不同拓撲結構原棉品質指標預測模型的預測效果對比

，，， ，

(1.塔里木大學機械電氣化工程學院，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.東華大學機械工程學院，上海 201620)

當前，中國的棉花加工技術仍較為落后，主要體現在軋花模式單一(如以單一軋花速度軋制不同品質籽棉[1])，人工經驗判別軋花質量，尚未采用在線監測與調控生產狀況。在軋花過程中，棉花軋制質量的優劣受多種因素影響(如棉花性狀、溫濕度、軋花速度、喂花量、加工機械等)，且人工很難對各影響因素進行有效調控[2-4]。國內外研究者采用田口魯棒設計法、模糊控制和智能專家系統控制策略等非線性方法，分析軋花過程中軋花參數與原棉品質的關系[5-7]，取得了良好效果。BP神經網絡預測方法可有效建立因變量與自變量間的非線性關系，其在處理工業、農業生產的各類非線性因果參數領域展現卓越的效果[8-9]。經前期20型軋花機軋花品質實驗室試驗研究，發現采用BP神經網絡及其衍生方法可有效預測原棉軋花品質[10-11]。因工業生產場所與實驗室內試驗環境存在本質差異，且前期研究多為多因素對單一指標預測分析，未能實現多指標對多指標的預測。

為此，本文以南疆庫爾勒地區產手摘陸地棉為原料，選庫爾勒尉犁縣某軋花廠為試驗場地，從軋花生產實踐的關鍵因素籽棉回潮率、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)、強度(strength,Str)和短纖指數(short fiber index,SF)的3個品質指標預測模型。在實踐生產條件下，分析手摘籽棉脫籽后原棉的3個品質指標預測有效性，為后期軋花品質在線控制奠定實踐基礎。

1 建模準備

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(山東天鵝棉業機械有限公司)，臺時籽棉加工量600～1 200 kg/h，電機功率45 kW，轉速820 r/min(實測)；Y421-B型原棉水分測定儀(南京思歐儀器有限公司)，回潮率測量范圍4%～15%，分辨率0.01%；DT2234C智能數字轉速表(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個軋花參數為變量，軋制原棉的HVI指標(HUML、Str和SF)為原棉品質評價指標，建立多因素試驗。在前期試驗研究發現，軋花垛場內籽棉隨棉花空氣溫濕度變化，故按時段(依據前期試驗在24 h內取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后管道內棉樣的回潮率。由軋花鋸齒滾筒至皮清機后端管道內，原棉隨氣流運行過程極短，近似認定管道內原棉回潮率為籽棉軋花時的回潮率。軋花機的軋花速度由變頻器調節軋花機鋸齒滾筒轉速，并利用數字轉速表校對變頻器調節后鋸齒滾筒實際轉速。鋸齒軋花機的鋸齒滾筒電機頻率由變頻器控制調節，鋸齒輥筒轉速計算見式(1)。

n=820f/50

(1)

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

多因素試驗參數如表1所示。軋花試驗按表1中3個關鍵因素量值進行多因素試驗設置(試驗每次調節軋花速度和喂花量后，待軋花機運行穩定后再提取試樣)進行試驗。為提高試驗樣品的準確與穩定性，每組試驗提取原棉樣品10次。將不同試驗參數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指標(UHML、Str、SF)。各試驗樣本原棉測試10次，取10次測試值的算術平均值為試驗各指標的樣本數據。

表1 多因素試驗參數指標

2 BP神經網絡模型算法與拓撲結構

BP神經網絡算法由非線性單元組成，是一種前饋式學習算法與反向傳播算法的神經網絡[12]，廣泛用于非線性函數逼近、模式識別和數據預測等領域。

梯度下降法和牛頓迭代法是BP神經網絡模型最為主要的算法。梯度下降法最初下降速度快，接近目標值時梯度下降緩慢，誤差函數下降緩慢，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少、收斂速度和精度都高。故本文BP神經網絡算法采用L-M算法。

BP神經網絡拓撲結構由輸入層、隱含層和輸出層組成。BP神經網絡的隱層結構指隱層層數和隱層的神經元個數，其對BP神經網絡學習性能影響頗大，往往研究者依據經驗公式設定，不易得到最佳值而影響BP神經網絡性能。

在理論分析中，典型的3層BP網絡已能夠映射或逼近任何有理函數[14]，故BP神經網絡結構設計通常采用1個隱含層的BP神經網絡。部分研究者表明，多隱含層BP神經網絡的自學、泛化能力更強且預測效果更精確[15]。然BP神經網絡拓撲結構層數的增加也致使網絡結構復雜化，增加了BP神經網絡權值的訓練時間。故在處理簡單的映射關系時，在保證滿足預測精度時可選3層BP網絡結構；在處理復雜的映射關系時可選3層以上的BP網絡結構。

隱含層節點數目往往采用Kolmogorov定理進行確定，Kolmogorov定理[16]如下：

任意連續函數f：

Un→Rm,f(X)=Y

(2)

