轉杯紡成紗質量的神經網絡預測模型.pdf

1、轉杯紡紗屬自由端紡紗方法，是目前各種新型紡紗技術中已經工業(yè)化推廣的一種紡紗新技術。在轉杯紡紗過程中，纖維性能、紡紗元件、工藝參數(shù)等都對成紗質量有重要影響，且與成紗質量存在非線性關系。神經網絡可以預測成紗質量，但是在用神經網絡預測成紗質量時，如果將各種影響因素都包含進輸入參數(shù)中，會造成輸入參數(shù)過多。實踐證明并非所有這些因素對成紗質量都有顯著影響。同時，在生產實際中，樣本數(shù)往往有限，即存在參數(shù)多而樣本少的問題。因此，對輸入參數(shù)進行優(yōu)選，用較

2、少的樣本建立神經網絡模型來預測成紗質量成為現(xiàn)實的研究需求。
　　 目前存在多種輸入參數(shù)優(yōu)選方法。根據(jù)經驗選擇輸入參數(shù)，受主觀因素影響較大，無法體現(xiàn)出各輸入參數(shù)對于輸出參數(shù)影響的重要性程度；傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計方法選擇輸入參數(shù)，由于不同的數(shù)學方法側重不同，使得優(yōu)選結果難免失于偏頗。
　　 本課題采用了六種神經網絡輸入參數(shù)優(yōu)選方法。(1)主成分分析優(yōu)選法，用計算相似系數(shù)的方法來分析輸入對輸出影響大小的變化；(2)基于輸入對輸出影響

3、的優(yōu)選方法，考察輸入對輸出的影響程度；(3)基于專家知識的優(yōu)選方法，考察輸入輸出相關關系與專家知識的吻合程度；(4)模糊聚類，通過數(shù)據(jù)集的模糊劃分和聚類來評判輸入參數(shù)變化對輸出參數(shù)的影響；(5)模糊推理，基于人對大小的主觀認識，用模糊評語界定輸入參數(shù)大小變化對輸出參數(shù)大小變化的影響程度；(6)灰色關聯(lián)分析法，根據(jù)諸因素行為觀測序列的幾何接近程度，分析和確定它們之間的影響程度或對目標要素的貢獻程度。
　　 本文從紡紗原料、紡紗元件

4、和紡紗工藝三方面確定對成紗質量影響較大的17個輸入參數(shù)，通過轉杯紡紗試驗和成紗質量測試，獲得神經網絡輸入輸出參數(shù)數(shù)據(jù)；然后應用六種優(yōu)選方法處理數(shù)據(jù)，得到六種排序結果，然后用模糊推理法將六種排序結果融合，從而得到一個比較公正的對輸出參數(shù)影響程度由大到小的輸入參數(shù)排序。
　　 確定輸入參數(shù)排序后，對8種紗線指標分別建立神經網絡模型，先用模型驗證了優(yōu)選結果的有效性，然后用排序在前1-7位的參數(shù)作為神經網絡的輸入參數(shù)預測了轉杯紡成紗質量