基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的軋花機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

羅進(jìn)軍++李獻(xiàn)燦+吳明清+李發(fā)永

摘 要： 控制棉纖維中的短纖維率是提高棉花品質(zhì)的關(guān)鍵因素，利用籽棉回潮率進(jìn)行軋花機(jī)轉(zhuǎn)速的控制能減少成品棉中的原棉短纖維指數(shù)，提高成品棉的品質(zhì)。針對(duì)這一問(wèn)題，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制思想，建立以籽棉回潮率與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速為輸入層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，通過(guò)對(duì)原棉纖維數(shù)據(jù)的訓(xùn)練處理，預(yù)測(cè)出原棉短纖維指數(shù)值相對(duì)應(yīng)的電機(jī)轉(zhuǎn)速控制頻率與回潮率的設(shè)定值，并以此數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)軋花機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過(guò)預(yù)測(cè)值提前獲知最優(yōu)的轉(zhuǎn)速控制頻率，優(yōu)化軋花機(jī)的轉(zhuǎn)速。通過(guò)對(duì)試驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行測(cè)試試驗(yàn)，結(jié)果表明，軋花機(jī)試驗(yàn)樣機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)定，能通過(guò)回潮率、短纖維指數(shù)預(yù)測(cè)出軋花時(shí)所需要的實(shí)際轉(zhuǎn)速。原棉短纖維指數(shù)實(shí)測(cè)值的變化曲線(xiàn)與預(yù)測(cè)值接近，通過(guò)回潮率的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，軋花機(jī)的轉(zhuǎn)速隨著回潮率與原棉短纖維指數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有較好的控制效果。

關(guān)鍵詞： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 軋花機(jī)； 轉(zhuǎn)速控制； 短纖維指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)： TN711?34； S24 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2017）09?0141?04

Abstract： The control of short fiber index in cotton fiber is an key factor to improve the cotton quality. The seed cotton moisture regain used to control the rotational speed of the cotton ginning machine can reduce the short fiber index of the raw cotton， and improve the quality of the finished cotton. Aiming at this problem， the BP neural network control thought is used to set up the BP neural network prediction model taking the seed cotton moisture regain and cotton ginning machine′s rotational speed as its input layer. The raw cotton fiber data is trained to predict the motor rotational speed control frequency corresponding to the raw cotton short fiber index and set value of the moisture regain. On these basis， the cotton ginning control system was designed to obtain the optimal rotational speed control frequency in advance with the prediction value to optimize the rotational speed of the cotton ginning machine. The test results of the experimental prototype show that the experimental prototype system of the cotton ginning machine is stable， can predict the practical rotational speed needed by cotton ginning machine with the moisture regain and short fiber index. The variation curve of the measured value of the raw cotton short fiber index is close to that of the prediction value. The rotational speed of the cotton ginning machine is adjusted with the prediction adjustment of moisture regain and raw cotton short fiber index correspondingly. It is verified that the BP neural network prediction model has better control effect.

Keywords： BP neural network； cotton ginning machine； rotational speed control； short fiber index

0 引 言

新疆是我國(guó)最大的優(yōu)質(zhì)棉花生產(chǎn)基地，秋收后棉花的軋花是棉花加工生產(chǎn)中最重要的一道工序。隨著人們對(duì)高品質(zhì)成品棉的需求，進(jìn)一步提高軋花工藝有助于提高棉花的品質(zhì)。籽棉在進(jìn)行軋花加工時(shí)，棉纖維中的原棉短纖維指數(shù)是控制棉花品質(zhì)的關(guān)鍵[1?2]。棉花中的原棉短纖維指數(shù)是指籽棉在軋花后，棉花中含有的長(zhǎng)度小于15 mm以下棉纖維占成品棉總量的百分比值。根據(jù)國(guó)家棉花生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，在紡紗前，應(yīng)控制原棉短纖維指數(shù)在9%以下，以達(dá)到成品棉的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[3]。軋花作業(yè)時(shí)，籽棉回潮率與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速控制是控制原棉短纖維指數(shù)的關(guān)鍵影響因素，對(duì)成品棉的品質(zhì)有顯著影響[4]，因此，為了提高棉花加工品質(zhì)，根據(jù)原棉短纖維指數(shù)與回潮率預(yù)測(cè)軋花機(jī)轉(zhuǎn)速，最終實(shí)現(xiàn)軋花轉(zhuǎn)速的優(yōu)化控制具有重要的實(shí)際意義。

在軋花機(jī)轉(zhuǎn)速的控制上，文獻(xiàn)[5]提出模糊自適應(yīng)PID的轉(zhuǎn)速控制方法，優(yōu)化了回潮率與轉(zhuǎn)速給定頻率指標(biāo)；文獻(xiàn)[6]改進(jìn)了傳統(tǒng)的軋花機(jī)控制方式，提出了根據(jù)原棉短纖維指數(shù)以及籽棉回潮率預(yù)測(cè)軋機(jī)轉(zhuǎn)速，以及優(yōu)化控制的方法，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了軋花工作工程的在線(xiàn)檢測(cè)與控制。

