© 2012由Elsevier B.V.出版。信息工程研究院负责评选和同行评议IERI Procedia 1（2012）248 - 2532012第二届机械、工业与制造工程国际会议转杯纱棉结的智能预测赵波a， *a中原工学院纺织学院，河南郑州450007摘要在这项工作中，我们使用多层感知器（MLP）人工神经网络（ANN）模型来预测转杯纺纱棉结的工艺参数。ANN的MSE、MAE和MAPE值等统计性能指标较低。因此，可以说人工神经网络给出了更有希望的结果。我们相信，如果增加训练数据的数量，人工神经网络模型的结果也可以得到改善。预测值和实验值吻合良好，表明人工神经网络模型产生了更好的预测，这是一个很好的方法预测。© 2012由Elsevier B.V.出版。在CC BY-NC-ND许可下开放访问。信息工程研究院负责评选和同行评议关键词：棉结;转杯纺纱;棉纱;工艺参数;人工神经网络;预测。1. 介绍转杯纱棉结是纺纱过程中最重要的工艺参数，由于转杯纱生产是一个多工序的复杂工艺过程，纱线结构复杂，影响纱线性能的因素很多。然而，要建立一个物理模型来描述转杯纱棉结的工艺性能关系是相当困难的。近年来，人工神经网络模型[1-5]已被用于预测各种纱线性能。神经网络具有自学习、自组织、自适应的特点，* 通讯作者。联系电话：2019 - 05 - 26 19：00：00电子邮件地址：zhaobohenan@sina.com2212-6678 © 2012由Elsevier B. V.出版信息工程研究院负责评选和同行评议在CC BY-NC-ND许可下开放访问。doi：10.1016/j.ieri.2012.06.039赵波/ IERI Procedia 1（2012）248249在复杂系统建模方面的优势。人工神经网络（ANN）[6-10]是有效的数据建模工具，能够捕获和表示任何类型的输入输出关系。他们可以通过检测数据中的关系和模式来收集知识;换句话说，他们能够从经验中学习。目前，它在纺织工业的研究和生产中越来越重要。然而，目前还缺乏已发表的工作，包括预测转杯纱棉结的范围与人工神经网络模型的纺纱参数。本文采用多层感知器（MLP）神经网络模型对转杯纺纱工艺参数对棉纱棉结进行预测。建模结果是可靠的。因此，结果也表明，人工神经网络理论是一种有效的，精确和准确的建模方法。2. 实验过程和结果2.1. 试验品种使用BD 200-RCE转杯纺纱机制造线密度为36.4tex的纱线。2.2. 实验机类型本课题采用BD 200-RCE型转杯纺纱机，转杯转速为40000- 30000 r/min，开松罗拉转速为5000- 7000 r/min。2.3.实验条件将测试样品在25 ℃和65%相对湿度的标准大气中调节至少24小时。2.4. 实验内容纱线棉结（num. /1000 m）的纱线条干均匀度。2.5. 实验方案表1.转杯纺纱工艺参数号开松辊转速（r/min）开松辊直径（mm）转速（r/min）转子直径（mm）162006030000602630062400006735600633500062455006537000655580065380006166800653000063766006538000638690060390006196400603700065106500623400065116400624000060250赵波/ IERI Procedia 1（2012）2482Rs1257506338000601367506331000671459856039000631566506333000671659156039200633. 人工神经网络模型神经网络的种类很多，其中多层感知器（MLP）网络模型[11]是研究和应用最多的模型之一。它是一个前馈连接网络模型，并通过误差传播算法进行训练，它包含输入层，隐藏层和输出层，如图1所示。多层感知器（MLP）神经网络模型具有层次结构。节点在不同层之间相互连接，但在同一层中没有互连。每层中的每个节点由一个加法器组成，该加法器将输入变量和相关节点与输入节点之间的连接权重相加。信号通过单向连接从输入层流向输出层。同一层的神经元之间不相互连接，但相邻层的神经元通过权值连接。本文采用多层感知器（MLP）网络对转杯纱棉结进行预测。3.1.多层感知器神经网络模型本研究所采用的多层感知器（MLP）神经网络模型是一种通过更新误差进行学习的反向传播算法。MLP的结构分为三层，即：即输入层、隐层和输出层。层中的每个单元都与前一层中的所有单元相连。这些连接并不都是相等的;每个连接都有不同的强度或重量。这些连接的权重对网络的知识进行编码。数据从输入层进入，并通过网络，逐层传递，直到到达输出层。在正常操作期间，层之间没有反馈，因此它被称为前馈神经网络。应用人工神经网络建立了机织物压缩性能的预测模型。N输入图层隐藏图层输出图层Fig. 1. ANN模型3.2. 多层感知器算法多层感知器（MLP）算法基于按层排列的互连节点的计算生成输入到输出映射。