熱處理工藝綠色性評價系統的Matlab實現

趙 曦， 邱 城

（機械科學研究總院 中機生產力促進中心，北京 100044）

熱處理工藝綠色性評價系統的Matlab實現

趙 曦， 邱 城

（機械科學研究總院 中機生產力促進中心，北京 100044）

論文在研究熱處理工藝過程資源和環境屬性的基礎上，將BP神經網絡系統應用于熱處理工藝的綠色性評價系統中，建立工藝過程的綠色性評價模型，并對模型求解方式和隱節點數目的確定進行了研究，并用Matlab進行編程求解。用實際案例證明了文中所述的評價方法的可行性和正確性。

綠色熱處理；BP神經網絡；Matlab

0 引言

熱處理工藝因其工藝的特殊性，在生產過程中會產生大量的廢水、廢氣和廢渣，這些污染物會對周圍環境產生一定的污染，也會對作業工人的健康帶來一定的危害。對生產企業的熱處理工藝的資源環境屬性進行綜合評價，判斷其生產過程以及污染物排放是否符合國家相關標準，并提出合理的改進措施。目前，在國內外還沒有專門針對熱處理工藝的綜合評價方法。本文將BP神經網絡應用于熱處理工藝的綜合評價過程中，并用Matlab軟件進行編程，對BP神經網絡進行訓練、仿真和預測，以達到對企業熱處理工藝生產過程中資源環境各屬性數據的綜合評價。

1 熱處理工藝綠色性評價模型的建立

1.1 評價指標的選取

熱處理工藝的綠色性評價指標體系包含以下的資源環境參數：原材料及輔料消耗、能源消耗、液體廢棄物、固體廢棄物、氣體廢棄物、其他污染和職業健康與安全危害等七個指標，其評價指標屬性參數如圖1所示。

圖1 熱處理工藝資源環境屬性參數Fig.1 Resource and environmental properties of the heat treatment process

1.2 評價模型的結構設計

熱處理工藝的污染是由其特定的工藝造成的。在對鋼鐵材料進行熱處理的過程中會產生很多對周圍環境和人體健康以及生產安全造成影響和危害的污染物，這些污染物包括固體、液體、氣體等。根據柯爾莫哥洛夫定理，任意一個三層神經網絡經過充分學習后都能逼近任何函數，因此本文構建了三層結構的BP神經網絡來建立熱處理工藝的綠色性評價模型，其結構如圖2所示。

圖2 BP神經網絡結構Fig.2 The structure of BP neural network

按照如圖2所示的針對熱處理工藝對資源環境各方面影響而構建的三層前饋BP神經網絡模型。其中，n代表BP神經網絡的輸入層節點的個數，這一層是神經網絡的輸入層，主要對來自輸入單元的特征輸入向量進行規范化處理。結合前文分析，熱處理工藝資源環境屬性評價指標包含水耗、電耗、電磁輻射、熱輻射等14個指標，得出此BP神經網絡的輸入節點數：n＝14（xi1…xin分別對應每個指標參數）。

l代表BP神經網絡的輸出節點數，這一層是神經網絡的輸出層，代表系統要實現的功能目標。本文將評價結果分為 3個評價等級，分別用三個特征向量，V1＝{1，0，0}、V2＝{0，1，0}、V3＝{0，0，1}表示，其中V1、V2、V3分別代表綠色、淺綠色和非綠色三個評價等級。此方法能在不失計算的精確性的同時，直觀地在評價結果中描述制造過程的綠色度。相應的可以得出此BP神經網絡的輸出節點數：l＝3。

m代表BP神經網絡的隱含層節點數目，這一層是神經網絡的隱含層，其作用是從樣本中提取并存儲其內在規律。設置多少個隱含層節點，取決于訓練樣本數的多少以及樣本中包含規律的復雜程度等多種因素。目前確定隱含節點數的常用辦法是試湊法。用同一個樣本集對采用不同隱節點數的網絡進行訓練，選擇網絡誤差最小時對應的值。初始隱節點數的確定采用常用的經驗公式：其中，l為隱節點數，m為輸入層節點數，n為輸出層節點數，α為1～10之間的常數。本文中，m＝14，n＝3。本文選取不同的隱層節點個數進行訓練，對比其誤差和訓練時間，通過綜合分析來得出合理的節點數。隱層為不同神經元節點數目時的誤差如表1所示。

從所得的數據來看，隨著隱層節點數目的增加，網絡的輸出誤差也在不斷地下降。針對評價系統對輸出誤差的要求，在隱層取26個節點時，誤差達到了0.001數量級，已滿足誤差要求。為留有一定的裕度可取28個節點。