本文在前人的基礎(chǔ)上，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法，建立了以籽棉回潮率與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速為輸入層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并以此模型為基準(zhǔn)，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，預(yù)測(cè)出軋花機(jī)轉(zhuǎn)速所需給定的轉(zhuǎn)速控制頻率，進(jìn)行了軋花機(jī)轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

自1986年，美國(guó)學(xué)者D.E.Rumelhart以及其研究團(tuán)隊(duì)提出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法以來(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了大量的應(yīng)用[7]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法通過(guò)模擬人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)試驗(yàn)樣本進(jìn)行不斷重復(fù)的訓(xùn)練模擬，建立一個(gè)基于已知信息的預(yù)測(cè)模型，通過(guò)模型的應(yīng)用，可對(duì)其他樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析[8]。

1.1 模型的建立

原棉纖維率是棉花中關(guān)鍵品質(zhì)的影響因素，籽棉在進(jìn)行軋花作業(yè)時(shí)，原棉纖維率主要受籽棉回潮率與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速的影響。因此，在進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建時(shí)，設(shè)定籽棉回潮率與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速為模型的輸入層，端點(diǎn)數(shù)按主要的影響因素設(shè)為2。根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)定原則，隱含層節(jié)數(shù)點(diǎn)其中，為輸入層端點(diǎn)數(shù)。因此，設(shè)定隱含層節(jié)數(shù)點(diǎn)個(gè)。依照此設(shè)計(jì)思路，軋花機(jī)轉(zhuǎn)速BP網(wǎng)絡(luò)控制模型采用3層結(jié)構(gòu)，分別為輸入層、隱含層與輸出層，其具體的拓?fù)淠Ｐ腿鐖D1所示。

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，設(shè)定籽棉回潮率與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速為輸入端口，則可建立以原棉纖維率為預(yù)測(cè)終點(diǎn)值建立預(yù)測(cè)模型，如下所示：

式中：為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入端口樣本數(shù)據(jù)的最大值、最小值和實(shí)測(cè)值。

1.2 原始樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練處理

采集了新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第1師農(nóng)機(jī)推廣中心籽棉的回潮率數(shù)據(jù)與原棉纖維數(shù)據(jù)，根據(jù)軋花機(jī)轉(zhuǎn)速與控制頻率的關(guān)系，換算出與軋花機(jī)轉(zhuǎn)速相對(duì)應(yīng)的變頻器頻率數(shù)據(jù)作為原始樣本數(shù)據(jù)，共計(jì)20組數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練處理。其原始數(shù)據(jù)以及測(cè)試數(shù)據(jù)如表1所示。表1中反映了不同回潮率與不同變頻器頻率值下獲得的棉纖維預(yù)測(cè)值結(jié)果。通過(guò)模型的訓(xùn)練，共得到5組測(cè)試數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)中的回潮率與電機(jī)轉(zhuǎn)速可作為軋花機(jī)轉(zhuǎn)速的控制依據(jù)。

2 軋花機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

軋花機(jī)的上位機(jī)系統(tǒng)由PC機(jī)與單片機(jī)組成。PC機(jī)內(nèi)裝有Matlab軟件與.Net開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件。利用Matlab軟件內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)工具箱可以進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的設(shè)計(jì)與樣本訓(xùn)練，完成預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的生成。.Net開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件是微軟公司推出的一種面向?qū)ο蟮慕K端界面開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件，具有較好的交互式功能。利用.Net開(kāi)發(fā)平臺(tái)軟件開(kāi)發(fā)出的軋花機(jī)在線(xiàn)檢測(cè)與控制系統(tǒng)平臺(tái)如圖2所示。

利用此平臺(tái)設(shè)計(jì)出軋花機(jī)在線(xiàn)檢測(cè)與控制平臺(tái)，可將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)導(dǎo)入控制平臺(tái)，再通過(guò)控制平臺(tái)實(shí)現(xiàn)與單片機(jī)系統(tǒng)的通信連接，從而實(shí)現(xiàn)上位機(jī)的全部控制功能。單片機(jī)系統(tǒng)采用CMOS 8位STC89C54單片機(jī)系統(tǒng)，如圖3所示。

STC89C54單片機(jī)系統(tǒng)主要用來(lái)接收軋花機(jī)在線(xiàn)檢測(cè)與控制平臺(tái)的轉(zhuǎn)速給定信號(hào)，單片機(jī)根據(jù)轉(zhuǎn)速給定信號(hào)，將其換算成頻率信號(hào)，以4～20 mA的電流信號(hào)輸出至軋花機(jī)變頻控制系統(tǒng)，使軋花機(jī)轉(zhuǎn)速在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)值的給定信號(hào)下運(yùn)行。其中，單片機(jī)系統(tǒng)的P1.0～P1.5口主要用來(lái)控制變頻器啟動(dòng)、停止、正反轉(zhuǎn)的控制信號(hào)；P2.0～P2.5口用來(lái)傳輸變頻器的轉(zhuǎn)速給定信號(hào)，使軋花機(jī)電機(jī)轉(zhuǎn)速根據(jù)預(yù)測(cè)值頻率進(jìn)行給定輸出。

