不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)原棉品質(zhì)指標(biāo)預(yù)測模型的預(yù)測效果對比

，，， ，

(1.塔里木大學(xué)機(jī)械電氣化工程學(xué)院，新疆阿拉爾 843300;2.浙江盛元化纖有限公司，杭州 311247；3.巴州纖維檢驗所，新疆庫爾勒 841000;4.東華大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，上海 201620)

當(dāng)前，中國的棉花加工技術(shù)仍較為落后，主要體現(xiàn)在軋花模式單一(如以單一軋花速度軋制不同品質(zhì)籽棉[1])，人工經(jīng)驗判別軋花質(zhì)量，尚未采用在線監(jiān)測與調(diào)控生產(chǎn)狀況。在軋花過程中，棉花軋制質(zhì)量的優(yōu)劣受多種因素影響(如棉花性狀、溫濕度、軋花速度、喂花量、加工機(jī)械等)，且人工很難對各影響因素進(jìn)行有效調(diào)控[2-4]。國內(nèi)外研究者采用田口魯棒設(shè)計法、模糊控制和智能專家系統(tǒng)控制策略等非線性方法，分析軋花過程中軋花參數(shù)與原棉品質(zhì)的關(guān)系[5-7]，取得了良好效果。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法可有效建立因變量與自變量間的非線性關(guān)系，其在處理工業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各類非線性因果參數(shù)領(lǐng)域展現(xiàn)卓越的效果[8-9]。經(jīng)前期20型軋花機(jī)軋花品質(zhì)實驗室試驗研究，發(fā)現(xiàn)采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其衍生方法可有效預(yù)測原棉軋花品質(zhì)[10-11]。因工業(yè)生產(chǎn)場所與實驗室內(nèi)試驗環(huán)境存在本質(zhì)差異，且前期研究多為多因素對單一指標(biāo)預(yù)測分析，未能實現(xiàn)多指標(biāo)對多指標(biāo)的預(yù)測。

為此，本文以南疆庫爾勒地區(qū)產(chǎn)手摘陸地棉為原料，選庫爾勒尉犁縣某軋花廠為試驗場地，從軋花生產(chǎn)實踐的關(guān)鍵因素籽棉回潮率、軋花速度和喂花量為因變量，建立軋花原棉的上半部平均長度(upper half mean length,UHML)、強(qiáng)度(strength,Str)和短纖指數(shù)(short fiber index,SF)的3個品質(zhì)指標(biāo)預(yù)測模型。在實踐生產(chǎn)條件下，分析手摘籽棉脫籽后原棉的3個品質(zhì)指標(biāo)預(yù)測有效性，為后期軋花品質(zhì)在線控制奠定實踐基礎(chǔ)。

1 建模準(zhǔn)備

1.1 材料與儀器

試驗選用新疆庫爾勒市尉犁縣新中陸37手摘籽棉。

MY-96型鋸齒軋花機(jī)(山東天鵝棉業(yè)機(jī)械有限公司)，臺時籽棉加工量600～1 200 kg/h，電機(jī)功率45 kW，轉(zhuǎn)速820 r/min(實測)；Y421-B型原棉水分測定儀(南京思?xì)W儀器有限公司)，回潮率測量范圍4%～15%，分辨率0.01%；DT2234C智能數(shù)字轉(zhuǎn)速表(深圳市欣寶瑞儀器有限公司)，測量范圍2.5～999.99 r/min，分辨率0.1 r/min，有效測距范圍50～500 mm；PTI-G通用變頻器(廣州保瓦科技有限公司)，適配功率45 kW，電源相數(shù)3相，額定電壓380 V。

1.2 軋花流程

試驗軋花樣品提取于庫爾勒市尉犁縣某棉業(yè)有限公司2#車間。該車間軋花工藝流程如圖1所示。

圖1 軋花工藝流程

1.3 軋花試驗

以籽棉回潮率、軋花速度、喂花量3個軋花參數(shù)為變量，軋制原棉的HVI指標(biāo)(HUML、Str和SF)為原棉品質(zhì)評價指標(biāo)，建立多因素試驗。在前期試驗研究發(fā)現(xiàn)，軋花垛場內(nèi)籽棉隨棉花空氣溫濕度變化，故按時段(依據(jù)前期試驗在24 h內(nèi)取5個時段，3、9、14、19、23時作為不同回潮率籽棉提取軋制時間段)用原棉水分測定儀測量提取于皮清機(jī)后管道內(nèi)棉樣的回潮率。由軋花鋸齒滾筒至皮清機(jī)后端管道內(nèi)，原棉隨氣流運行過程極短，近似認(rèn)定管道內(nèi)原棉回潮率為籽棉軋花時的回潮率。軋花機(jī)的軋花速度由變頻器調(diào)節(jié)軋花機(jī)鋸齒滾筒轉(zhuǎn)速，并利用數(shù)字轉(zhuǎn)速表校對變頻器調(diào)節(jié)后鋸齒滾筒實際轉(zhuǎn)速。鋸齒軋花機(jī)的鋸齒滾筒電機(jī)頻率由變頻器控制調(diào)節(jié)，鋸齒輥筒轉(zhuǎn)速計算見式(1)。

n=820f/50

(1)

