基于神经网络识别的复杂工艺参数柔性优化.pdf

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1、2o14年第21期s。id孟。m。mR。hdoi：10．3969／j．issn．1000—7695．2014．21．038基于神经网络识别的复杂工艺参数柔性优化叶斌，潘郁，潘芳，吴媚(1．南京工业大学经济与管理学院，江苏南京211816；2．南京中医药大学经贸与管理学院，江苏南京210046；3．江苏祥兆书写工具厂，江苏常熟215500)摘要：为提高复杂工艺环境下生产合格率，动态的柔性优化工艺参数组合，以现场生产数据为学习样本和控制对象，基于可适应BP神经网络建立识别生产变化的工艺参数柔性优化模型。在此基础上，通过引入惩罚机制改进粒子群算法在神经网络输入端迭代求解最优参数组合。为了验证

2、模型的有效性，验证实例由3条轻化_z-艺路线生产数据构成，结果表明模型预测误差绝对值在3％以内，优化得到的参数组合提高合格率到85％以上，有效的提高生产效果和生产柔性。关键词：复杂工艺；参数优化系统；神经网络；群智能；柔性制造中图分类号：TP29；TP242．6文献标志码：A文章编号：1000—7695(2014)21—0192—07FlexibleOptimizationofComplexProcessParametersBasedonNeuralNetworkRecognitionYEBin，PANYu，PANFan，WUMei(1．CollegeofEconomicsandMan

3、agement，NanjingUniversityofTechnology，Nanjing211816，China；2．CollegeofEconomics&Management，NanjingUniversityofChineseMedicine，Nanjing210046，China；3．JiangsuXiangzhaoWritingToolFactory，Changshu215500，China)Abstract：InordertOimprovethepassingrateofproductionundercomplexprocessandrealizedynamicallyfl

4、exibleoptimi—zationforcompositeparameters，takingthefieldproductiondataastrainingsamplesandcontrollingobject，complexparam—etersoptimizingmodelwasbuilt，whichcanadapttoneur~networkandidenti~variationsofprocess．Basedonthismod-el，PSOalgorithmcombinedwithpunishmentwasusedtocalculatetheoptimizedparamet

5、erscombination．Finally，thevali—dationinstance，consistingwiththeproductiondataofthreelightchemicalrouting，wasusedtoidentifytheeffectivenessofoptimizingmode1．Theresultsshowedthattheerrordeclinedtobelow3％andthepassingratesachievedwerehigherthan85％．Thismodelcaneffectivelyimprovetheproductionresultsa

6、ndrealizeflexibility．Keywords：complexprocess；parameteroptimizationsystems；neuralnetwork；swarmintelligence；flexiblemanufacturing多批次、多品种产品需求驱动的现代轻化加工点进行生产要素重置，降低了对人员和检测控制的生产，呈现出工艺路线复杂、动态生产和现场控制投入，但时间成本及浪费的原材料成本依旧很高。难的特点。生产现场的动态变化因素包括：1)原材这两种方法都不适应复杂工艺过程的柔性生产优化。料实时质量变动较大。2)混合化学制剂内部实时配因此，在实际应用中迫切需要找

7、到一种适用性强，比难以测定。3)生产设备状态和人为因素影响生产推广性高的复杂轻化加工的工艺参数柔性优化方法效果。4)多条工艺路线在同一条生产线上交叉进并于信息化及自动化技术相结合形成动态优化系统，行。具体来说，传统优化方法大致分为两种：一种这对降低能耗、提高经济效益具有极大的现实意义。是设计优化试验，以专家建议工艺参数组合指导生目前，工艺参数优化相关研究多以标准工艺路产。这要求配备领域专家、精密的检测设备及充裕线或者特定控制参数为研究对象，较少