□楊麗麗

(江蘇蘇美達(dá)輕紡國(guó)際貿(mào)易有限公司江蘇南京210018)

基于大數(shù)據(jù)背景下的紡織制造系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究

□楊麗麗

(江蘇蘇美達(dá)輕紡國(guó)際貿(mào)易有限公司江蘇南京210018)

在當(dāng)前的紡織業(yè)發(fā)展過(guò)程中需要解決系統(tǒng)集成以及數(shù)據(jù)管理的問(wèn)題，按照紡織制造流程，而對(duì)產(chǎn)生工序中的海量數(shù)據(jù)實(shí)施分析，從而能夠?qū)?chē)間制造中在信息銜接問(wèn)題的解決帶來(lái)幫助。因此，這就需要對(duì)之前已存在的數(shù)據(jù)系統(tǒng)、傳感器以及文本類(lèi)型而建構(gòu)紡織大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，從而有效幫助解決信息銜接的問(wèn)題，從而能夠使得紡織制造在大數(shù)據(jù)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)的目標(biāo)。

大數(shù)據(jù)背景；紡織制造；系統(tǒng)設(shè)計(jì)；研究

1 大數(shù)據(jù)背景下紡織制造系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

為了能夠促進(jìn)紡織業(yè)能夠在海量的紡織數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)集成和管理的目標(biāo)，可以在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中將生產(chǎn)、研發(fā)以及設(shè)計(jì)等功能在集成管理的平臺(tái)中進(jìn)行統(tǒng)一管理，從而可以使得企業(yè)中的數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)共享以及供用的目的，同時(shí)還能夠幫助企業(yè)解決信息“孤島”的問(wèn)題。因此，這就需要在當(dāng)前所具有的信息量基礎(chǔ)上而分析紡織機(jī)械中的各種回路數(shù)據(jù)，并設(shè)計(jì)運(yùn)用HDFS進(jìn)行存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而MapReduce則可以分析和處理紡織中的海量數(shù)據(jù)，然后再通過(guò)HBase進(jìn)行各種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，最后能夠有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的目的。由于當(dāng)前在紡織制造方面和其他的機(jī)械工程存在較大的差異性[2]，其整個(gè)過(guò)程中都發(fā)生了化學(xué)和物理的變化，這就使得紡織制造中各類(lèi)數(shù)據(jù)需要在不同的信息中心進(jìn)行交換，所以紡織中的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以通過(guò)抽取纖維屬性和成紗質(zhì)量之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)示，而紡織中的整個(gè)數(shù)據(jù)都和“品種”之間建立了良好的關(guān)系，同時(shí)通過(guò)大數(shù)據(jù)收集的方式而能夠把上層計(jì)劃和底層控制層的信息銜接起來(lái)，例如纖維屬性和紡紗質(zhì)量的非線性關(guān)系，都能夠在這層關(guān)系中得到很好的展示。從大數(shù)據(jù)的角度分析，大數(shù)據(jù)所構(gòu)建的結(jié)構(gòu)能夠在不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中進(jìn)行實(shí)施獲取，從而建立多個(gè)數(shù)據(jù)信息之間的鏈接關(guān)系，其主要的目的就是能夠在不同的品種數(shù)據(jù)中找到一定的相關(guān)性，從而有效增強(qiáng)紡織中低層數(shù)據(jù)收集和分析的能力[3]，最后，紡織數(shù)據(jù)就可以在這一關(guān)系規(guī)則中而掌握數(shù)據(jù)對(duì)接，并進(jìn)行科學(xué)處理，如通過(guò)數(shù)據(jù)融合的方式而進(jìn)行處理，從而能夠從海量的數(shù)據(jù)充分“挖掘”纖維屬性和紡紗質(zhì)量或者是坯布質(zhì)量關(guān)系，通過(guò)在線檢測(cè)的方式而掌握織物成品的質(zhì)量。

