張家寶 徐 洋 邵景峰

（西安工程大學(xué)，陜西西安，710048）

棉紡質(zhì)量預(yù)測是棉紡學(xué)術(shù)界長期探討但又未能徹底解決的熱點(diǎn)問題，這其中的最大難點(diǎn)在于影響棉紡質(zhì)量的因素眾多且相互交織，導(dǎo)致其中的關(guān)鍵因素難以識別。揭示棉紡質(zhì)量特征值的波動機(jī)理、明晰各類影響因素與棉紡質(zhì)量特征值之間關(guān)系是解決該問題的重要舉措。

學(xué)者們對棉紡質(zhì)量預(yù)測的研究始于20世紀(jì)90年代初［1］，其研究焦點(diǎn)在于相關(guān)優(yōu)化算法在棉紡質(zhì)量預(yù)測方面的應(yīng)用。比如ADMUTHE L S等［2］利用減聚類、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法，提出了一種混合紡紗質(zhì)量預(yù)測模型，并將其應(yīng)用于紡紗過程的模擬和優(yōu)化；ZUREK W等［3］根據(jù)單纖維應(yīng)力-應(yīng)變曲線的分析和纖維性能建立數(shù)學(xué)模型，預(yù)測紗線的強(qiáng)力和斷裂伸長率；PULIDO M等［4］根據(jù)纖維的3個重要特性（長度、細(xì)度和強(qiáng)力）之間的線性關(guān)系，研究了纖維長度與棉紡質(zhì)量之間的線性關(guān)系。后來，隨著理論研究的不斷深入，其研究焦點(diǎn)在于通過數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法對質(zhì)量預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練方面。比如AKHTAR K S等［5］針對BP訓(xùn)練算法收斂于局部極小的問題，將差分進(jìn)化和LMBP算法結(jié)合形成一種混合算法（Hybrid Algorithm），提出了一種基于混合算法的紡紗質(zhì)量預(yù)測模型；MOZAFARY V等［6］借助紗線數(shù)據(jù)，提出了一種將聚類和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的挖掘算法，并將其用于紡紗質(zhì)量預(yù)測；PEYRAVI A等［7］提出了一種基于穩(wěn)健回歸和附加平方和的紗線質(zhì)量預(yù)測方法。

在我國，眾多學(xué)者們從不同視角探討了這一問題，早期的研究焦點(diǎn)主要集中在基于支持向量機(jī)的紡紗質(zhì)量預(yù)測模型方面。比如YANG J G等［8］研究基于支持向量機(jī)的紗線質(zhì)量預(yù)測模型，結(jié)果表明該模型在小樣本和噪聲數(shù)據(jù)環(huán)境下仍能保持一定的預(yù)測精度；李蓓智等［9］針對支持向量機(jī)在參數(shù)選擇方面的費(fèi)時問題，充分利用遺傳算法的全局搜索能力，提出了一種基于遺傳算法的支持向量機(jī)參數(shù)選取方法。近年來，隨著智能技術(shù)在棉紡過程的應(yīng)用，學(xué)者們的研究焦點(diǎn)集中在質(zhì)量預(yù)測模型的訓(xùn)練方面，比如LIANG X等［10］提出了一種基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙向智能優(yōu)化模型，將其用于解決纖維生產(chǎn)過程中的過程優(yōu)化和品種開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了工藝配置和產(chǎn)品性能的雙向建模，其計(jì)算性能優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型；HAN H G等［11］提出了一種基于改進(jìn)LM學(xué)習(xí)算法的自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，結(jié)果表明該模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)緊湊且預(yù)測精度有了顯著提高；許少華等［12］提出一種基于混沌遺傳與帶有動態(tài)慣性因子的粒子群算法相結(jié)合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過程中訓(xùn)練速度慢的問題。

