基于蟻群算法的茶葉抖篩機參數優化

曹弘毅，楊君慧，王　麗（西安醫學院衛生管理系，陜西西安710021）

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基于蟻群算法的茶葉抖篩機參數優化

曹弘毅，楊君慧，王麗
（西安醫學院衛生管理系，陜西西安710021）

摘要：將蟻群算法應用于茶葉抖篩機的設計中，使其各個部件的參數得到優化，通過科學計算的方式來使茶葉生產的工藝進一步精細化。同時也使機械性能更加完善，既節約了能源，延長了機器的使用壽命，也大大提高了茶葉的篩分效率。

關鍵詞：蟻群算法；茶葉抖篩機；參數優化；篩選效率

曹弘毅（1979-），男，陜西咸陽市人，本科，講師。研究方向：計算機應用技術研究。

楊君慧（1980-），女，陜西合陽人，研究生，副教授。研究方向：應用概率統計，可靠性理論與應用研究。

王麗（1963-），女，陜西長安人，研究生，副教授。研究方向：計算機應用技術研究。

抖篩是對茶葉進行精制加工的關鍵工序。它根據茶葉本身的粗細和長短不同，通過篩床的抖動來帶動茶葉與篩床相互發生運動，使茶葉從篩床的篩孔中被分離出來，達到把茶葉按照粗細長短均勻地分開而不會損壞茶葉的完整的目的。蟻群算法是人類受到自然界中的螞蟻啟發而得出的一種隨機搜索算法。螞蟻所具有的群體行為，是根據一定的規律來進行的。這種規律運用到人類的生產工作中，可以起到優化生產、提高效率的作用。例如蟻群中存在著尋優法則，就是多個螞蟻通過協作形成群體，利用正反饋原理，彼此之間不斷進行交流反饋，使得勞作的進程不斷加快，同時還有利于發現最優的目標。通過研究蟻群算法，來使茶葉抖篩機的參數得到優化，從而改進生產技術，更大限度地發揮機械的潛能，以提高茶葉制作工藝和生產效率。

1　茶葉抖篩機簡介

茶葉抖篩機的主要作用是通過選擇不同孔隙的篩網，來控制通過孔隙茶葉的粗細；通過調整抖篩的強度，來控制經過抖篩機茶葉的數量。抖篩機是由機架、篩床、篩網和傳動結構組成；機架用于固定篩床和傳動結構，篩床是由彈簧板支撐，由抖篩支架與傳動結構相連；傳動結構主要是曲軸連桿和發動機。傳統茶葉抖篩機的曲軸連桿，是前綴型的傳動機構，容易產生較大的噪音，還要較大的空間來安置。經過改良后的下綴式曲軸連桿，不僅彌補了這些缺點，還進一步提高了機械整體的平衡性。但是仍然無法改善曲軸連桿容易損壞的現象，這給抖篩機工藝性能的提升造成了一定的阻礙。目前已經出現了一些改進型的抖篩機，通過優化篩床的振動頻率、調整振動方向來減少對曲軸連桿的磨損，即篩床與機架采用平行的四連桿結構進行連接，在底部的彈簧板安裝螺旋懸掛彈簧；還可以用曲柄來代替曲軸，增強曲軸連桿的抗震耐磨性能。

2　蟻群算法簡介

2.1蟻群算法原理

Marco Dorigo發現螞蟻總是能夠在食物與巢穴之間的多條路線中，尋找到最合適的路徑，這種現象被稱為螞蟻系統。研究發現，螞蟻在離開巢穴尋找食物的時候，會在經過的路徑上留下身體分泌出的一種可揮發物質，Marco Dorigo將其成為信息激素。這種信息激素能夠給螞蟻指示回巢的路徑，也給后面的螞蟻提供了方向。經過大量的篩選，越是合理的路徑越會留下更多的信息激素，吸引其他螞蟻選擇這條路徑，從而繼續增加信息激素的數量。螞蟻簡單的個體行為在群體當中被放大，然后對螞蟻群體行為選擇產生影響，進而改變了蟻群的行為模式，反過來作用于每個單體的螞蟻身上。這種正反饋機制使得螞蟻能夠在復雜的環境中最大限度地利用周圍的資源，尋找食物，建立巢穴并躲避侵害。通過這種機制，即使像螞蟻這般細微幼小的個體，也可以通過相互協作來完成復雜的任務。蟻群算法的原理來自于自然界中的螞蟻系統，根據其群體行為所總結出的一種規律，然后建立起抽象的數學模型。經過實踐研究表明，這種模型對于解決多組優化問題有著非常好的效果，這也是蟻群算法最重要的特征。

2.2蟻群算法模型

蟻群算法模型是基于螞蟻群體優化的原啟發式規則來實現的，其過程如下：當行動沒有完成即結束條件未實現時，要控制螞蟻的行為，即螞蟻在限制條件下尋找一條路徑；其經過路徑上信息激素濃度的變化；后臺程序，當單個螞蟻無法完成任務的時候，群體根據反饋信息對信息激素濃度進行更新；任務達成后，則結束。假定優化函數為minZ＝?（x）（x∈[a，b]），[a，b]為自定義區間，在此區間內，當螞蟻的數量足夠多，搜索半徑足夠小，蟻群算法就相當于有固定數量的螞蟻在對定義區間做無窮的搜索，然后逐漸排除干擾項，使問題的全局得到最優解。這個函數優化過程不受函數是否連續、是否可微的限制，與經典的搜索方法相比，它具有更加明顯的優越性和穩定性。

