鄢 威，張 華，江志剛

YAN Wei,ZHANG Hua,JIANG Zhi-gang

（武漢科技大學(xué) 機械制造與自動化學(xué)院，武漢 430081）

0 引言

綠色制造是一種綜合考慮環(huán)境影響和資源效率的現(xiàn)代制造模式，其目標(biāo)是使得產(chǎn)品從設(shè)計、制造、包裝、運輸、使用到報廢處理的整個產(chǎn)品生命周期中，對環(huán)境的影響負(fù)作用為零或者極小，資源消耗盡可能小，并使企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和社會效益協(xié)調(diào)優(yōu)化[1]。機械加工系統(tǒng)作為制造企業(yè)實施綠色制造的基本單元之一，建立綠色預(yù)警模型有利于指導(dǎo)制造企業(yè)的綠色化改進(jìn)，對制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的作用。

隨著綠色制造理論、技術(shù)研究的深入，國內(nèi)外許多學(xué)者在機械加工系統(tǒng)綠色性分析評價方面進(jìn)行了大量的研究。Gutowski等通過大量實驗和數(shù)據(jù)收集，分析了制造過程中造成資源消耗和環(huán)境排放的主要因素和狀況，應(yīng)用熱動力學(xué)方法建立了機械加工系統(tǒng)的能量計算模型[2,3]；Bennett等對制造過程環(huán)境影響因素進(jìn)行分析，從加工設(shè)備的角度提出了一種綠色優(yōu)化決策方法減少制造過程的物料和能量消耗[4]；Diaz等分析了綠色制造的實施特性，提出了減少機床資源和能源消耗的設(shè)計和運行策略[5]；Mori等通過對機床主軸電機和伺服電機進(jìn)行研究，提出了一種機床能效函數(shù)[6]；Konstantions利用LCA方法，分析了磨削淬火過程的環(huán)境排放特性[7]；Parag分析了數(shù)控加工系統(tǒng)刀具、輔助設(shè)備等制造資源，統(tǒng)一制造資源模型(UMRM)提供支持自動化的工藝規(guī)劃決策[8]。在國內(nèi)，劉飛等建立了調(diào)度優(yōu)化模型來最小化制造系統(tǒng)的能量消耗和加工時間[9]；修世超等建立了磨削工藝綠色度評價指標(biāo)體系，并對各項指標(biāo)的影響因素進(jìn)行了分析[10]；尹勇等從宏觀和微觀兩個角度建立了綠色產(chǎn)品制造的整個生命周期中的物能資源消耗模型，在此基礎(chǔ)上對制造過程能源消耗的基本特性進(jìn)行了分析[11]?？偟膩碚f，目前國內(nèi)外的研究主要集中在機械加工系統(tǒng)綠色性的后期評價，缺乏前期診斷方法和工具。因此，本文在前期研究基礎(chǔ)上，利用GA-BP混合算法建立了機械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型，力圖在制造過程前期找出影響綠色性的因素。

1 GA-BP 混合算法

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效模擬人腦的思維方式來解決問題，一個三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能完成任意輸入到輸出層的轉(zhuǎn)換[12]，由于其優(yōu)越的非線性逼近能力，泛化能力和容錯能力，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用于語音識別、工業(yè)過程控制、庫存預(yù)測、自適應(yīng)控制等領(lǐng)域，并取得了顯著的應(yīng)用效果[13,14]。其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

在圖1中，Xin為輸入變量，wij,wj分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層和輸出層的權(quán)重函數(shù)，Oi為輸出變量，n,l,m分別為輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點數(shù)，其中n,m由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出參數(shù)決定，l由網(wǎng)絡(luò)的非線性程度決定，其選取原則為先由經(jīng)驗公式算出初始值，再通過大量實驗，計算輸出的相對誤差和網(wǎng)絡(luò)收斂速度對其值不斷進(jìn)行調(diào)整。一般來說，選取節(jié)點太少可能影響學(xué)習(xí)樣本識別率和網(wǎng)絡(luò)容錯能力，但節(jié)點過多會增加網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間，導(dǎo)致過度學(xué)習(xí)。