通過文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外學(xué)者對紡紗質(zhì)量預(yù)測的研究主要圍繞纖維屬性、紡紗質(zhì)量及工藝參數(shù)之間的依賴關(guān)系進(jìn)行建?；蛩惴ㄔO(shè)計(jì)，但還缺乏纖維屬性與紡紗質(zhì)量之間非線性關(guān)系的探討，以及影響因素與紡紗質(zhì)量之間關(guān)系的研究。

1 問題定義

棉紡過程流程長、工序多，是一個典型的復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)［13］。在這個工業(yè)系統(tǒng)中，每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)除正常的生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)過程和運(yùn)行管理數(shù)據(jù)外，還包括傳統(tǒng)的控制回路、文本類型的訂單、紗疵圖像等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并隨著應(yīng)用精度的提高呈幾何級遞增，形成了典型的“海量紡紗數(shù)據(jù)”。

在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下，影響棉紡質(zhì)量的因素眾多（如原料、人、設(shè)備等）且相互交織，致使棉紡過程的質(zhì)量難以實(shí)時預(yù)測。為此，根據(jù)人機(jī)系統(tǒng)工程學(xué)理論，將影響棉紡質(zhì)量波動的各類因素k分為纖維屬性、系統(tǒng)（由于紡紗設(shè)備生產(chǎn)商預(yù)先給紡紗設(shè)備安裝了生產(chǎn)控制系統(tǒng)，在整個紡紗過程中，企業(yè)判斷紡紗產(chǎn)量、質(zhì)量的優(yōu)劣均以此系統(tǒng)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，為此該系統(tǒng)的性能指標(biāo)、控制基準(zhǔn)、計(jì)數(shù)標(biāo)準(zhǔn)等對棉紡質(zhì)量數(shù)據(jù)精度直接產(chǎn)生影響，本文將這種影響定義為系統(tǒng)）、人為、設(shè)備、工藝方法、車間溫濕度6大類，并分別定義為矢量Z，即Z=（Z1，Z2，…，Z6）T。這樣，在棉紡過程中，將各質(zhì)量輸出特征值定義為Yj（j=1，2，…，q）。其中，j表示質(zhì)量特征值數(shù)量；q表示質(zhì)量特征值總數(shù)，且j≤q。同時，第k個因素Zk（k=1，2，…，6）對質(zhì)量特征值Yj的影響，可以定義成如式（1）所示的映射函數(shù)關(guān)系［14］。

式中：gk為映射函數(shù)。

2 棉紡質(zhì)量損失函數(shù)設(shè)計(jì)與計(jì)算

2.1 基于多重相關(guān)特征的質(zhì)量損失公差

為了進(jìn)一步表達(dá)影響因素與多個質(zhì)量特征值之間的相關(guān)關(guān)系，利用Taylor公式將式（1）展開，并從中略去二階以上的高次項(xiàng)，使其形成式（2），并將式（2）進(jìn)行轉(zhuǎn)化使其形成式（3）。

式中：ΔYj表示質(zhì)量特征值Yj與其質(zhì)量特征值平均值之間的偏差，即ΔYj=Yj-，Mk=gk（）；Dk表示質(zhì)量特征值。

根據(jù)貝葉斯統(tǒng)計(jì)理論，假設(shè)所有的棉紡質(zhì)量特征值的波動規(guī)律遵循正態(tài)分布，則質(zhì)量特征值Dk遵循正態(tài)分布［15］，由 此Dk的 方差可表示為式（4）。其中，k=1，2，…，r，且r∈N。

如果棉紡質(zhì)量特征值之間有共同的特征，并且它們是相關(guān)的，那么第k和第k-1個特征值的協(xié)方差可表示為式（5）。其中，k=1，2，…，r。

2.2 基于工藝參數(shù)公差的質(zhì)量損失函數(shù)設(shè)計(jì)

根據(jù)棉紡工藝?yán)碚?，棉紡質(zhì)量形成過程中的纖維屬性、工藝參數(shù)與紡紗質(zhì)量之間相關(guān)關(guān)系，可設(shè)計(jì)成如圖1所示的相關(guān)關(guān)系。

