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    基于GA-BP的機(jī)械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型及應(yīng)用

    2013-10-17 13:28:40江志剛
    制造業(yè)自動(dòng)化 2013年15期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械加工遺傳算法預(yù)警

    鄢 威,張 華,江志剛

    YAN Wei,ZHANG Hua,JIANG Zhi-gang

    (武漢科技大學(xué) 機(jī)械制造與自動(dòng)化學(xué)院,武漢 430081)

    0 引言

    綠色制造是一種綜合考慮環(huán)境影響和資源效率的現(xiàn)代制造模式,其目標(biāo)是使得產(chǎn)品從設(shè)計(jì)、制造、包裝、運(yùn)輸、使用到報(bào)廢處理的整個(gè)產(chǎn)品生命周期中,對(duì)環(huán)境的影響負(fù)作用為零或者極小,資源消耗盡可能小,并使企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益協(xié)調(diào)優(yōu)化[1]。機(jī)械加工系統(tǒng)作為制造企業(yè)實(shí)施綠色制造的基本單元之一,建立綠色預(yù)警模型有利于指導(dǎo)制造企業(yè)的綠色化改進(jìn),對(duì)制造業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的作用。

    隨著綠色制造理論、技術(shù)研究的深入,國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者在機(jī)械加工系統(tǒng)綠色性分析評(píng)價(jià)方面進(jìn)行了大量的研究。Gutowski等通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)收集,分析了制造過(guò)程中造成資源消耗和環(huán)境排放的主要因素和狀況,應(yīng)用熱動(dòng)力學(xué)方法建立了機(jī)械加工系統(tǒng)的能量計(jì)算模型[2,3];Bennett等對(duì)制造過(guò)程環(huán)境影響因素進(jìn)行分析,從加工設(shè)備的角度提出了一種綠色優(yōu)化決策方法減少制造過(guò)程的物料和能量消耗[4];Diaz等分析了綠色制造的實(shí)施特性,提出了減少機(jī)床資源和能源消耗的設(shè)計(jì)和運(yùn)行策略[5];Mori等通過(guò)對(duì)機(jī)床主軸電機(jī)和伺服電機(jī)進(jìn)行研究,提出了一種機(jī)床能效函數(shù)[6];Konstantions利用LCA方法,分析了磨削淬火過(guò)程的環(huán)境排放特性[7];Parag分析了數(shù)控加工系統(tǒng)刀具、輔助設(shè)備等制造資源,統(tǒng)一制造資源模型(UMRM)提供支持自動(dòng)化的工藝規(guī)劃決策[8]。在國(guó)內(nèi),劉飛等建立了調(diào)度優(yōu)化模型來(lái)最小化制造系統(tǒng)的能量消耗和加工時(shí)間[9];修世超等建立了磨削工藝綠色度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)的影響因素進(jìn)行了分析[10];尹勇等從宏觀和微觀兩個(gè)角度建立了綠色產(chǎn)品制造的整個(gè)生命周期中的物能資源消耗模型,在此基礎(chǔ)上對(duì)制造過(guò)程能源消耗的基本特性進(jìn)行了分析[11]。總的來(lái)說(shuō),目前國(guó)內(nèi)外的研究主要集中在機(jī)械加工系統(tǒng)綠色性的后期評(píng)價(jià),缺乏前期診斷方法和工具。因此,本文在前期研究基礎(chǔ)上,利用GA-BP混合算法建立了機(jī)械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型,力圖在制造過(guò)程前期找出影響綠色性的因素。

    1 GA-BP 混合算法

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效模擬人腦的思維方式來(lái)解決問(wèn)題,一個(gè)三層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能完成任意輸入到輸出層的轉(zhuǎn)換[12],由于其優(yōu)越的非線性逼近能力,泛化能力和容錯(cuò)能力,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別、工業(yè)過(guò)程控制、庫(kù)存預(yù)測(cè)、自適應(yīng)控制等領(lǐng)域,并取得了顯著的應(yīng)用效果[13,14]。其基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

    在圖1中,Xin為輸入變量,wij,wj分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層和輸出層的權(quán)重函數(shù),Oi為輸出變量,n,l,m分別為輸入層、隱藏層和輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù),其中n,m由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入、輸出參數(shù)決定,l由網(wǎng)絡(luò)的非線性程度決定,其選取原則為先由經(jīng)驗(yàn)公式算出初始值,再通過(guò)大量實(shí)驗(yàn),計(jì)算輸出的相對(duì)誤差和網(wǎng)絡(luò)收斂速度對(duì)其值不斷進(jìn)行調(diào)整。一般來(lái)說(shuō),選取節(jié)點(diǎn)太少可能影響學(xué)習(xí)樣本識(shí)別率和網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)能力,但節(jié)點(diǎn)過(guò)多會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間,導(dǎo)致過(guò)度學(xué)習(xí)。