输入和输出层中的节点的数量等于相应的输入和输出因子的维数。每个特定情况下的隐藏节点数为14赵波/ IERI Procedia 1（2012）248251Nk1I112Kdkk考虑到问题的复杂性。给定层的任何节点通过可调整的权重连接到前一层的所有节点。每个节点的输出是来自前一层节点的输入的加权和的非线性函数。其输入输出方程如下我的世界（一）其中，Ni-1是第k-1层的输入的数量，xi是到第j个节点的输入，并且wji是将第k-1层的第i个节点连接到第k层的第j个节点的权重。对于本研究，其形式为S形激活函数，定义为：1/2（1 /2）（yj））（二）在网络参数定义之后，根据反向传播学习算法迭代地调整权重以最小化某些预定义的误差函数。在呈现（k+1）个输入样本之后，根据下式计算每个权重变化：wji（k1）wji（k）（三）哪里是误差相对于权重wji的偏导数，是学习率纪是动量值。3.3. 人工神经网络模型训练前馈反向传播神经网络包括在每个时期给网络一个矢量化的训练数据集。每个单独矢量的输入通过网络传播，输出与上述误差方程中矢量的实验输出合并。训练网络包括在权函数的空间中最小化该误差，并使用无约束局部优化方法调整网络的权重。本研究利用Mathworks神经网络软件建立预测模型。对于从输入层到隐藏层的非f（x）2/（1 e2x）1（四）从隐藏层到输出层，函数为f（x）x（5）学习网络的设计是为了减少目标值和预测输出之间的差距。使用能量函数评估学习质量，如下所示E（Y Y）2（六）其中，Ydk是输出层目标值，Yk是输出值预测值。权重通过使用误差函数进行自我更新，wij这里的学习性能决定了网络的学习能力。3.4. 算法配置（七）W记EwijW252赵波/ IERI Procedia 1（2012）2481NNi11NNi1NN（x）n（n1n 1我我n在学习网络中，收敛程度可以用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和相关系数（R）来表示。MSE（y x）2（八）MaeMAPEyi1NNi1NXixxxxi（九）（十）（xn x）（yny）Rn1（y y）2（十一）其中N是对象的数量，y是神经网络预测值，x是实际输出值。MSE的值位于[0，1]的范围内。4. 结果和讨论为了评估模型，计算模型的神经网络预测值，并与实际输出值进行比较。由此可以确定各种误差测量。我们在工作中使用了以下误差测量：MAE（平均绝对误差），MSE（均方误差），MAPE（平均绝对百分比误差）和相关性R。表2给出了分析结果。从表中可以看出，预测结果与实际结果有较好的相关性，说明用神经网络对转杯纱棉结进行预测是可行的。表2.人工神经网络模型分析结果。MaeMSEMAPE相关性R火车0.1240.02292.. 8799.734%测试0.1580.03974.8498.017%5. 结论本文应用人工神经网络模型对转杯纱棉结进行了预测。人工神经网络预测模型可以方便、快速地建立。该模型能较好地预测转杯纱棉结。其预测误差较小，所有结果与理论依据吻合较好。因此，人工神经网络模型在预测经纱断头率方面更有优势。ANN的MSE、RMSE、MAE和MAPE值等统计性能指标较低。采用BP人工神经网络模型对转杯纺棉纱棉结进行预测，为转杯纺工艺参数提供了很好的可靠参考。引用[1] 马朱马德尔山口用数学、统计和人工神经网络模型预测环锭纺棉纱的断裂伸长率。纺织研究杂志2004; 74：642-654。[2]古巴湾纱线强度预测：机械模型、统计模型和神经网络模型的比较J赵波/ IERI Procedia 1（2012）248253文本Inst. 2001;92：139-145.[3]曾耀春喷气纺纱线拉伸性能的预测。纺织研究杂志2004; 74：689-694. [4]第四章棉平针织物顶破强力的智能预测。纺织研究杂志2000;70：845-851。[5]姚国锋用神经网络技术预测织造过程中的经纱断头率。纺织研究杂志2005; 75：274-278。[6]澄湖用神经网络预测纱线强力。纺织研究杂志1995; 65：495-500.[7]郭春芳，应用类神经网路理论预测熔纺纤维之性能。纺织研究杂志2004; 74：840-843.[8]Al-Haik M S.聚合物复合材料粘塑性模拟中的人工智能技术。聚合物复合材料。2009; 74：1701-1708.[9] Noyan Ogulata S.应用人工神经网路与线性回归模型预测机织物之延伸率与回复率。东欧的纺织品。2004; 14：46-49.[10] 朱河预测环锭纱和转杯纱的毛羽并分析纤维性能的影响。纺织研究杂志，1997;67：694-698。[11] Hagan M T.神经网络设计机械工业出版社：北京; 2007.
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