圖1 工藝參數(shù)與棉紡質(zhì)量相關(guān)關(guān)系

根據(jù)圖1，將棉纖維屬性值（纖維長度、短纖維含量、馬克隆值等）與工藝參數(shù)（紗線號數(shù)、捻度、鋼絲圈直徑等）進(jìn)行組合，將其作為一個工藝參數(shù)組合函數(shù)Xji（i，j=1，2，…，p），其中p表示生產(chǎn)工序總數(shù)。在此基礎(chǔ)上，將條干CV、細(xì)節(jié)、粗節(jié)、斷裂強(qiáng)度、斷裂伸長率作為棉紡質(zhì)量特征值Yj。這樣，Yj與Xji之間可構(gòu)成一種函數(shù)關(guān)系，如式（6）所示。

式中：Xji表示質(zhì)量特征值Yj的第i步工藝參數(shù)組合；fj為映射函數(shù)。

同時，假設(shè)工藝參數(shù)組合函數(shù)Xji遵循正態(tài)分布，則Yj與Xji之間存在如式（7）所示的關(guān)系式。

式中：ΔXji表示工藝參數(shù)組合Xji與其平均值之間的偏差，即ΔXji=Xji-。

將式（7）代入式（4）和式（5），則可得如式（8）和式（9）所示的關(guān)系式。

由此，在棉紡質(zhì)量形成過程中，可以設(shè)定每個棉紡質(zhì)量特征值及公差遵循正態(tài)分布，并假定其相對于公差中點(diǎn)呈對稱的正態(tài)分布。這樣，若棉紡質(zhì)量特征值的波動范圍為±3δ（δ為正態(tài)分布的標(biāo)準(zhǔn)偏差），則質(zhì)量波動范圍為±0.027%［16］，這個結(jié)果在棉紡質(zhì)量管理過程中是可以接受的。

3 基于因素識別的棉紡質(zhì)量預(yù)測方法

灰色關(guān)聯(lián)分析方法作為灰色系統(tǒng)理論中的一種分析方法，在分析和確定系統(tǒng)諸因素之間的影響程度方面具有優(yōu)勢，這為探究影響因素與棉紡質(zhì)量特征值之間的相關(guān)關(guān)系提供了理論依據(jù)。

為此，將整個棉紡質(zhì)量形成過程視為一個灰色系統(tǒng)。在這個系統(tǒng)中，借助灰色關(guān)聯(lián)分析方法中的參考序列與比較序列，分析各類影響因素與棉紡質(zhì)量特征值之間的關(guān)系。具體過程如下。

（1）確定參考序列和比較序列。首先，以棉紡過程中最關(guān)鍵的細(xì)紗工序?yàn)槔?，以典型的F1518型細(xì)紗機(jī)為研究對象，按照細(xì)紗機(jī)羅拉轉(zhuǎn)速脈沖信號的產(chǎn)生周期1個/s，將其按照脈沖波峰的形成過程被等分成4個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)，這樣每個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)間隔為0.25 s。然后，按照采集點(diǎn)間隔，將整個棉紡過程數(shù)據(jù)采集點(diǎn)上對應(yīng)的棉紡質(zhì)量特征值波動幅度定義為｛X0j｝，其中j=1，2，…，N（N為數(shù)據(jù)采集點(diǎn)數(shù)），并將其作為參考序列，同時將各類影響因素構(gòu)成的時間序列定義為｛Xij｝，并將其作為比較序列，其中i=1，2，…，M；M為影響因素總數(shù)。在此基礎(chǔ)上，利用參考序列與比較序列的相關(guān)關(guān)系，以參考序列為行、比較序列為列構(gòu)造影響棉紡質(zhì)量形成過程的矩陣X，如式（10）所示。

式中：x0j是參考序列，表示棉紡質(zhì)量特征值的波動幅度；xij是比較序列，表示影響棉紡質(zhì)量的因素序列，且i=1，2，…，M；j=1，2，…，N。