    對(duì)機(jī)械加工系統(tǒng)綠色性而言,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效地避免輸入指標(biāo)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系,簡(jiǎn)化計(jì)算,但傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢,容易陷入局部最優(yōu)等等的缺點(diǎn)。遺傳算法作為一種具有良好全局優(yōu)化能力的智能算法,能有效地避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一缺點(diǎn)。GA-BP混合算法即是利用遺傳算法的全局優(yōu)化能力來(lái)確定一個(gè)較小的解空間,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個(gè)較小的解空間中計(jì)算出最優(yōu)解,與單一的遺傳算法或BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,這一方法能克服遺傳算法難以局部?jī)?yōu)化的缺點(diǎn),同時(shí)加快網(wǎng)絡(luò)的收斂速度,避免網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu),具有良好的魯棒性、容錯(cuò)能力和自適應(yīng)能力。

    2 機(jī)械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型

    2.1 綠色預(yù)警指標(biāo)體系的建立

    科學(xué)合理的指標(biāo)體系建立預(yù)警的關(guān)鍵,因此,在建立監(jiān)控指標(biāo)體系前應(yīng)首先對(duì)機(jī)械加工系統(tǒng)的資源環(huán)境屬性、生產(chǎn)安全狀態(tài)進(jìn)行分析。

    機(jī)械加工系統(tǒng)是將制造資源轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品或零件的基本運(yùn)動(dòng)形態(tài),通過(guò)制造設(shè)備及輔助設(shè)施、制造技術(shù)和操作者共同作用,從而轉(zhuǎn)變或改變?cè)牧希ɑ蚺髁希┑男螒B(tài)、結(jié)構(gòu)、性質(zhì)、外觀等來(lái)實(shí)現(xiàn)制造功能[15],其通過(guò)物能資源(原材料、輔助材料、能量等)的輸入,輸出合格產(chǎn)品或零件,同時(shí)輸出廢品、副產(chǎn)品、廢料等固體廢棄物以及廢氣、廢液、噪聲、振動(dòng)、輻射等排放物,這些排放物可能對(duì)生態(tài)環(huán)境、人體健康、車(chē)間環(huán)境和生產(chǎn)安全等造成危害和影響。

    因此,機(jī)械加工系統(tǒng)的綠色預(yù)警應(yīng)包含資源消耗預(yù)警、能源消費(fèi)預(yù)警、環(huán)境排放預(yù)警和安全生產(chǎn)預(yù)警四個(gè)部分[16],其指標(biāo)體系框架如圖2所示。

    2.2 綠色預(yù)警模型的建立

    本文建立的機(jī)械加工系統(tǒng)預(yù)警模型包括2個(gè)部分:?jiǎn)我恢笜?biāo)預(yù)警模型和綜合指標(biāo)預(yù)警模型。

    1)單一指標(biāo)預(yù)警模型:對(duì)機(jī)械加工系統(tǒng)單一指標(biāo)的預(yù)警判定,主要針對(duì)某些在國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、相關(guān)法律法規(guī)中有明確限定的指標(biāo)。如“噪聲”指標(biāo),在國(guó)標(biāo)GB12348-2008中就明確限定不得高于70dB(A),如測(cè)量值大于此值,則應(yīng)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。

    2)綜合指標(biāo)預(yù)警模型:當(dāng)所有單一指標(biāo)均符合相關(guān)限定時(shí),則應(yīng)對(duì)此機(jī)械加工系統(tǒng)整體的綠色程度進(jìn)行分析。

    在進(jìn)行綜合指標(biāo)預(yù)警時(shí),應(yīng)首先對(duì)輸入指標(biāo)進(jìn)行量化處理。本文采取的方法是:對(duì)于沒(méi)有明確限定的指標(biāo)x,利用實(shí)驗(yàn)和加工原始數(shù)據(jù)方法確定最大值Xmax和最小值Xmin,利用進(jìn)行歸一化處理。

    圖2 綠色預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)體系框架

    對(duì)于綜合預(yù)警結(jié)果,本文將其分為三個(gè)等級(jí):良好(0.0-0.4)、一般(0.4-0.7)和差(0.7-1.0),如計(jì)算結(jié)果在差的范圍內(nèi),將發(fā)出預(yù)警信號(hào);計(jì)算結(jié)果在良好或一般的范圍內(nèi),則不發(fā)出預(yù)警信號(hào)。預(yù)警等級(jí)如表1所示。

    表1 綠色預(yù)警等級(jí)

    2.3 綠色預(yù)警模型求解

    1)限定性指標(biāo)分析模塊求解:求實(shí)際數(shù)據(jù)xi與限定值Xi的差值

    xi?Xi>0,輸出超標(biāo)指標(biāo)xi;

    xi?Xi≤0,作為待評(píng)價(jià)樣本進(jìn)入綜合預(yù)警模塊;

    2)綜合分析模塊求解

    (1)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu):輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)m,輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)n,取1個(gè)隱層,節(jié)點(diǎn)數(shù)為l,訓(xùn)練精度ε;遺傳算子及相關(guān)參數(shù):種群規(guī)模N,選擇概率 Ps,交叉概率Pe,變異概率Pm,權(quán)值變化范圍參數(shù)α,遺傳進(jìn)化代數(shù)A;

