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1 第 26 卷第 1 期 2018 年 1 月 AdvancedTextileTechnology Vol.26,No.1 Jan.2018 DOI: /j.at 不同拓扑结构原棉品质指标预测模型的预测效果对比李勇 1, 刘文亮 1, 魏鹏辉 2, 吴炜 3, 陈晓川 4 (1. 塔里木大学机械电气化工程学院, 新疆阿拉尔 ;2. 浙江盛元化纤有限公司, 杭州 ; 3. 巴州纤维检验所, 新疆库尔勒 ;4. 东华大学机械工程学院, 上海 ) 摘要 : 采用 BP 神经网络预测手摘籽棉脱籽后原棉的多个品质指标. 以南疆库尔勒地区某轧花厂为试验场, 选择籽棉回潮率轧花速度和喂花量 3 个关键因素作为输入层自变量, 建立手摘籽棉的 3 个轧花品质指标 (UHML Str SF) 预测模型. 试验结果表明 : 网络拓扑结构的 BP 神经网络模型能较好表达轧花原棉 3 个品质指标与关键因素之间的复杂关系, 轧花品质指标预测模型的预测输出值与试验目标值的相关系数接近 ,BP 神经网络模型可实现籽棉多个轧花品质指标的有效预测. 关键词 :BP 神经网络 ; 原棉 ; 预测模型 ; 品质指标 ; 多隐含层中图分类号 :TS102.2 文献标志码 :A 文章编号 : X(2018) ComparisonofPredictionResultsofQualityIndexForecastingModelsfor RawCotonUnderPrimaryUnderVariousTopologicalStructures LIYong 1,LIU Wenliang 1,WEIPenghui 2,WU Wei 3,CHEN Xiaochuan 4 (1.TheMechanicalEngineeringColege,Tarim University,Alar,Xinjiang843300,China; 2.ZheJiangshengYuanChemicalFibreCo.LTD,Hangzhou311247,China; 3.XinjiangBazhouFiberTestingInstitute,Bazhou841000,China;4.TheMechanical EngineeringColege,DonghuaUniversity,Shanghai200051,China) Abstract:BPneuralnetworkwasusedtoforecastmultiplequalityindexesofrawcotonafter degseeding.aginneryinkorlaofsouthxinjiangwaschosenasthetestfield.3keyfactors (moistureregainofunginnedcoton,cotonginningspeedandfeedingvolume)wereselected asindependentvariablesofinputlayertoestablishtheforecastingmodel(involving3quality indexesuhml,str,sf).theresultsshowthatthebpneuralnetworkmodel( model)can welexpressthecomplexrelationship between3 qualityindexesand key factors.thecorrelationcoeficientofpredictedoutputvalueofqualityindexforecasting modelandtesttargetvalueiscloseto bpneuralnetworkmodelcanachieveefective predictionofmultiplecotonqualityindexes. Keywords:BPneuralnetwork;rawcoton;forecastingmodel;qualityindex;multiplehiddenlayers 当前, 中国的棉花加工技术仍较为落后, 主要体收稿日期 : 网络出版日期 : 基金项目 : 国家质检总局项目 ( ); 新疆生产建设兵团支疆项目 (2012AB008); 塔里木大学校长基金自然科学项目 (TDZKSS201322) 作者简介 : 李勇 (1986-), 男, 内蒙古丰镇人, 讲师, 主要从事智能控制方法方面的研究. 通信作者 : 陈晓川,EGmail:deyuzhijia@163.com 现在轧花模式单一 ( 如以单一轧花速度轧制不同品质 [1] 籽棉 ), 人工经验判别轧花质量, 尚未采用在线监测与调控生产状况. 在轧花过程中, 棉花轧制质量的优劣受多种因素影响 ( 如棉花性状温湿度轧花速度喂花量加工机械等 ), 且人工很难对各影响因素进行 [2G4] 有效调控. 国内外研究者采用田口鲁棒设计法模糊控制和智能专家系统控制策略等非线性方法, 分 [5G7] 析轧花过程中轧花参数与原棉品质的关系, 取得 49