3　茶葉抖篩機優化設計數學模型

3.1茶葉抖篩機數學模型

茶葉抖篩機的傳動結構帶動篩床振動，使茶葉進行重復的跳躍式運動，將固定標準的茶葉從篩網中分離出來，達到分類的目的。根據不同的篩分要求，可以更換不同的篩網來完成各種分離的工序。抖篩機的參數優化，其實質就是將各個部件的參數進行優化，已知的關鍵參數有：篩床傾斜角α，即篩床振動面與水平面所形成的銳角夾角；振動方向角β，即篩床振動面的振動方向與振動面所形成的銳角夾角；曲軸連桿中曲軸的半徑r；曲柄軸的圓頻率ω，即振動速率。假定工序中原料的種類數量與篩網的孔徑不變，那么篩網的振動面與原料之間的靜滑動摩擦角θ為一定值，因此在確定設計變量時該摩擦角可不予考慮。將其他四個變量α、β、r、ω作為設計變量，可得函數X＝[X1，X2，X3，X4]r＝[α，β，r，ω]r。

3.2優化及驗證試驗

3.2.1在PC機上將運用Matlab語言編制好的基于蟻群算法的茶葉抖篩機關鍵設計參數的優化設計程序運行，經過優化后的抖篩機參數，包括曲柄軸曲軸半徑、曲柄轉速（即圓頻率）、篩床的傾斜角與振動角等參數，代入前面的變量函數中進行仿真計算，得出的計算結果為篩床傾斜角α為2.8度；振動方向角β為52.8度；曲柄半徑r為0.025m；曲柄圓頻率為ω21.5rad/s。

3.2.2這個結果需要進行驗證試驗來檢查是否正確：選擇一定量的茶葉原料，并進行稱重；然后按照標準的抖篩機作業程序將茶葉投入，保證抖篩機工作狀態正常的前提下，將固定時間段內的篩好的茶葉進行選取，并再次進行稱量，從而得出篩凈率。這是衡量抖篩機工作性能的重要數據。然后將抖篩機按照優化好的參數進行調整，包括篩床角度、振動方向角度、曲柄半徑和曲柄圓頻率，再次同等重量的茶葉投入抖篩機進行篩選，經過同樣的時間之后，將篩好的茶葉選取，然后稱量，并再次得出新的篩凈率。將兩項實驗所得出的數據進行比對，就能夠得出優化程序是否對抖篩機的工藝起到了優化作用。

3.2.3從計算結果來看，優化前的抖篩機，篩床角度和振動方向角度較小，導致茶葉在篩床上停留的時間過長；且曲柄半徑較短，振動頻率較低，因此茶葉在篩選的過程中產生了大量的碎茶；盡管提高了曲柄圓頻率，可以在一定程度上提高篩凈率，但是仍然無法改善出現大量碎茶的情況。經過優化之后，抖篩機的篩床角度和振動方向角度有所加大，使茶葉在篩床上停留的時間相應減少；將曲柄半徑加長，提高了振動頻率；同時曲柄圓頻率有所降低，使得篩選過程中出現碎茶的情況明顯減少。

3.2.4這是因為篩床的角度變化，是影響茶葉在篩床上產生運動的主要因素，角度過小，茶葉會出現相對于篩床的上滑，且上滑位移與下滑位移數值接近，茶葉在篩床上停留的時間就會較長；優化后的篩床角度變大，保證了上滑位移的數值不會與下滑位移的數值過于接近，但是要注意篩床角度也要保持在合理區間內，一旦α大于5度，茶葉的篩凈率反而會更加降低。振動方向角度的變化，是茶葉能夠在篩床上維持跳躍狀態的主要因素。角度過小，茶葉的跳動不足，直接影響了篩凈率；優化后的振動方向角度加大，使茶葉能夠很好地保持在篩床上的跳動狀態，且不會因跳躍過于劇烈而產生碎茶。當曲柄圓頻率取較高的值時，雖然能夠加大振動力度，在一定程度上提高篩凈率，但是無法改善出現碎茶的情況；優化后的曲柄圓頻率有所降低，卻更好地減少了碎茶的產生且未給篩凈率造成明顯的影響。

通過一系列的計算結果及試驗現象可以看出，經過蟻群算法優化后茶葉抖篩機，其與篩分效率得到了明顯的提高，同時也減少了設備的磨損和對環境的影響。

4　總　結

茶葉篩分作業是一個復雜的工藝，特別是分離作業，涉及到了很多的不確定因素，包括茶葉自身的粗細大小，對振動力度和振動頻率的反應，很多時候即使經過了優化設計，一些物理性質較為特殊的茶葉仍然會產生較多的碎茶。因此，要不斷對茶葉抖篩機進行研究改進，在實踐中多摸索，在理論上多思考。本文中所分析并建立起的茶葉抖篩機的數學模型，是運用蟻群算法對其參數進行優化，然后經過實踐操作驗證的。從結果可以看出，單位面積下的有效篩分率得到了提高，篩床的振動頻率和曲柄連桿的轉速也得到相應的優化，使設備的磨損情況相應的減少。每次進行優化之后的數據應當保存下來，這樣在實際生產當中，就可以根據這些已有的數據，來對抖篩機進行更加及時準確的調整，從而有效的提高生產效率。同時，這些數據和經驗也為研究發明性能更加優越的茶葉抖篩機奠定了重要的基礎。可以預見到，未來茶葉抖篩機性能會不斷的提高。

參考文獻

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