對機械加工系統(tǒng)綠色性而言，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效地避免輸入指標(biāo)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，簡化計算，但傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)等等的缺點。遺傳算法作為一種具有良好全局優(yōu)化能力的智能算法，能有效地避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一缺點。GA-BP混合算法即是利用遺傳算法的全局優(yōu)化能力來確定一個較小的解空間，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個較小的解空間中計算出最優(yōu)解，與單一的遺傳算法或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，這一方法能克服遺傳算法難以局部優(yōu)化的缺點，同時加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)，具有良好的魯棒性、容錯能力和自適應(yīng)能力。

2 機械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型

2.1 綠色預(yù)警指標(biāo)體系的建立

科學(xué)合理的指標(biāo)體系建立預(yù)警的關(guān)鍵，因此，在建立監(jiān)控指標(biāo)體系前應(yīng)首先對機械加工系統(tǒng)的資源環(huán)境屬性、生產(chǎn)安全狀態(tài)進(jìn)行分析。

機械加工系統(tǒng)是將制造資源轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品或零件的基本運動形態(tài)，通過制造設(shè)備及輔助設(shè)施、制造技術(shù)和操作者共同作用，從而轉(zhuǎn)變或改變原材料（或坯料）的形態(tài)、結(jié)構(gòu)、性質(zhì)、外觀等來實現(xiàn)制造功能[15]，其通過物能資源（原材料、輔助材料、能量等）的輸入，輸出合格產(chǎn)品或零件，同時輸出廢品、副產(chǎn)品、廢料等固體廢棄物以及廢氣、廢液、噪聲、振動、輻射等排放物，這些排放物可能對生態(tài)環(huán)境、人體健康、車間環(huán)境和生產(chǎn)安全等造成危害和影響。

因此，機械加工系統(tǒng)的綠色預(yù)警應(yīng)包含資源消耗預(yù)警、能源消費預(yù)警、環(huán)境排放預(yù)警和安全生產(chǎn)預(yù)警四個部分[16]，其指標(biāo)體系框架如圖2所示。

2.2 綠色預(yù)警模型的建立

本文建立的機械加工系統(tǒng)預(yù)警模型包括2個部分：單一指標(biāo)預(yù)警模型和綜合指標(biāo)預(yù)警模型。

1）單一指標(biāo)預(yù)警模型：對機械加工系統(tǒng)單一指標(biāo)的預(yù)警判定，主要針對某些在國家標(biāo)準(zhǔn)、相關(guān)法律法規(guī)中有明確限定的指標(biāo)。如“噪聲”指標(biāo)，在國標(biāo)GB12348-2008中就明確限定不得高于70dB(A)，如測量值大于此值，則應(yīng)發(fā)出預(yù)警信號。

2）綜合指標(biāo)預(yù)警模型：當(dāng)所有單一指標(biāo)均符合相關(guān)限定時，則應(yīng)對此機械加工系統(tǒng)整體的綠色程度進(jìn)行分析。

在進(jìn)行綜合指標(biāo)預(yù)警時，應(yīng)首先對輸入指標(biāo)進(jìn)行量化處理。本文采取的方法是：對于沒有明確限定的指標(biāo)x，利用實驗和加工原始數(shù)據(jù)方法確定最大值Xmax和最小值Xmin，利用進(jìn)行歸一化處理。

圖2 綠色預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)體系框架

對于綜合預(yù)警結(jié)果，本文將其分為三個等級：良好(0.0-0.4)、一般(0.4-0.7)和差(0.7-1.0)，如計算結(jié)果在差的范圍內(nèi)，將發(fā)出預(yù)警信號；計算結(jié)果在良好或一般的范圍內(nèi)，則不發(fā)出預(yù)警信號。預(yù)警等級如表1所示。

表1 綠色預(yù)警等級

2.3 綠色預(yù)警模型求解

1）限定性指標(biāo)分析模塊求解：求實際數(shù)據(jù)xi與限定值Xi的差值

xi?Xi＞0，輸出超標(biāo)指標(biāo)xi；

xi?Xi≤0，作為待評價樣本進(jìn)入綜合預(yù)警模塊；

2）綜合分析模塊求解

(1)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入節(jié)點數(shù)m，輸出節(jié)點數(shù)n，取1個隱層，節(jié)點數(shù)為l，訓(xùn)練精度ε；遺傳算子及相關(guān)參數(shù)：種群規(guī)模N，選擇概率 Ps，交叉概率Pe，變異概率Pm，權(quán)值變化范圍參數(shù)α，遺傳進(jìn)化代數(shù)A；