2 纺织工程第 26 卷了良好效果.BP 神经网络预测方法可有效建立因变量与自变量间的非线性关系, 其在处理工业农业生 [8G9] 产的各类非线性因果参数领域展现卓越的效果. 经前期 20 型轧花机轧花品质实验室试验研究, 发现采用 BP 神经网络及其衍生方法可有效预测原棉轧 [10G11] 花品质. 因工业生产场所与实验室内试验环境存在本质差异, 且前期研究多为多因素对单一指标预测分析, 未能实现多指标对多指标的预测. 为此, 本文以南疆库尔勒地区产手摘陆地棉为原料, 选库尔勒尉犁县某轧花厂为试验场地, 从轧花生产实践的关键因素籽棉回潮率轧花速度和喂花量为因变量, 建立轧花原棉的上半部平均长度 (upperhalfmeanlength,uhml) 强度 (strength, Str) 和短纤指数 (shortfiberindex,sf) 的 3 个品质指标预测模型. 在实践生产条件下, 分析手摘籽棉脱籽后原棉的 3 个品质指标预测有效性, 为后期轧花品质在线控制奠定实践基础. 1 建模准备 1.1 材料与仪器试验选用新疆库尔勒市尉犁县新中陆 37 手摘籽棉. MYG96 型锯齿轧花机 ( 山东天鹅棉业机械有限公司 ), 台时籽棉加工量 600~1200kg/h, 电机功率 45kW, 转速 820r/min( 实测 );Y421GB 型原棉水分测定仪 ( 南京思欧仪器有限公司 ), 回潮率测量范围 4%~15%, 分辨率 0.01%;DT2234C 智能数字转速表 ( 深圳市欣宝瑞仪器有限公司 ), 测量范围 2.5~ r/min, 分辨率 0.1r/min, 有效测距范围 50~ 500mm;PTIGG 通用变频器 ( 广州保瓦科技有限公司 ), 适配功率 45kW, 电源相数 3 相, 额定电压 380V. 1.2 轧花流程试验轧花样品提取于库尔勒市尉犁县某棉业有限公司 2# 车间. 该车间轧花工艺流程如图 1 所示. 1.3 轧花试验以籽棉回潮率轧花速度喂花量 3 个轧花参数为变量, 轧制原棉的 HVI 指标 (HUML Str 和 SF) 为原棉品质评价指标, 建立多因素试验. 在前期试验研究发现, 轧花垛场内籽棉随棉花空气温湿度变化, 故按时段 ( 依据前期试验在 24h 内取 5 个时段, 时作为不同回潮率籽棉提取轧制时间段 ) 用原棉水分测定仪测量提取于皮清机后管道内棉样的回潮率. 由轧花锯齿滚筒至皮清机后端管道内, 原棉随气流运行过程极短, 近似认定管道内原棉回潮率为籽棉轧花时的回潮率. 轧花机的轧花速度由变频器调节轧花机锯齿滚筒转速, 并利用数字转速表校对变频器调节后锯齿滚筒实际转速. 锯齿轧花机的锯齿滚筒电机频率由变频器控制调节, 锯齿辊筒转速计算见式 (1). n=820f/50 (1) 式中 :n 为锯齿辊筒转速 ;f 为试验设置调频器频率. 试验设置变频器调频依次为 Hz. 轧花机喂花量由人工在轧花控制台调控单位时间喂花量. 多因素试验参数如表 1 所示. 轧花试验按表 1 中 3 个关键因素量值进行多因素试验设置 ( 试验每次调节轧花速度和喂花量后, 待轧花机运行稳定后再提取试样 ) 进行试验. 为提高试验样品的准确与稳定性, 每组试验提取原棉样品 10 次. 将不同试验参数下所轧制原棉送至库尔勒纤维检测所, 采用乌斯特 HVI1000 型大容量棉纤维测试仪检测试验样品的品质指标 (UHML Str SF). 各试验样本原棉测试 10 次, 取 10 次测试值的算术平均值为试验各指标的样本数据. 表 1 多因素试验参数指标因素水平时段 /h 轧花速度 /(r min -1 ) 喂花量 /(kg min -1 ) 图 1 轧花工艺流程 2 BP 神经网络模型算法与拓扑结构 BP 神经网络算法由非线性单元组成, 是一种前馈式学习算法与反向传播算法的神经网络 [12], 广泛 50