式中：U為閉單位區間[0,1]；f為3層目標網絡。

對于BP神經網絡，隱含層層數為1，節點數為2n+1(n指輸入節點數。)；隱含層層數大于1，每隱含層節點數<2n+1，各隱含層節點總數≤2n+1。

3 實驗樣本數據

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指標(UHML、Str、SF)數據共計30組，如表2所示。

表2 手摘原棉品質指標樣本數據

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)為網絡模型學習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品質指標)為輸出層因變量。選1～25組測試數據作為BP神經網絡訓練樣本數據，建立BP神經網絡模型。取26～30組數據作為驗證數據，檢測BP神經網絡的預測能力。

4 BP神經網絡模型結構設計與優化

選原棉回潮率、軋花速度和喂花量3個關鍵因素為網絡的輸入，選HIV檢測原棉的UHML、Str、SF指標為網絡的輸出，依據Kolmogorov定理確定隱含層節點數，建立原棉單一品質指標的BP神經網絡預測模型。

3層網絡拓撲結構的隱含層傳遞函數為tansig，輸出層傳遞函數為purelin，訓練函數為trainlm(Levenberg-Marquardt算法)，學習速率為0.05，目標誤差為1×10-5，最大訓練迭代為12 000次。4層網絡拓撲結構的隱含層傳遞函數依次為tansig、tansig，輸出層傳遞函數為purelin，訓練函數為trainlm，學習速率為0.05，目標誤差1×10-5，最大訓練迭代為9 000次。5層網絡拓撲結構的隱含層傳遞函數依次為tansig、tansig、logsig，輸出層傳遞函數為purelin，訓練函數為trainlm，學習速率為0.05，目標誤差1×10-5，最大訓練迭代為11 300次。

BP神經網絡訓練前，為增強原棉各品質指標數據差異顯著性，各關鍵因素的數據均進行歸一化，原棉品質各數據值均減去其絕對值數值最大的值作為輸出值。

依據Kolmogorov定理設計網絡拓撲結構，發現3層網絡結構1種，4層網絡結構21種，5層網絡結構33種。以表2內的軋花數據為基礎數據，建立相應預測模型，經試算得出模型目標值與預測值的相關系數，如表3所示。

比較表3內不同網絡結構的模型相關系數，發現3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網絡結構模型的相關系數R均比同類拓撲結構的值大，分別為0.973 4、0.943 6和0.984 1，其值均約等于1。

原棉品質指標預測模型效果最佳的3、4、5層網絡拓撲結構BP網絡拓撲結構分別確定為3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3，網絡結構如圖2—圖4所示。3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網絡拓撲結構的BP神經網絡模型訓練樣本回歸直線，如圖5—圖7所示。圖5—圖7中，縱坐標Y為網絡測試輸出值，是軋花品質預測模型(BP神經網絡模型)訓練后計算所得的指標值；橫坐標X為網絡測試目標值，是軋花品質預測模型訓練后所要達到的目標值。即3-7-3、3-5-2-3和3-3-2-2-3網絡拓撲結構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網絡拓撲結構的軋花品質預測模型對MY-96型軋花機進行軋花品質預測均很有效。

表3 不同拓撲結構模型相關系數

圖2 BP神經網絡模型拓撲(3-7-3)

圖3 BP神經網絡模型拓撲(3-5-2-3)

圖4 BP神經網絡模型拓撲(3-3-2-2-3)

圖5 3-7-3模型訓練樣本輸出回歸直線

圖6 3-5-2-3模型訓練樣本輸出回歸直線

圖7 3-3-2-2-3模型訓練樣本輸出回歸直線

采用均方根誤差(MSE)特征指標進行比較3種網絡結構的預測效果，各網絡結構預測模型的MSE指標，見表4。由表4可知，3-3-2-2-3網絡拓撲結構的BP神經網絡模型的擬合效果要優于3-5-2-3和3-7-3網絡拓撲結構的BP神經網絡模型的擬合效果。

表4 不同BP網絡拓撲結構預測模型仿真結果誤差對比

5 預測效果驗證

3-3-2-2-3網絡拓撲結構的BP神經網絡對手摘原棉的品質指標進行驗證，手摘原棉UHML、Str、SF指標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網絡拓撲結構的BP神經網絡對軋花廠軋花機的軋花原棉品質可實現有效預測。

6 結 論

選庫爾勒某手摘籽棉軋花廠為生產實踐試驗場，選擇籽棉回潮率、軋花速度和喂花量3個關鍵因素作為輸入層自變量，建立3個軋花品質指標(UHML、Str、SF)的預測模型。對比不同網絡結構預測模型的預測效果，發現3-3-2-2-3網絡拓撲結構的BP神經網絡測模型效果最佳，該網絡結構預測模型的預測輸出值與試驗目標值的相關系數達0.984 1。運用BP神經網絡模型可實現籽棉軋花品質指標的有效預測。此方法研究開發于手摘籽棉軋花原棉品質在線監控軟件開發。

圖8 3-3-2-2-3網絡結構的手摘棉品質指標預測值與實測值對比

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