式中：n為鋸齒輥筒轉(zhuǎn)速；f為試驗設(shè)置調(diào)頻器頻率。試驗設(shè)置變頻器調(diào)頻依次為35、38、40、45、50 Hz。軋花機(jī)喂花量由人工在軋花控制臺調(diào)控單位時間喂花量。

多因素試驗參數(shù)如表1所示。軋花試驗按表1中3個關(guān)鍵因素量值進(jìn)行多因素試驗設(shè)置(試驗每次調(diào)節(jié)軋花速度和喂花量后，待軋花機(jī)運行穩(wěn)定后再提取試樣)進(jìn)行試驗。為提高試驗樣品的準(zhǔn)確與穩(wěn)定性，每組試驗提取原棉樣品10次。將不同試驗參數(shù)下所軋制原棉送至庫爾勒纖維檢測所，采用烏斯特HVI1000型大容量棉纖維測試儀檢測試驗樣品的品質(zhì)指標(biāo)(UHML、Str、SF)。各試驗樣本原棉測試10次，取10次測試值的算術(shù)平均值為試驗各指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)。

表1 多因素試驗參數(shù)指標(biāo)

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由非線性單元組成，是一種前饋式學(xué)習(xí)算法與反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]，廣泛用于非線性函數(shù)逼近、模式識別和數(shù)據(jù)預(yù)測等領(lǐng)域。

梯度下降法和牛頓迭代法是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最為主要的算法。梯度下降法最初下降速度快，接近目標(biāo)值時梯度下降緩慢，誤差函數(shù)下降緩慢，易陷入局部極小，而牛頓迭代法可克服此弊端[13]。梯度下降法和牛頓迭代法相結(jié)合形成了Levenberg-Marquardt算法(L-M算法)，此算法比其他算法的迭代次數(shù)少、收斂速度和精度都高。故本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法采用L-M算法。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)由輸入層、隱含層和輸出層組成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層結(jié)構(gòu)指隱層層數(shù)和隱層的神經(jīng)元個數(shù)，其對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能影響頗大，往往研究者依據(jù)經(jīng)驗公式設(shè)定，不易得到最佳值而影響B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。

在理論分析中，典型的3層BP網(wǎng)絡(luò)已能夠映射或逼近任何有理函數(shù)[14]，故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計通常采用1個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。部分研究者表明，多隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)、泛化能力更強(qiáng)且預(yù)測效果更精確[15]。然BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)層數(shù)的增加也致使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，增加了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的訓(xùn)練時間。故在處理簡單的映射關(guān)系時，在保證滿足預(yù)測精度時可選3層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；在處理復(fù)雜的映射關(guān)系時可選3層以上的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

隱含層節(jié)點數(shù)目往往采用Kolmogorov定理進(jìn)行確定，Kolmogorov定理[16]如下：

任意連續(xù)函數(shù)f：

Un→Rm,f(X)=Y

(2)

式中：U為閉單位區(qū)間[0,1]；f為3層目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)。

對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層層數(shù)為1，節(jié)點數(shù)為2n+1(n指輸入節(jié)點數(shù)。)；隱含層層數(shù)大于1，每隱含層節(jié)點數(shù)<2n+1，各隱含層節(jié)點總數(shù)≤2n+1。

3 實驗樣本數(shù)據(jù)

在不同籽棉回潮率、軋花速度和喂花量3個自變量下，軋花多因素試驗所采集的手摘原棉品質(zhì)指標(biāo)(UHML、Str、SF)數(shù)據(jù)共計30組，如表2所示。

表2 手摘原棉品質(zhì)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)

注：*為測試樣本。

由表2可知，其中前3項(實測回潮率、軋花速度和喂花量)為網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)樣本的輸入層自變量，后三項(HVI大容量棉纖維測試儀檢測的UHML、Str、SF品質(zhì)指標(biāo))為輸出層因變量。選1～25組測試數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。取26～30組數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)，檢測BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力。