3 第 1 期李勇等 : 不同拓扑结构原棉品质指标预测模型的预测效果对比纺织工程用于非线性函数逼近模式识别和数据预测等领域. 梯度下降法和牛顿迭代法是 BP 神经网络模型最为主要的算法. 梯度下降法最初下降速度快, 接近目标值时梯度下降缓慢, 误差函数下降缓慢, 易陷 [13] 入局部极小, 而牛顿迭代法可克服此弊端. 梯度下降法和牛顿迭代法相结合形成了 LevenbergG Marquardt 算法 (LGM 算法 ), 此算法比其他算法的迭代次数少收敛速度和精度都高. 故本文 BP 神经网络算法采用 LGM 算法. BP 神经网络拓扑结构由输入层隐含层和输出层组成.BP 神经网络的隐层结构指隐层层数和隐层的神经元个数, 其对 BP 神经网络学习性能影响颇大, 往往研究者依据经验公式设定, 不易得到最佳值而影响 BP 神经网络性能. 在理论分析中, 典型的 3 层 BP 网络已能够映射 [14] 或逼近任何有理函数, 故 BP 神经网络结构设计通常采用 1 个隐含层的 BP 神经网络. 部分研究者表明, 多隐含层 BP 神经网络的自学泛化能力更强且预测效果更精确 [15]. 然 BP 神经网络拓扑结构层数的增加也致使网络结构复杂化, 增加了 BP 神经网络权值的训练时间. 故在处理简单的映射关系时, 在保证满足预测精度时可选 3 层 BP 网络结构 ; 在处理复杂的映射关系时可选 3 层以上的 BP 网络结构. 隐含层节点数目往往采用 Kolmogorov 定理进 [16] 行确定,Kolmogorov 定理如下 : 任意连续函数 f: U n R m,f(x)=y (2) 式中 :U 为闭单位区间 [0,1];f 为 3 层目标网络. 对于 BP 神经网络, 隐含层层数为 1, 节点数为 2n+1(n 指输入节点数.); 隐含层层数大于 1, 每隐含层节点数 <2n+1, 各隐含层节点总数 2n+1. 3 实验样本数据在不同籽棉回潮率轧花速度和喂花量 3 个自变量下, 轧花多因素试验所采集的手摘原棉品质指标 (UHML Str SF) 数据共计 30 组, 如表 2 所示. 表 2 手摘原棉品质指标样本数据编号原棉回潮率提样时段 /h 实测回潮率 /% 轧花速度 / (r min -1 ) 喂花量 / (kg min -1 ) UHML /mm Str/ (g tex -1 ) SF/% 注 : 为测试样本. 51

纺织工程第 26 卷由表 2 可知, 其中前 3 项 ( 实测回潮率轧花速度和喂花量 ) 为网络模型学习样本的输入层自变量, 后三项 (HVI 大容量棉纤维测试仪检测的 UHML Str SF 品质指标 ) 为输出层因变量. 选 1~25 组测试数据作为 BP 神经网络训练样本数据, 建立 BP 神经网络模型. 取 26~30 组数据作为验证数据, 检测 BP 神经网络的预测能力.

4 纺织工程第 26 卷由表 2 可知, 其中前 3 项 ( 实测回潮率轧花速度和喂花量 ) 为网络模型学习样本的输入层自变量, 后三项 (HVI 大容量棉纤维测试仪检测的 UHML Str SF 品质指标 ) 为输出层因变量. 选 1~25 组测试数据作为 BP 神经网络训练样本数据, 建立 BP 神经网络模型. 取 26~30 组数据作为验证数据, 检测 BP 神经网络的预测能力. 4 BP 神经网络模型结构设计与优化选原棉回潮率轧花速度和喂花量 3 个关键因素为网络的输入, 选 HIV 检测原棉的 UHML Str SF 指标为网络的输出, 依据 Kolmogorov 定理确定隐含层节点数, 建立原棉单一品质指标的 BP 神经网络预测模型. 3 层网络拓扑结构的隐含层传递函数为 tansig, 输出层传递函数为 purelin, 训练函数为 trainlm(levenberggmarquardt 算法 ), 学习速率为 0.05, 目标误差为 , 最大训练迭代为次.4 层网络拓扑结构的隐含层传递函数依次为 tansig tansig, 输出层传递函数为 purelin, 训练函数为 trainlm, 学习速率为 0.05, 目标误差 , 最大训练迭代为 9000 次.5 层网络拓扑结构的隐含层传递函数依次为 tansig tansig logsig, 输出层传递函数为 purelin, 训练函数为 trainlm, 学习速率为 0.05, 目标误差 , 最大训练迭代为次. BP 神经网络训练前, 为增强原棉各品质指标数据差异显著性, 各关键因素的数据均进行归一化, 原棉品质各数据值均减去其绝对值数值最大的值作为输出值. 依据 Kolmogorov 定理设计网络拓扑结构, 发现 3 层网络结构 1 种,4 层网络结构 21 种,5 层网络结构 33 种. 以表 2 内的轧花数据为基础数据, 建立相应预测模型, 经试算得出模型目标值与预测值的相关系数, 如表 3 所示. 比较表 3 内不同网络结构的模型相关系数, 发现和网络结构模型的相关系数 R 均比同类拓扑结构的值大, 分别为和 , 其值均约等于 1. 原棉品质指标预测模型效果最佳的层网络拓扑结构 BP 网络拓扑结构分别确定为和 , 网络结构如图 2 图 4 所示和网络拓扑结构的 BP 神经网络模型训练样本回归直表 3 不同拓扑结构模型相关系数模型结构种类相关系数 R 模型结构种类相关系数 R 线, 如图 5 图 7 所示. 图 5 图 7 中, 纵坐标 Y 为网络测试输出值, 是轧花品质预测模型 (BP 神经网络模型 ) 训练后计算所得的指标值 ; 横坐标 X 为网络测试目标值, 是轧花品质预测模型训练后所要达到的目标值. 即和网络拓扑结构模型的回归直线与斜率为 1 的直线 (Y=X) 基本相吻合. 由此表明, 和网络拓扑结构的轧花品质预测模型对 MYG96 型轧花机进行轧花品质预测均很有效. 图 2 BP 神经网络模型拓扑 (3-7-3) 52