輸出層的評價結果。本文將其分成三個評價等級，分別是國內領先、國內先進、國內平均，如表2所示。對熱處理企業收集到的數據進行分析計算后能夠得出相應的評價矩陣，通過該矩陣可以直觀地看出該企業在國內熱處理行業中所處的位置，對企業熱處理生產過程的綠色化改進起到積極的指導作用。

表1 不同隱層節點數時對應的誤差和訓練時間Tab.1 Corresponding error and training time with different hidden layer nodes

表2 評價等級矩陣表達式Tab.2 Rank matrix expression

1.3 Matlab程序編寫

本文根據上述的評價模型、網絡結構，利用軟件MATLAB7.0的神經網絡和遺傳算法工具箱進行語言編程，構造出神經網絡的框架和相關的函數。采用newff函數構建網絡，結構為14－28－3，隱層激活函數取為S型正切函數，輸出層為要通過對比尋找的最優激活函數TF，訓練函數采用的是梯度下降traingdm函數。Matlab基本程序如下：

net＝ newff(minmax (X),[28,3],{'tansig','purelin'}, 'traingdm');

net.trainParam.show＝200; %給定每200次顯示訓練過程

net.trainParam.lr＝0.05; %給定學習效率，設定初始學習率為0.05；

net.trainParam.epochs＝100000; %給定迭代次數，這里設定為100000次；

net.trainParam.goal＝0.0005; %給定學習目標；

net＝train(net,X,D); %訓練網絡

學習效率一般取0.01～0.8之間的值，這里設定初始學習率為0.05。其它網絡參數按默認值。訓練終止的條件是達到訓練誤差要求（這里使用默認值0），滿足達到最小梯度或達到迭代次數時，即終止訓練。

1.4 仿真分析

對十家熱處理企業進行實地考察和數據采集，采集到的樣本數據如表4所示，將該樣本數據作為神經網絡的輸入向量對網絡進行訓練。

對于現場收集到的定性數據，如噪聲的大小和工人操作安全性等數據，按照專家10分制打分的方法進行判定。如表3為噪聲評分表。

表3 噪聲評分表Tab.3 Noise rating table

表4 實測樣本數據表Tab.4 Measured sample data table

將如表4所示的實測樣本數據輸入神經網絡進行訓練，BP網絡訓練誤差分別如圖3所示。從圖中可以看出，BP網絡經過了7254次的迭代后收斂到滿足要求的精度。

圖3 BP神經網絡訓練誤差Fig.3 Training error of BP neural network

2 應用實例

本文以某熱處理企業的熱處理生產過程為例，對其生產工藝過程中資源環境屬性的評價模型進行了應用分析。根據熱處理工藝的七個分類指標建立其資源環境屬性綜合評價體系如表5所示。

根據遺傳算法和BP神經網絡理論，用matlab7編程。給定收斂值，取神經網絡學習效率，迭代次數為10000，得出實際輸出矩陣=[-0.2354-0.3541 1.5214]，可由表2所列出的評價結果矩陣清晰地看出該熱處理企業的等級為國內平均。評價結果表明該廠的熱處理工藝與國內領先水平尚有一定的差距，與實際情況相符。

表5 熱處理工藝綜合評價指標體系Tab.5 Comprehensive evaluation systemof heat treatment

3 結論

本文是將基于BP神經網絡的遺傳算法應用于熱處理工藝的綠色性評價系統中，建立了綠色性綜合評價模型，利用Matlab進行編程運算和仿真，并對仿真結果進行驗證，證明其可行性和準確性。該評價系統可以對企業的熱處理生產過程進行綜合評價，對其不合理的地方提供改進意見和建議。

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Green Evaluation System of Heat Treatment Process Achieved by Matlab

ZHAO Xi,QIU Cheng
（China Academy of Machinery Science&Technology China Productivity Centre for Machinery,Beijing 100044,China）

Based on the research of resource and environmental attribute of heat treatment process,the GA-BP neural network system has been used in the evaluation system of green heat treatment process,green process assessment model is built,the solution methods of the model and the number of hidden nodes is studied,programming with matlab has solved.The feasibility and correctness of the evaluation method is proved by actual case.

Green heat treatment；BP neural network；Matlab

TP317

：Adoi:10.3969/j.issn.1002-6673.2014.03.033

1002－6673（2014）03－082－03

2014－04－28

項目來源：國家高技術研究發展計劃（863計劃）—機電產品綠色制造基礎數據庫與采集評測系統開發（2012AA040101）

趙曦（1983-），女，河南人，在讀博士研究生。研究方向：機械設計及理論；邱城（1962-），男，研究員，博士生導師。享受國務院政府特殊津貼專家。