2 大數(shù)據(jù)背景下紡織數(shù)據(jù)分析

2.1 紡織數(shù)據(jù)分析

一般情況下，紡織數(shù)據(jù)主要從織布車(chē)間中的案例進(jìn)行分析。如果企業(yè)中一定有300臺(tái)織機(jī)，然而每臺(tái)織機(jī)在不同的轉(zhuǎn)速中需要作出不同的調(diào)整。在本文中所論述的問(wèn)題采用的機(jī)械類(lèi)型是CJ 140×140，而機(jī)械的計(jì)劃轉(zhuǎn)速大約是460r/min。結(jié)合特定條件下的工藝分析可知，織機(jī)系統(tǒng)中所產(chǎn)生脈沖信號(hào)數(shù)是7.7個(gè)/s（織機(jī)產(chǎn)生過(guò)程中每秒所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄是7條)。除了正常的檢修和維護(hù)工作之外，織機(jī)每天運(yùn)轉(zhuǎn)四班所需要的時(shí)間是24h，那么300臺(tái)織機(jī)在產(chǎn)生中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄是6 000多萬(wàn)條，而一天安排三個(gè)同時(shí)進(jìn)行產(chǎn)生所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)記錄是180多萬(wàn)條。根據(jù)織機(jī)在生產(chǎn)中所得到的數(shù)據(jù)表可知，每個(gè)字段數(shù)據(jù)類(lèi)型共需500 B，那么織布每天產(chǎn)生數(shù)據(jù)量乘以每條記錄所占空間的字節(jié)數(shù)可以得到84.5 GB。從制造層面分析可知，紡織企業(yè)車(chē)間中每天產(chǎn)生數(shù)據(jù)量是0.66TB，同時(shí)通過(guò)紡織機(jī)而帶動(dòng)的電動(dòng)機(jī)回路數(shù)據(jù)，織機(jī)中的文本類(lèi)型、配棉以及工藝數(shù)據(jù)，都可以為設(shè)備信號(hào)的輸出而提供數(shù)據(jù)資料[4]。但是在紡織制造中屬于非線性以及多變量的系統(tǒng)，這就導(dǎo)致了制造過(guò)程中所得到的數(shù)據(jù)具有不確定性問(wèn)題，如數(shù)據(jù)量出現(xiàn)倍增的情況等，從而難以保證紡織制造中的質(zhì)量和產(chǎn)量數(shù)據(jù)，這對(duì)紡織企業(yè)獲取有效數(shù)據(jù)資料也帶來(lái)較大的影響。因此，在無(wú)“大數(shù)據(jù)”背景下，企業(yè)如何獲取準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)而為生成提供幫助，已成為了國(guó)內(nèi)外研究者高度關(guān)注的重要問(wèn)題。

2.2 試驗(yàn)比較分析

運(yùn)用k-means的算法并結(jié)合Dk-means進(jìn)行驗(yàn)證與對(duì)比，從而很好地掌握纖維屬性、坯布質(zhì)量以及紡紗質(zhì)量三者的關(guān)系，并在紡織大數(shù)據(jù)中根據(jù)存儲(chǔ)體系而做好品種分類(lèi)，進(jìn)而能夠有效提取出棉紗的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)一共涉及了四個(gè)數(shù)據(jù)源，第一個(gè)是紡織中ERP系統(tǒng)以及清梳車(chē)間的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，這主要是提取其基本原料纖維所具有的屬性數(shù)據(jù)，如纖維拉伸的數(shù)據(jù)；第二個(gè)是細(xì)紗車(chē)間以及筒并捻車(chē)間中的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，這主要是掌握良好紗線質(zhì)量的數(shù)據(jù)；第三個(gè)是織布車(chē)間中的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，這主要是提取坯布的質(zhì)量數(shù)據(jù)，通過(guò)整合這些數(shù)據(jù)資料能夠?yàn)樵囼?yàn)提供良好的數(shù)據(jù)集[5]。在試驗(yàn)中平臺(tái)搭建是：Windows2003和PC服務(wù)器（2臺(tái)），再結(jié)合其他的服務(wù)器供2臺(tái)，從而形成了內(nèi)存是32GB、硬盤(pán)容量1TB以及1GB/s的帶寬峰值系統(tǒng)，并用VS2008算法編程同時(shí)進(jìn)行測(cè)試。

本試驗(yàn)中的具體設(shè)計(jì)內(nèi)容中運(yùn)用機(jī)器200臺(tái)，并對(duì)每臺(tái)機(jī)器中的100個(gè)進(jìn)程進(jìn)行Dk-means的聚類(lèi)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，一共分成三個(gè)小組進(jìn)行聚類(lèi)測(cè)試，其中在小數(shù)據(jù)中的容量是2GB，而在大表數(shù)據(jù)中的容量是1TB。從第1組中選取二維數(shù)據(jù)一共100個(gè)，并根據(jù)棉紗的品種將其劃分為四個(gè)不同的類(lèi)型，從而能夠?qū)⑷后w的規(guī)模對(duì)應(yīng)是4，同時(shí)通過(guò)最大的迭代次數(shù)是20，而聚類(lèi)的效果圖如下所示。由此可見(jiàn)，數(shù)據(jù)量中的二維數(shù)據(jù)是100個(gè)，并且品種的分類(lèi)比較少時(shí)，那么k-means和Dk-means的算法之間存在區(qū)別就不顯著，然而局部的尋優(yōu)能力卻十分強(qiáng)。所以，紡織大數(shù)據(jù)的環(huán)境之下，紡織制造中的數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析可以最大限度的改進(jìn)Dk-means和k-means算法的全局尋優(yōu)能力，同時(shí)也能夠在傳送聚簇和紡織數(shù)據(jù)中避免大量數(shù)據(jù)的傳送，這在一定程度上能夠有效提升聚類(lèi)分析效率，從而能夠?yàn)楹Ａ康募徔棓?shù)據(jù)提取而做好準(zhǔn)備。