3 樣機(jī)試驗(yàn)

根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)出的回潮率、短纖維指數(shù)與軋機(jī)轉(zhuǎn)速之間的最優(yōu)控制參數(shù)組合，設(shè)計(jì)完成了小型的軋花機(jī)控制系統(tǒng)試驗(yàn)樣機(jī)，如圖4所示。軋花機(jī)采用變頻器控制軋花轉(zhuǎn)速，變頻器的轉(zhuǎn)速由主機(jī)控制系統(tǒng)通過(guò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行頻率參數(shù)的給定。

3.1 試驗(yàn)方案

（1） 試驗(yàn)用籽棉采用新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)第1師10團(tuán)農(nóng)業(yè)推廣中心試驗(yàn)田生產(chǎn)的機(jī)采籽棉，選取從6%～10%之間的不同回潮率條件下的籽棉分別進(jìn)行軋制試驗(yàn)，以區(qū)別不同回潮率條件下的模型預(yù)測(cè)精度。

（2） 實(shí)驗(yàn)前，先利用單片機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行軋花機(jī)轉(zhuǎn)速控制程序的仿真調(diào)試，調(diào)試成功后，再投入軋花機(jī)進(jìn)行熱試軋花。

（3） 試驗(yàn)時(shí)，從喂棉口、出棉口提取軋制過(guò)程中的棉花回潮率參數(shù)值，將此數(shù)值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)進(jìn)行對(duì)比分析，驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。提取各種轉(zhuǎn)速條件下的變頻器頻率實(shí)際參數(shù)，將此數(shù)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較分析。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果與分析

（1） 試驗(yàn)樣機(jī)的整體性能測(cè)試

對(duì)軋花機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行軋花測(cè)試試驗(yàn)，記錄軋花機(jī)通過(guò)預(yù)測(cè)值得到實(shí)際轉(zhuǎn)速、控制頻率、軋花機(jī)電流以及成品棉密度質(zhì)量情況，其主要的性能測(cè)試參數(shù)如表2所示。

結(jié)果表明軋花機(jī)試驗(yàn)樣機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)定，能通過(guò)回潮率、原棉短纖維指數(shù)參數(shù)預(yù)測(cè)出軋花時(shí)所需要的實(shí)際轉(zhuǎn)速。當(dāng)試驗(yàn)用籽棉從6%～10%之間變化時(shí)，得到的控制頻率在30～40 Hz之間，通過(guò)變頻器系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速閉環(huán)調(diào)整，電機(jī)實(shí)際控制頻率在29.6～39.6 Hz之間變化；相應(yīng)的軋花機(jī)轉(zhuǎn)速?gòu)?58 r/min變化至1 128 r/min，軋制后的成品棉整體品質(zhì)性能較好。當(dāng)軋花機(jī)轉(zhuǎn)速為1 000～1 200 r/min時(shí)，得到的成品棉密度為標(biāo)準(zhǔn)值。

（2） BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的試驗(yàn)驗(yàn)證

將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型得到的原棉短纖維指數(shù)預(yù)測(cè)值與軋花機(jī)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，得到如圖5所示的軋花機(jī)在12 min時(shí)間內(nèi)的對(duì)比情況。

從圖5中可以看出，實(shí)際值與預(yù)測(cè)值擬合度較好，實(shí)測(cè)的變化曲線(xiàn)與預(yù)測(cè)值接近，表明在一定軋花時(shí)間內(nèi)，通過(guò)回潮率的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，軋花機(jī)的轉(zhuǎn)速隨著回潮率與短纖維指數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，使原棉短纖維指數(shù)實(shí)際值接近于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)值，驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有較好的轉(zhuǎn)速控制效果。

4 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并進(jìn)行了樣本訓(xùn)練，得到了軋花機(jī)轉(zhuǎn)速頻率給定的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，以此預(yù)測(cè)模型為控制核心，對(duì)軋花機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)，通過(guò)預(yù)測(cè)值提前獲知最優(yōu)的轉(zhuǎn)速控制頻率，以此優(yōu)化軋花機(jī)的轉(zhuǎn)速。

通過(guò)對(duì)試驗(yàn)樣機(jī)的測(cè)試試驗(yàn)，結(jié)果表明，軋花機(jī)試驗(yàn)樣機(jī)系統(tǒng)穩(wěn)定，能通過(guò)回潮率、短纖維指數(shù)參數(shù)預(yù)測(cè)出軋花時(shí)所需要的實(shí)際轉(zhuǎn)速。

原棉短纖維指數(shù)實(shí)測(cè)值的變化曲線(xiàn)與預(yù)測(cè)值接近，通過(guò)回潮率的預(yù)測(cè)調(diào)節(jié)，軋花機(jī)的轉(zhuǎn)速隨著回潮率與原棉短纖維指數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有較好的控制效果。

注：本文通訊作者為李獻(xiàn)燦。

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