4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化

選原棉回潮率、軋花速度和喂花量3個關(guān)鍵因素為網(wǎng)絡(luò)的輸入，選HIV檢測原棉的UHML、Str、SF指標(biāo)為網(wǎng)絡(luò)的輸出，依據(jù)Kolmogorov定理確定隱含層節(jié)點數(shù)，建立原棉單一品質(zhì)指標(biāo)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。

3層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的隱含層傳遞函數(shù)為tansig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm(Levenberg-Marquardt算法)，學(xué)習(xí)速率為0.05，目標(biāo)誤差為1×10-5，最大訓(xùn)練迭代為12 000次。4層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的隱含層傳遞函數(shù)依次為tansig、tansig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，學(xué)習(xí)速率為0.05，目標(biāo)誤差1×10-5，最大訓(xùn)練迭代為9 000次。5層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的隱含層傳遞函數(shù)依次為tansig、tansig、logsig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin，訓(xùn)練函數(shù)為trainlm，學(xué)習(xí)速率為0.05，目標(biāo)誤差1×10-5，最大訓(xùn)練迭代為11 300次。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前，為增強(qiáng)原棉各品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)差異顯著性，各關(guān)鍵因素的數(shù)據(jù)均進(jìn)行歸一化，原棉品質(zhì)各數(shù)據(jù)值均減去其絕對值數(shù)值最大的值作為輸出值。

依據(jù)Kolmogorov定理設(shè)計網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1種，4層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)21種，5層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)33種。以表2內(nèi)的軋花數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)預(yù)測模型，經(jīng)試算得出模型目標(biāo)值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)，如表3所示。

比較表3內(nèi)不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模型相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的相關(guān)系數(shù)R均比同類拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的值大，分別為0.973 4、0.943 6和0.984 1，其值均約等于1。

原棉品質(zhì)指標(biāo)預(yù)測模型效果最佳的3、4、5層網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分別確定為3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2—圖4所示。3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練樣本回歸直線，如圖5—圖7所示。圖5—圖7中，縱坐標(biāo)Y為網(wǎng)絡(luò)測試輸出值，是軋花品質(zhì)預(yù)測模型(BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)訓(xùn)練后計算所得的指標(biāo)值；橫坐標(biāo)X為網(wǎng)絡(luò)測試目標(biāo)值，是軋花品質(zhì)預(yù)測模型訓(xùn)練后所要達(dá)到的目標(biāo)值。即3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型的回歸直線與斜率為1的直線(Y=X)基本相吻合。由此表明，3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的軋花品質(zhì)預(yù)測模型對MY-96型軋花機(jī)進(jìn)行軋花品質(zhì)預(yù)測均很有效。

表3 不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型相關(guān)系數(shù)

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)?3-7-3)

圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)?3-5-2-3)

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)?3-3-2-2-3)

圖5 3-7-3模型訓(xùn)練樣本輸出回歸直線

圖6 3-5-2-3模型訓(xùn)練樣本輸出回歸直線

圖7 3-3-2-2-3模型訓(xùn)練樣本輸出回歸直線

采用均方根誤差(MSE)特征指標(biāo)進(jìn)行比較3種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測效果，各網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型的MSE指標(biāo)，見表4。由表4可知，3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合效果要優(yōu)于3-5-2-3和3-7-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合效果。

表4 不同BP網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)預(yù)測模型仿真結(jié)果誤差對比

5 預(yù)測效果驗證

3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手摘原棉的品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行驗證，手摘原棉UHML、Str、SF指標(biāo)估測值與實測值對比，見圖8。由圖8可知，手摘原棉UHML、Str、SF的模型估測值與試驗實測值極為相近。由此表明，3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對軋花廠軋花機(jī)的軋花原棉品質(zhì)可實現(xiàn)有效預(yù)測。

6 結(jié) 論

選庫爾勒某手摘籽棉軋花廠為生產(chǎn)實踐試驗場，選擇籽棉回潮率、軋花速度和喂花量3個關(guān)鍵因素作為輸入層自變量，建立3個軋花品質(zhì)指標(biāo)(UHML、Str、SF)的預(yù)測模型。對比不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型的預(yù)測效果，發(fā)現(xiàn)3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測模型效果最佳，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型的預(yù)測輸出值與試驗?zāi)繕?biāo)值的相關(guān)系數(shù)達(dá)0.984 1。運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可實現(xiàn)籽棉軋花品質(zhì)指標(biāo)的有效預(yù)測。此方法研究開發(fā)于手摘籽棉軋花原棉品質(zhì)在線監(jiān)控軟件開發(fā)。

圖8 3-3-2-2-3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的手摘棉品質(zhì)指標(biāo)預(yù)測值與實測值對比

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