理烘干法水分测定仪法相较于烘箱法是一大进步，是其可以在干燥过程中，实时输出物料含水率测量结果。因此，物料的含水率（失水质量分数）是关于干燥时间的函数，这为短时干燥法测量物料含水率提供了基础。图1为采用METTLER TOLEDO HE53水分分析仪对某物料样品进行含水率测量的过程曲线，设置的烘干温度为100 ，重复测量5次。由图1可知，随着时间增长，物料含水率呈现先快速增长、后趋于平稳的变化，且同一物料的含水率随时间变化的曲线形状一致。若得到某物料含水率随时间变化的规律，则在测量过程中不必进行全时干燥，只需通过短时干燥获取部分含水率测量数据。利用该部分数据预测最终的测量结果，以此达到
7、缩短测量时间，实现快速测量的目的。图1 METTLER TOLEDO HE53水分分析仪测量某样品含水率的曲线图2 物料短时干燥法测量原理因此，物料含水率短时干燥法测量的关键问题有：1）建立有效的含水率预测模型。对于某种确定的物料，在某个确定的生产环节中，都有一个相对固定的含水率，这使得含水率预测模型能有效建立。2）对预测结果进行合理的修正。需要采用烘箱法获得预测结果的修正值。3）对最终测量结果进行误差分析。这些误差来自于预测模型、修正值、重复性测量等。2 物料含水率测量标准装置设计2.1 装置总体结构设计以卷烟厂生产过程中对烟丝含水率原位测量需求为例，进行短时干燥法物料含水率测量标准装置设计
8、。依据所提出的技术要求：含水率测量时间缩减至标准烘箱法时间的三分之一，即40 min；含水率测量结果不确定度低于0.5%；装置可移动且便于使用。装置测量原理采用第1节中的短时干燥法测量原理。装置整体结构设计如图3所示。图3a为主体结构的三维设计图，1为METTLER TOLEDO HE53卤素水分分析仪，干燥温度为50160 ，最长干燥时间1 h，含水率显示分辨力达到0.01%（质量分数），测量重复性低于0.15%，支持二次开发。2为工业触屏电脑，作为上位机运行测量软件。3为可充电电源，用于为装置中集成的所有用电设备供电，赋予装置独立使用的能力。4为配电板，采用移动电源、市电直供两路供电的形式
9、，用于为卤素水分仪、工业触屏电脑等设备分配电源电能。装置整体采用铝型材和钣金构成的框式箱体，并配置移动底盘和推杆，由轻耐QND-200电动推车改造而来，拥有2个前进挡位、1个倒车挡位以及巡航功能，实物如图3b所示。1.METTLER TOLEDO HE53卤素水分分析仪； 2.工业触屏电脑；3.可充电电源；4.配电板。2.2 上位机测量软件开发上位机测量软件使用C#语言编写，在WinForm类库上开发了UI界面。软件包括测量模块、实验模块、历史记录、使用说明4个模块。其中测量模块用于设置测量参数、控制水分仪测量、完成计算以及保存数据信息；实验模块用于对特定物料进行预处理实验，并建立相应的预测修
10、正模型；历史记录模块和使用说明模块，则用于调阅历史测量记录和装置的使用说明。该装置中，电脑与水分仪通过RS232通信，软件设置以500 ms的采样时间间隔读取水分仪的测量数据。软件测量模块和实验模块的基本运行流程如图4所示。图4 上位机软件测量模块和实验模块流程3 基于K-近邻算法的含水率预测模型及修正3.1 K-近邻预测模型建立及计算过程3.1.1 训练集样本获取式中：为第i次测量t时刻的含水率（失水质量分数），； s。训练集X的20次测量曲线如图5所示。3.1.2 加权K-近邻预测模型建立3.1.2.1 样本间距离与回归模型表1 幂值不同取值条件下的预测平均误差Tab.1 Average
