基于群体智能优化神经网络棉纱质量预报系统的研究

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1、学校代码:10255本人学号:107206东华大学博士学位论文DoctoralDissertationofDongHuaUniversity基于群体智能优化神经网络棉纱质量预报系统的研究ResearchofyarnpredictionsystembasedonBPneuralnetworkoptimizedbyswarmintelligence学科专业:纺织工程作者姓名:李晓峰指导教师:郁崇文教授完成日期:2014年9月万方数据东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内

2、容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日万方数据东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万

3、方数据摘要我国纺织企业一直以来对生产过程及产品质量的控制都以经验为主，以原始积累的人工技术为主，面对市场对小批量多品种棉纱产品越来越多的需求，企业需要花费更多的人力、物力以及时间来应对，新购入的原棉也需要进行试纺才能确定原棉的可纺性能以及适纺纱支，这种情况很大阻碍了国内企业竞争力的提高。同时，企业内部多年来形成的庞大纺纱生产数据不能发挥应有作用，无法利用已有的企业宝贵资源，从中挖掘出更多更有价值的信息,造成间接浪费。因此，相关领域人员纷纷开始着手于棉纱虚拟加工系统的研究，以期解决这问题。国内外关于棉纱虚拟加工系统的研究始于20世纪30年代，在60年代以前基本上采用的都是经验方法，通过研究成纱

4、质量指标的影响因素来实现棉纱质量预报的目的。然而棉纱生产过程本身是一个多元化的加工系统，成纱质量指标涉及众多的影响因素，这些指标之间又存在着复杂的非线性关系，用传统的统计、回归分析方法很难整理出有效、显著的关系，无法进行科学的分析与评价。实践表明，面对瞬息万变的市场经验方法难以真正提高企业的快速反应能力。近30年来，随着各个领域的发展进步，人们从不同角度对生物系统及其行为特征进行了模拟，产生了一些对现代科技发展有重大影响的新理论、新学科，并且已经在很多领域得到应用。其中人工神经网络以及遗传算法、群体智能算法等计算智能分支也开始在纺织领域I万方数据的检测与预测应用中出现。这些方法不仅克服了传统

5、数理、统计回归方法的缺陷，还能自适应调整改进自身性能来迎合实际纺纱生产中的需要，给纺织企业惯有的研发模式带来新的变革。基于上述现状，在已有理论研究和实际应用的基础上，本文研究内容围绕最大程度提高棉纱质量预报精度这一最终目标展开。分别从五个角度出发，考虑到可能影响成纱预报精度的各方面因素。一方面，最大程度利用现有资源实现通过神经网络这一基本方法建立的成纱质量预报模型具备高精度预报水平。另一方面，部分解决了神经网络自身泛化能力较差这一难题，达到不同工厂间神经网络模型预报精度稳定提升的目的。根据国内棉纺企业生产数据的特点，采用基于结构方程模型（Structureequationmodeling,S

6、EM）的路径分析方法（Pathanalysis,PA）对成纱指标的影响因素进行分析，提取模型输入因子，结合多种方法针对不同情况数据集进行异常值检测和数据降维等方面的预处理工作，为模型预报精度的改善提供服务；同时提出了可以代表厂间技术水平和设备水平差异的泛化因子，并利用遗传算法（Geneticalgorithm,GA）和粒子群算法（Particleswarmoptimization,PSO）对BP神经网络（Backpropagationneuralnetwork,BPNN）预报模型进行优化，建立棉纱的虚拟加工系统,实现了本课题的既定目标。本文主要研究成果体现在以下五个方面。1.成纱质量指标影响

7、因素的路径分析首先根据来自传统经验以及前人研究成果，总结出包括断裂强度在内8个成纱关键质量指标的基本影响因素。其次，在此基础上采用II万方数据基于结构方程模型的路径分析方法对影响因素进行综合、全面的定量分析，将纤维性能对成纱质量指标的影响分解为直接影响、间接影响和整体影响，更细致地挖掘其中隐藏的信息。根据直接影响情况得出结论，在本实验数据设定范围内，影响成纱断裂强度的主要因素分别为纱线线密度、基数、捻度、马克