卷烟质量预测控制中回归研究探析

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1、卷烟质量预测控制中回归研究探析［摘要］为了更好地控制卷烟的质量，在卷烟质量预测控制中运用回归分析方法对卷烟单支克重与吸阻、单克重与硬度之间的相关性以及它们之间可能存在的预期关系进行研究。试验表明：卷烟的单支克重与吸阻之间存在着较为明显的线性相关关系，但与硬度之间的相关性较弱。在卷烟生产过程中，通过建立相应的回归方程，研究单支克重与吸阻之间的关联程度，并据此对卷烟进行预测和控制。并在一定的吸阻范围内，通过预测区间的利用，科学地控制卷烟以及其单支克重。［关键词］卷烟质量预测控制回归分析在卷烟产品质量管理活动中，经常利用回归分

2、析来研究质量特性之间的关系变化情况，这是一种有效的统计分析方法。通过一元线性回归方程的应用，不仅可以对质量情况分析、质量管理控制、质量改进等进行分析研究，也可以对生产经营过程中的卷烟质量进行预测和管理。此外，也可以将回归分析巧妙地运用与生产管理能力、产品质量特性研究、生产试验或校验、产品失败概率和经营过程失效等的模型建设、识别过程中，并对其中的重要生产要素以及其特性进行评价，并以此来预测试验结果等。通过对相关文献的研究，不难发现回归分析多用于质量管理和质量预测控制方面，在本文的研究中，尝试将回归分析运用于卷烟质量预测控制

3、中来提高卷烟擀的预测控制准确度。一、数据采集以及初步分析本研究是研究卷烟（滤棒）单支重与吸阻（压降）及硬度间的关系，为卷烟质量预测控制提供依据，采集了河南中烟工业责任有限公司卷包车间和滤榛成形车间的检测数据。为提高卷烟质量预测控制的精确度，提高回归分析的科学性。进行回归分析前，我们对卷烟单支重、吸阻和硬度指标等原始数据的散列分析以及数据相关性进行了分析。并由这些数据所得的卷烟（滤棒）单支重与吸阻（压降）及硬度间的散布图。通过对以上数据的定性分析，试验结果表明，卷烟的单支重和吸阻存在着极显著线性关系（相关性系统r=0.63

4、24,显著性水平a=0.02）,而单支重与硬度之间相关性性减弱r=0.1878,不能用于进行回归分析预测以及产品质量控制分析；滤棒的单支重与压降间相关性增强（尸0.7253,显著性水平为a=0.01）,然而滤棒的单支重与硬度间的相关性并不显著（“0.1664）,不能用于进行回归分析预测和产品质量控制分析。二、回归方程的建立当两个变量线性相关性增强进，可以建立两者之间的线性回归方程。从以上的分析中不难得出卷烟产品质量的单支重与吸阻之间的回归方程为：yl=-871.0023+1.9932x1,决定系数R2=0.39987；滤

5、棒单支重与压降回归方程为：y2=-3048.432+7.9932x1,决定系数R2=0.5801o由相应的回归方程、回归系统的显著校验以及回归系统的区间估计不难看出。以上的两个回归议程以及回归系统均达到了极其显著的水平。所以说回归分析有效。三、利用回归议程对卷烟产品质量进行预测和精度控制(1)卷烟质量预测中回归分析方法的应用。根据以上对回归分析方程的分析。卷烟的单支重每增加lmg,那么吸阻增加1.9932Pa；滤棒单支重每增加lmg,那么压降增加7.9932Pa,如果将卷烟的单支重控制在900mg时,那么可以预测出该烟支

6、的吸阻为980.3243Pa,在显著性水平a=0.05时，吸阻的预测区间为(899.3242,1102.058)Pa；若控制滤棒单支重为742mg,那么可以预测出滤棒的压降为3384.238Pa,当显著性水平达到a=0.05时，压降的预测区间为(3302.323,3400.123)Pa.(2)卷烟质量控制中回归分析方法的应用。卷烟质量控制可以看作是对预测补充或者说是反问题。假如吸阻的标准指标为(yn,ym)间合格，现在为了保证以l-a的概率合格，就要确定变量x的范围。想要解决这个问题，就要对使用近似的区间确定自变量X的范

7、围。如公司这样规定，某型号卷烟的吸阻范围为899〜1287Pa,滤棒的压降范围为3214-3687Pa,若选择使用显著性水平a=0.05,那么烟支的单支重控制区间为900~1005mg；滤棒单支重X2控制区间为726〜786mg。而根据公司生产规定。某型号单支重范围为700〜778mg,所以在质量控制过程中，需要调整单支重的范围为889-946mgo通过将制定的单支重控制范围报送到机台，然后通过相关操作人员的控制从而确保卷烟和滤棒的物理指标能够达到相应的标准允差范围内。需要补充的的是，本文的研究是基于其它条件达到理想状态

8、下而作出的回归分析，根据实际生产条件，如果其中任何一个发生变化，则需要重新考虑，并建立回归议程进行预测与控制。参考文献:[1]张奎，杨汉：《回归分析在卷烟物理指标设计优化中的应用》[J],《湖北烟草》，2012年01期[2]尤长虹，陈光明，《滤棒质量控制和评价方法的研究》[J],《烟草科技》；2003年02期[3]刘