（2）數(shù)據(jù)變換。由于各序列數(shù)據(jù)的量綱和絕對值的大小之間存在差異性，因此還需對序列的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)量級大體相近的無量綱數(shù)據(jù)。就數(shù)據(jù)的變換而言，目前常用的方法主要有初值化、均值化以及區(qū)間值化。

由于棉紡過程中的生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)過程和運(yùn)行管理數(shù)據(jù)，以及控制回路數(shù)據(jù)等，其采集和處理方式均以區(qū)間數(shù)據(jù)為主，因此在數(shù)據(jù)變換時利用區(qū)間值化進(jìn)行變換，具體過程如式（11）所示。

式中：i=0，1，…，M；j，k=1，2，…，N。

（3）求X′中比較序列與參考序列之間的求差序列Δij。在式（11）的基礎(chǔ)上，由Xij形成新矩陣，由此得到的求差序列如式（12）所示。

（4）求兩極最小差和最大差。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析方法，計(jì)算所得的兩極最小差和最大差如式（13）所示。

（5）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)Lij。關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算過程如式（14）所示。

式中：ρ為分辨系數(shù)且其值范圍為（0，1），表示影響因素對棉紡質(zhì)量的關(guān)聯(lián)程度。

（6）計(jì)算關(guān)聯(lián)度γi。在式（14）的基礎(chǔ)上，將影響棉紡質(zhì)量的各類因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)累加并求平均數(shù)，即為各影響因素的關(guān)聯(lián)度，具體的計(jì)算過程如式（15）所示。

（7）關(guān)聯(lián)度分析。在式（15）的基礎(chǔ)上，對計(jì)算所得的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，其中關(guān)聯(lián)度最大的序列所對應(yīng)的影響因素，即為影響棉紡質(zhì)量特征值波動的關(guān)鍵因素。

4 數(shù)據(jù)選擇與應(yīng)用驗(yàn)證

4.1 數(shù)據(jù)選取

以常用的JC 9.7 tex品種為例，從JC 9.7 tex管紗生產(chǎn)數(shù)據(jù)中獲取棉紡質(zhì)量特征值（條干CV、細(xì)節(jié)、粗節(jié)、斷裂強(qiáng)度、斷裂伸長率），并用區(qū)間值化進(jìn)行數(shù)據(jù)變換，具體選取原則：在數(shù)據(jù)采集過程中將沒有產(chǎn)生異常的紡紗質(zhì)量特征值去除，這樣對每個數(shù)據(jù)采集點(diǎn)進(jìn)行3次試驗(yàn)，獲得用來分析質(zhì)量損失或質(zhì)量特征值波動的數(shù)據(jù)約1 000個。JC 9.7 tex部分管紗質(zhì)量數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 JC 9.7 tex部分管紗質(zhì)量數(shù)據(jù)表

4.2 試驗(yàn)驗(yàn)證

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)可知，本試驗(yàn)棉紡質(zhì)量特征值的波動偏差是服從正態(tài)分布的。

結(jié)合表1中的數(shù)據(jù)，根據(jù)第1節(jié)中的問題定義，將影響棉紡質(zhì)量的因素分為纖維屬性、系統(tǒng)（各類標(biāo)準(zhǔn)）、人為、設(shè)備、工藝方法、車間溫濕度6大類，在此基礎(chǔ)上仿真6類影響因素即Z=（Z1，Z2，…，Z6）T分別對JC 9.7 tex管紗質(zhì)量特征值的影響占比，以形成影響因素與質(zhì)量特征值直接的關(guān)聯(lián)系數(shù)，其結(jié)果如圖2所示。

圖2結(jié)果表明，各類影響因素對管紗質(zhì)量的影響程度均不相同。影響質(zhì)量特征值波動最大的是纖維屬性，而車間溫濕度、設(shè)備及工藝方法對棉紡質(zhì)量特征值的占比基本接近。相反，影響程度最小的是人為因素。

