润叶是打叶复烤流程中重要的工艺环节之一,润叶的质量直接影响着后续打叶风分流程的效果,间接影响着卷烟的燃烧性能、感官评吸质量。目前,打叶复烤厂正逐步向智能化、精细化、自动化方向发展,在注重工艺成本和质量的同时,更加关注如何高效且合理的使用生产设备。润叶工艺流程中,不仅涉及烟叶的物理结构及化学成分的变化,且烟叶在热风润叶机中的运动常常难以观测。传统调节工艺参数的方法是通过试验,不断调整参数以达到良好的润叶效果。该方法浪费烟厂工作人员大量的时间,而且应对不同产地的烟叶需要重新调整参数。因此,基于工艺数据建立合理的预测模型,以应对不同产地的烟叶进行合理的参数调节,是提高润叶工艺质量、润叶设备技术改良、复烤厂提升生产效率的关键。本文以润叶特色工艺流程作为研究对象,从烟片自身的物理结构和化学成分出发,分析得出温度和水分是对其影响最大的两个因素。选取了要进行研究的工艺参数分别为:前蒸汽喷嘴压力、前端加水流量、热风温度、回风温度、进料叶片温度、进料叶片水分。进行预测和优化的指标为:出口叶片温度、出口叶片水分。运用多元线性回归、BP神经网络、循环神经网络三种方法建立润后烟叶效果的预测模型,对其中可调节的参数进行研究和分析,用均方误差、均方根误差、平均绝对误差三个指标描述真实值与预测值之间的差距。根据预测效果最好的循环神经网络模型,设置合理的工艺参数水平,将工艺方案扩充至10000种。基于改进的多目标优化算法,对润叶工艺方案进行优化。针对生产质量和设备使用寿命两大因素,提出按照不同时间段,两种方案交叉使用策略。运用层次分析法建立综合评价模型,确定进料叶片水分为影响润后烟叶质量的最重要因素,为选择合理的方案提供理论依据。本研究揭示了在润叶流程中,烟片的温度、水分变化与工艺参数之间的具体联系,对润叶工艺中遇到的出口烟片质量不均、设备损耗严重等问题提出合理的解决方案。为打叶复烤厂改良参数、优化流程提供了重要的依据,对推动复烤厂可持续发展具有实际意义。