5 第 1 期李勇等 : 不同拓扑结构原棉品质指标预测模型的预测效果对比纺织工程图 3 BP 神经网络模型拓扑 ( ) 图模型训练样本输出回归直线图 4 BP 神经网络模型拓扑 ( ) 采用均方根误差 (MSE) 特征指标进行比较 3 种网络结构的预测效果, 各网络结构预测模型的 MSE 指标, 见表 4. 由表 4 可知, 网络拓扑结构的 BP 神经网络模型的拟合效果要优于和网络拓扑结构的 BP 神经网络模型的拟合效果. 表 4 不同 BP 网络拓扑结构预测模型仿真结果误差对比网络拓扑结构训练模型 MSE 测试模型 MSE 图模型训练样本输出回归直线 5 预测效果验证网络拓扑结构的 BP 神经网络对手摘原棉的品质指标进行验证, 手摘原棉 UHML Str SF 指标估测值与实测值对比, 见图 8. 由图 8 可知, 手摘原棉 UHML Str SF 的模型估测值与试验实测值极为相近. 由此表明, 网络拓扑结构的 BP 神经网络对轧花厂轧花机的轧花原棉品质可实现有效预测. 6 结论选库尔勒某手摘籽棉轧花厂为生产实践试验图模型训练样本输出回归直线场, 选择籽棉回潮率轧花速度和喂花量 3 个关键因素作为输入层自变量, 建立 3 个轧花品质指标 (UHML Str SF) 的预测模型. 对比不同网络结构预测模型的预测效果, 发现网络拓扑结构的 BP 神经网络测模型效果最佳, 该网络结 53

6 纺织工程第 26 卷构预测模型的预测输出值与试验目标值的相关系数达运用 BP 神经网络模型可实现籽棉轧花品质指标的有效预测. 此方法研究开发于手摘籽棉轧花原棉品质在线监控软件开发. 验 [J]. 棉纺织技术,2005,33(3): [4] 王敏. 机采棉清理加工工艺试验研究 [D]. 兰州 : 甘肃农业大学,2009. [5]HOLT G,LAIRD W.Screen for optimaloperating parametersforthepoweredrolginstandusingtaguchi s robustdesign[j].engineeringandginning,2007,11(1): [6] 董全成, 冯显英. 基于自适应模糊免疫 PID 的轧花自动控制系统 [J]. 农业工程学报,2013,29(23): [7] 王少林, 茅忠明, 伍贻文. 棉花加工自动控制系统的设计 [J]. 农业机械学报,2002,33(1):54-56,59. [8] 胡雪棉, 赵国浩. 基于 Matlab 的 BP 神经网络煤炭需求预测模型 [J]. 中国管理科学,2008(S1): [9] 李惠军, 朱磊. 基于 BP 人工神经网络的纱线毛羽预测研究 [J]. 棉纺织技术,2011,39(1): [10] 李勇, 陈晓川, 汪军, 等. 基于 BP 神经网络的机采原棉品质指标预测模型 [J]. 棉纺织技术,2015,43(1):17-20,56. [11] 李勇, 陈晓川, 汪军, 等. 基于 BP 神经网络的原棉短纤指数预测模型 [J]. 纺织学报,2014,35(8): [12] 刘厚林, 吴贤芳, 王勇, 等. 基于 BP 神经网络的离心泵关死点功率预测 [J]. 农业工程学报,2012,28(11):45 图网络结构的手摘棉品质指标预测值与实测值对比参考文献 : [1] 张成梁. 棉花加工过程智能化关键技术研究 [D]. 济南 : 山东大学,2011. [2] 袁志清. 世界各主要产棉国棉花品质分析及适纺性研究 [D]. 石家庄 : 河北科技大学,2013. [3] 张兆峰, 欧阳光红, 徐炳琴. 机采棉的性能特征及纺纱试 -49. [13] 胡昌军. 双隐层 BP 神经网络模型在区域水安全评价中的应用 [J]. 水资源与水工程学报,2013,24(3): [14] 郑绪枝, 雷靖, 夏薇. 基于快速确定隐层神经元数的 BP 神经网络算法 [J]. 计算机科学,2012,39(6): [15] 王泽平. 基于 GA-BP 与多隐层 BP 网络模型的水质预测及比较分析 [J]. 水资源与水工程学报,2013,24(3): [16] 赵振宇, 徐用懋. 模糊理论和神经网络的基础与应用 [M]. 北京 : 清华大学出版社,

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