圖2 6大影響因素對管紗質(zhì)量特征值的影響占比

在此基礎(chǔ)上，以參考序列為行、比較序列為列構(gòu)造棉紡質(zhì)量特征過程矩陣Xij。

利用公式（11）對矩陣Xij中的數(shù)據(jù)進(jìn)行采取區(qū)間值化處理，得到轉(zhuǎn)化后的矩陣，然 后利用公式（12）、公式（13）可得出矩陣的兩極最小差和最大差，即Δ(min)=0；Δ(max)=1。同時，根據(jù)公式（14）和公式（15），得出各影響因素即Z=（Z1，Z2，…，Z6）T與棉紡質(zhì)量特征值的關(guān)聯(lián)度γi，并按關(guān)聯(lián)度γi進(jìn)行排序，其結(jié)果如圖3所示。

圖3 影響因素與棉紡質(zhì)量特征值的關(guān)聯(lián)度

根據(jù)人機(jī)系統(tǒng)工程學(xué)理論，在選取的3組試驗(yàn)數(shù)據(jù)中，按照關(guān)聯(lián)度從大到小的順序進(jìn)行排序，依次為纖維屬性、系統(tǒng)、設(shè)備、車間溫濕度、工藝方法、人為因素，這一結(jié)果說明前3個因素與棉紡質(zhì)量特征值波動的關(guān)聯(lián)度較大，是影響質(zhì)量波動的主要因素。同時，根據(jù)圖3可知，纖維屬性與系統(tǒng)之間呈現(xiàn)基本正相關(guān)關(guān)系，并且纖維屬性、系統(tǒng)和設(shè)備因素的影響行為都較為顯著，進(jìn)一步確定纖維屬性、系統(tǒng)和設(shè)備是影響紡紗質(zhì)量特征值波動的關(guān)鍵因素。同時，在試驗(yàn)結(jié)果中，人為、工藝方法與纖維屬性、系統(tǒng)、設(shè)備5個因素間無關(guān)聯(lián)，說明人為、工藝方法兩個因素對質(zhì)量特征值波動的影響較小，屬于次要因素。而且，人為因素在試驗(yàn)過程中與棉紡質(zhì)量特征值的關(guān)聯(lián)度最小，說明其對棉紡質(zhì)量特征值幾乎不產(chǎn)生影響，并與其他5個因素不相關(guān)。

5 結(jié)論

首先，基于棉紡過程數(shù)據(jù)（如生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)過程和運(yùn)行管理等數(shù)據(jù)）對棉紡質(zhì)量的損失原因進(jìn)行了分析；在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于多層相關(guān)特征值的質(zhì)量損失公差以及基于公差的質(zhì)量損失函數(shù)，對棉紡質(zhì)量特征值之間的多重相關(guān)性進(jìn)行了表征；根據(jù)人機(jī)系統(tǒng)工程學(xué)理論，分析了影響棉紡質(zhì)量特征值的各類因素，并將其分為纖維屬性、系統(tǒng)、人為、設(shè)備、工藝方法、車間溫濕度6大類，進(jìn)一步探討了各類因素之間的相關(guān)關(guān)系。其次，將整個棉紡質(zhì)量形成過程視為一個灰色系統(tǒng)，并借助灰色關(guān)聯(lián)分析方法中的參考序列與比較序列，分析了各類影響因素與棉紡質(zhì)量特征值之間的關(guān)系，并仿真了兩者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和關(guān)聯(lián)度，進(jìn)而通過關(guān)聯(lián)度的排序可知影響棉紡質(zhì)量特征值的關(guān)鍵因素，并通過試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明：纖維屬性、系統(tǒng)、設(shè)備3個因素與棉紡質(zhì)量特征值波動的關(guān)聯(lián)度最大，是影響質(zhì)量波動的主要因素；人為因素幾乎對棉紡質(zhì)量不產(chǎn)生影響，這一結(jié)論為棉紡企業(yè)的質(zhì)量預(yù)測提供了理論依據(jù)。