(2)量化輸入、輸出參數(shù)，按照前文采用的量化方法將輸入、輸出參數(shù)規(guī)范至(0,1)之間；

(3)建立遺傳算法權(quán)重矩陣，隨機產(chǎn)生一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值作為一個染色體進(jìn)行編碼，則整體權(quán)重矩陣為：

(4)分別計算每個染色體在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差Δ Ei，得染色體適應(yīng)值：（其中，M為一個極大數(shù)，保證遺傳算法適應(yīng)值朝增大的方向進(jìn)化）；

(5)按照選擇概率 Ps選擇適應(yīng)值最大的個體構(gòu)成父本，為防止染色體退化，在選擇運算時，max(f( i))對應(yīng)的染色體直接進(jìn)入下一代；

(6)選定遺傳算法權(quán)值變化范圍參數(shù)α(0＜α＜1)，計算新一代群體：

(7)變異運算，選出2條不同染色體不同基座上的基因進(jìn)行變異計算；

(8)重復(fù)(3)～(7)步驟，得到BP網(wǎng)絡(luò)誤差最小的一組完整的初始權(quán)值和閾值；

(9)將訓(xùn)練好的初始權(quán)值存入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對待求樣本進(jìn)行計算分析。

該模型充分利用遺傳算法優(yōu)秀的全局搜索能力尋求全局最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和記憶功能訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，建立綠色監(jiān)控指標(biāo)和加工系統(tǒng)綠色預(yù)警等級之間的映射關(guān)系，得出接近于人類思維模式的綜合評價結(jié)果。同時，考慮到相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)規(guī)范對監(jiān)控指標(biāo)的限制，加入了限定性指標(biāo)的分析功能，其框圖模型如圖3所示。

3 案例應(yīng)用

根據(jù)上述建模原理，在某閥門廠建立了綠色監(jiān)控模型，并以產(chǎn)品閥體TA082的生產(chǎn)過程實際監(jiān)測數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了校驗。

選取閥體TA082的生產(chǎn)過程中的3個監(jiān)測值作為待分析對象，該廠取得了ISO9001質(zhì)量管理體系、ISO14001環(huán)境體系認(rèn)證，各監(jiān)測值均在限定性指標(biāo)界定范圍之內(nèi)，因此在實際生產(chǎn)中只需要對監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。閥體TA082的3組綠色監(jiān)控指標(biāo)量化值如表2所示。

圖3 機械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型框架

表2 TA082綠色監(jiān)控指標(biāo)

利用Matlab7.1編寫GA-BP算法訓(xùn)練程序，根據(jù)監(jiān)控指標(biāo)設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)：輸入節(jié)點數(shù)m=16，輸出節(jié)點數(shù)n=1，隱層節(jié)點數(shù)l=8，學(xué)習(xí)率η=0.01，給定收斂值ε=0.01；設(shè)置遺傳算法運行參數(shù)：種群規(guī)模N=25，交叉概率 Pe=0.8，變異概率 Pm=0.005，權(quán)值變化范圍α=0.5，遺傳進(jìn)化代數(shù)A=100。以閥體TA082 30組歷時實例數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計算，訓(xùn)練過程如圖4所示，訓(xùn)練結(jié)果與實際結(jié)果如圖5及表3所示。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

圖5 訓(xùn)練結(jié)果與實際結(jié)果比較

表3 訓(xùn)練結(jié)果與實際結(jié)果比較

在表3中，最大相對誤差為3.86%，最小為0.11%，說明該模型和方法基本反映了閥體TA082制造過程的綠色性狀況。將表2中待分析的3個實例作為檢測樣本分別輸入此訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，計算結(jié)果如表4所示。

表4 待分析樣本的計算結(jié)果和預(yù)警狀態(tài)

利用GB-BP混合算法建立的機械加工系統(tǒng)綠色監(jiān)控模型在閥體TA082生產(chǎn)過程綠色監(jiān)測評價中計算結(jié)果偏差相對穩(wěn)定，能較為準(zhǔn)確的反應(yīng)該廠實際生產(chǎn)狀況，是一個合理且可行的監(jiān)控模型。

4 結(jié)論

通過對機械加工系統(tǒng)綠色特性的分析，利用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合算法建立了機械敬愛工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型，并對模型的指標(biāo)體系、模型求解方法進(jìn)行了研究。案例應(yīng)用表明，該模型能較好的反應(yīng)閥體（TA082）的生產(chǎn)狀況，具有良好的應(yīng)用前景。

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