11、prediction error under different values of power m3.1.2.2 近邻个数近邻个数的取值不宜过大或过小，若取值过小，则容易造成过拟合现象；若取值过大，则容易造成模型僵化，影响预测结果15。一般预设几个较小的取值，对每一个预设值进行训练，确定最佳取值。由于式（1）所示的训练集只有20组样本，若按照机器学习的一般习惯，即311的比例，将其划分为训练集、验证集和测试集，则只有12组样本参与值的训练，且测试集和验证集的样本数量也较少，训练出的值可信度较低，因此选择交叉验证法（Cross Validation）训练值。交叉验证法流程如图6所示。1.不同的
12、螺纹类型不可以相互代用，否则会导致螺纹损坏。为防止对紧固件造成损坏，螺纹紧固件装配时需先用手(或手指)拧紧螺栓或螺母的前35圈，否则很可能会造成损坏。3.1.3 加权K-近邻预测模型使用过程3.2 K-近邻预测结果修正图6 交叉验证法流程图7 近邻个数k不同取值条件下的预测平均误差表2 样品A的烘箱法及HE53水分仪测量结果Tab.2 Measurement results of sample A by oven method and HE53 moisture analyzer4 含水率测量标准装置不确定度评价及测量验证实验4.1 含水率测量标准装置不确定度评价由3.1节、3.2节可知，标准
13、装置的含水率测量结果，与K-近邻预测模型的预测误差、HE53水分分析仪的测量重复性和标准烘箱法所得的修正值误差有关。因此单次测量的不确定度应包含3个不确定度分量。对不确定度分量进行合成，合成标准不确定度为：4.2 含水率测量标准装置测量验证实验在卷烟厂制丝生产线5个不同工序（烟丝加香出口、松散回潮出口、切丝后、梗丝加料入口、梗丝干燥入口），分别抓取烟丝或梗丝样品B、C、D、E、F按照3.1节、3.2节的流程建立各样品的预测模型和修正值；使用含水率测量标准装置对各样品进行实际测量及不确定度评价，结果如表3所示。由表3可知，含水率测量标准装置测量了5种不同样品的含水率值，其测量结果的扩展不确定度均
14、低于0.5%；验证了本文设计的含水率标准装置以及配套的测量方法，在测量不同物料时均能满足性能要求。表3 5种样品测试结果与不确定度评价Tab.3 Test results and uncertainty evaluation of five samples5 结语本文针对生产现场物料含水率原位快速测量需求，研究并设计了物料含水率测量标准装置。以HE53水分仪为核心部件进行可移动结构的设计，并开发了测量软件，使其具有自动计算、快速测量、处理并储存测量数据的能力。以卷烟厂提供的烟丝样品测试需求为例，建立了以K-近邻算法为基础的含水率预测模型，并通过烘箱法对预测结果进行修正，在短时测量实现的同时具有
15、较好的测量准确度。利用本装置对5种不同的样品进行了实测实验。实验结果表明，当测量时间设定为30 min时，测量结果展伸不确定度小于等于0.3%，满足测量时间小于40 min、测量不确定度低于0.5%的性能要求，验证了本装置以及物料含水率短时干燥法测量原理是可行的。本装置同样适用于茶叶、中草药、食品等领域加工过程中的原位测量，或者对在线水分仪进行原位校验。当应用于其他领域时，只需在前期针对不同物料进行数据积累后，即可将本装置作为烘箱法的替代方法，进行物料含水率监控这类日常性工作。1 卢鑫坡. 便携式近红外水分仪系统的研制D. 长春: 吉林大学, 2022: 1-6.LU Xin-po. Development of Portable Near Infrared Moisture Meter SystemD. Changchun: Jilin University, 2022: 1-6.2 誉东明, 郑海伟. 配方变化对烟草TM710水分仪检测偏差的影响研究J. 轻工科技, 2019, 35(5): 127-128.YU Dong-ming, ZHENG Hai-wei. Study on the Influence of Formula Change on the Detection Deviation o