    (2)量化輸入、輸出參數(shù),按照前文采用的量化方法將輸入、輸出參數(shù)規(guī)范至(0,1)之間;

    (3)建立遺傳算法權(quán)重矩陣,隨機(jī)產(chǎn)生一組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值作為一個(gè)染色體進(jìn)行編碼,則整體權(quán)重矩陣為:

    (4)分別計(jì)算每個(gè)染色體在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差Δ Ei,得染色體適應(yīng)值:(其中,M為一個(gè)極大數(shù),保證遺傳算法適應(yīng)值朝增大的方向進(jìn)化);

    (5)按照選擇概率 Ps選擇適應(yīng)值最大的個(gè)體構(gòu)成父本,為防止染色體退化,在選擇運(yùn)算時(shí),max(f( i))對(duì)應(yīng)的染色體直接進(jìn)入下一代;

    (6)選定遺傳算法權(quán)值變化范圍參數(shù)α(0<α<1),計(jì)算新一代群體:

    (7)變異運(yùn)算,選出2條不同染色體不同基座上的基因進(jìn)行變異計(jì)算;

    (8)重復(fù)(3)~(7)步驟,得到BP網(wǎng)絡(luò)誤差最小的一組完整的初始權(quán)值和閾值;

    (9)將訓(xùn)練好的初始權(quán)值存入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)待求樣本進(jìn)行計(jì)算分析。

    該模型充分利用遺傳算法優(yōu)秀的全局搜索能力尋求全局最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,再利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和記憶功能訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),建立綠色監(jiān)控指標(biāo)和加工系統(tǒng)綠色預(yù)警等級(jí)之間的映射關(guān)系,得出接近于人類(lèi)思維模式的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果。同時(shí),考慮到相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)規(guī)范對(duì)監(jiān)控指標(biāo)的限制,加入了限定性指標(biāo)的分析功能,其框圖模型如圖3所示。

    3 案例應(yīng)用

    根據(jù)上述建模原理,在某閥門(mén)廠建立了綠色監(jiān)控模型,并以產(chǎn)品閥體TA082的生產(chǎn)過(guò)程實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了校驗(yàn)。

    選取閥體TA082的生產(chǎn)過(guò)程中的3個(gè)監(jiān)測(cè)值作為待分析對(duì)象,該廠取得了ISO9001質(zhì)量管理體系、ISO14001環(huán)境體系認(rèn)證,各監(jiān)測(cè)值均在限定性指標(biāo)界定范圍之內(nèi),因此在實(shí)際生產(chǎn)中只需要對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析。閥體TA082的3組綠色監(jiān)控指標(biāo)量化值如表2所示。

    圖3 機(jī)械加工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型框架

    表2 TA082綠色監(jiān)控指標(biāo)

    利用Matlab7.1編寫(xiě)GA-BP算法訓(xùn)練程序,根據(jù)監(jiān)控指標(biāo)設(shè)置BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù):輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)m=16,輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)n=1,隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)l=8,學(xué)習(xí)率η=0.01,給定收斂值ε=0.01;設(shè)置遺傳算法運(yùn)行參數(shù):種群規(guī)模N=25,交叉概率 Pe=0.8,變異概率 Pm=0.005,權(quán)值變化范圍α=0.5,遺傳進(jìn)化代數(shù)A=100。以閥體TA082 30組歷時(shí)實(shí)例數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算,訓(xùn)練過(guò)程如圖4所示,訓(xùn)練結(jié)果與實(shí)際結(jié)果如圖5及表3所示。

    圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程

    圖5 訓(xùn)練結(jié)果與實(shí)際結(jié)果比較

    表3 訓(xùn)練結(jié)果與實(shí)際結(jié)果比較

    在表3中,最大相對(duì)誤差為3.86%,最小為0.11%,說(shuō)明該模型和方法基本反映了閥體TA082制造過(guò)程的綠色性狀況。將表2中待分析的3個(gè)實(shí)例作為檢測(cè)樣本分別輸入此訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中,計(jì)算結(jié)果如表4所示。

    表4 待分析樣本的計(jì)算結(jié)果和預(yù)警狀態(tài)

    利用GB-BP混合算法建立的機(jī)械加工系統(tǒng)綠色監(jiān)控模型在閥體TA082生產(chǎn)過(guò)程綠色監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)中計(jì)算結(jié)果偏差相對(duì)穩(wěn)定,能較為準(zhǔn)確的反應(yīng)該廠實(shí)際生產(chǎn)狀況,是一個(gè)合理且可行的監(jiān)控模型。

    4 結(jié)論

    通過(guò)對(duì)機(jī)械加工系統(tǒng)綠色特性的分析,利用GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合算法建立了機(jī)械敬愛(ài)工系統(tǒng)綠色預(yù)警模型,并對(duì)模型的指標(biāo)體系、模型求解方法進(jìn)行了研究。案例應(yīng)用表明,該模型能較好的反應(yīng)閥體(TA082)的生產(chǎn)狀況,具有良好的應(yīng)用前景。

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