3 大數(shù)據(jù)背景下異構(gòu)紡織數(shù)據(jù)融合

3.1 局部融合

通過(guò)紡織制造中的各個(gè)數(shù)據(jù)環(huán)境分析可知，傳感器的構(gòu)成主要是由Hadoop中三層紡織所得到的數(shù)據(jù)并進(jìn)行存儲(chǔ)的體系，這一中心主要是運(yùn)用下位機(jī)的監(jiān)測(cè)器而有效掌握傳感器數(shù)據(jù)信息并實(shí)施推理，從而能夠更好地達(dá)到數(shù)據(jù)判斷的目的。但是，在不同的監(jiān)測(cè)器中，其傳感器提供數(shù)據(jù)很容易會(huì)對(duì)制造過(guò)程而帶來(lái)較大的影響，其中還存在一些不確定的因素，例如機(jī)臺(tái)、原料、環(huán)境以及系統(tǒng)等都會(huì)受到干擾，正是這些不確定的因素會(huì)嚴(yán)重的影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，尤其是生產(chǎn)過(guò)程中的高維、強(qiáng)相關(guān)、非線性以及多噪聲的特點(diǎn)都會(huì)受到嚴(yán)重的影響[5]。而在D-S證據(jù)相關(guān)的理論指導(dǎo)下，這種具有不確定性的推理方式就會(huì)在處理數(shù)據(jù)中有一定的優(yōu)勢(shì)，即能夠用信任函數(shù)方式而代替概率，并且也可以有效集合方式而有效掌握數(shù)據(jù)。除此之外，在D-S證據(jù)的理論下，需要解決上文中所提到的四個(gè)特點(diǎn)也能夠提供良好的保障。所以通過(guò)局部融合的方式而更好地掌握傳感器中加權(quán)因子的分配方式。

3.2 紡織數(shù)據(jù)融合近似算法

通過(guò)證據(jù)組的方式而有效掌握各個(gè)不同的規(guī)則，其中k作為一個(gè)有效衡量證據(jù)沖突情況的系數(shù)，可以對(duì)其實(shí)施計(jì)算，例如當(dāng)k=1時(shí)，這就表示D-S證據(jù)不可以采用組合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。正如上文所述，在規(guī)定的數(shù)據(jù)融合的背景下，紡織制造中下位機(jī)的監(jiān)測(cè)器可以實(shí)時(shí)收集數(shù)據(jù)，而且還不會(huì)受到外界的影響。例如其中所發(fā)生的概率，其賦值是0時(shí)，分配問(wèn)題就會(huì)k=1或者是趨于1，進(jìn)而使得數(shù)據(jù)融合過(guò)程中的結(jié)果和實(shí)際結(jié)構(gòu)之間出現(xiàn)相悖的問(wèn)題，然而D-S的證據(jù)理論則可以有效解決近似算法中的問(wèn)題[6]。其基本的思路是Mass函數(shù)減少焦元的個(gè)數(shù)，而能夠在簡(jiǎn)化計(jì)算中掌握良好的數(shù)據(jù)。當(dāng)Mass函數(shù)產(chǎn)Bayes的信任函數(shù)，那么Mass函數(shù)則可以用Bayes代替，從而不會(huì)對(duì)Dempster的合成規(guī)則帶來(lái)影響。

結(jié)束語(yǔ)

本文通過(guò)分析紡織制造系統(tǒng)集成和數(shù)據(jù)管理是如何進(jìn)行運(yùn)作的，在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下提出了構(gòu)建完備的系統(tǒng)方式，從而使得紡織中的各種業(yè)務(wù)以及生產(chǎn)數(shù)據(jù)能夠不斷提升集成效率，并在運(yùn)行速度較快、結(jié)果處理準(zhǔn)確和易維護(hù)中可以解決紡織企業(yè)的上層計(jì)劃和車(chē)間制造層信息難以銜接的問(wèn)題，同時(shí)在整體優(yōu)化中保障紡織企業(yè)能夠在信息化中提升紡織效率。

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1004-7026（2017）04-0101-02

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10.16675/j.cnki.cn14-1065/f.2017.04.075