紡織器材專件智能化的基礎(chǔ)
——紡織生產(chǎn)流程在線檢測(cè)、質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘和工藝參數(shù)優(yōu)化

汪 軍

(東華大學(xué)，上海 201620)

0 引言

隨著自動(dòng)控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)制造業(yè)正發(fā)生著巨大變化，紡織工業(yè)也不例外。德國(guó)工業(yè)4.0、美國(guó)制造業(yè)再回歸、“中國(guó)制造2025”等國(guó)家規(guī)劃的出臺(tái)，一時(shí)間“智能紡織”也成為熱點(diǎn)話題。然而對(duì)“智能紡織”的定義，則是智者見(jiàn)智仁者見(jiàn)仁，尚無(wú)共識(shí)。

中國(guó)紡織機(jī)械協(xié)會(huì)發(fā)布的《紡織機(jī)械行業(yè)“十三五”發(fā)展指導(dǎo)性意見(jiàn)》中指出，“十三五”期間，在提高紡織設(shè)備制造質(zhì)量及可靠性水平的基礎(chǔ)上，提高連續(xù)化和智能化水平是紡紗機(jī)械發(fā)展的大趨勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)紡紗車間夜班無(wú)人值守；進(jìn)一步減少棉紡成套設(shè)備萬(wàn)錠用工，使紡紗生產(chǎn)更加高速、高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)、高效和節(jié)能；應(yīng)用高新電子技術(shù)，實(shí)現(xiàn)成套棉紡設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)化數(shù)據(jù)傳輸和在線檢測(cè)與在線控制，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的連續(xù)化和生產(chǎn)管理的智能化，減少設(shè)備配臺(tái)數(shù)量，提高設(shè)備利用效率；提高設(shè)備、專件的可靠性和紡紗的穩(wěn)定性、一致性；提高設(shè)備的紡紗工藝和紡織品品種適應(yīng)性，滿足紡織企業(yè)小批量、多品種的需求；進(jìn)一步研究電機(jī)、紡織空調(diào)等設(shè)備的節(jié)能降耗技術(shù)，降低紡織企業(yè)的噸紗能耗。

《紡織機(jī)械行業(yè)“十三五”發(fā)展指導(dǎo)性意見(jiàn)》中也多次出現(xiàn)“智能化”，那么究竟什么是智能化呢？所謂“智能化”，是指由現(xiàn)代通信與信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、行業(yè)技術(shù)、智能控制技術(shù)匯集而成的針對(duì)某方面的應(yīng)用。從感覺(jué)到記憶再到思維這一過(guò)程稱為“智慧”，智慧的結(jié)果產(chǎn)生了行為和語(yǔ)言，將行為和語(yǔ)言的表達(dá)過(guò)程稱為“能力”，兩者合稱“智能”。智能一般具有感知能力、記憶和思維能力、學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力以及行為決策能力這4個(gè)方面的能力。可見(jiàn)一般的智能化需要具備以上4個(gè)方面的能力，紡織智能化也不例外。那么我們現(xiàn)在的紡織智能化處于什么階段呢？筆者認(rèn)為從以上4個(gè)能力來(lái)分析，我們初步具備了“感知能力(在線和離線檢測(cè))”和“記憶和思維能力(數(shù)據(jù)與信息的儲(chǔ)存與初步處理)”，而在“學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力(數(shù)據(jù)深度處理與自我學(xué)習(xí))”和“行為決策能力(自我診斷自我調(diào)整)”方面僅僅處于探索階段。

筆者以紡織器材、專件智能化目標(biāo)為出發(fā)點(diǎn)，分別闡述如何利用紡織生產(chǎn)流程在線檢測(cè)、質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘和工藝參數(shù)優(yōu)化來(lái)逐步實(shí)現(xiàn)智能化。

1 紡織加工的屬性特點(diǎn)

眾所周知，紡織工業(yè)是世界上第一個(gè)產(chǎn)業(yè)化的工業(yè)領(lǐng)域，在工業(yè)化之前則是手工作坊式的加工，可以稱為手工業(yè)。至今一些地方還存在的“土紡?fù)量棥奔磳儆谶@個(gè)范疇，其質(zhì)量?jī)?yōu)劣則依賴于操作人員的水平。工業(yè)化之后，紡織業(yè)迅速發(fā)展，經(jīng)歷了蒸汽時(shí)代、電氣化時(shí)代和自動(dòng)化時(shí)代，目前正朝智能化時(shí)代發(fā)展[1]。

紡織加工的原料一般是纖維，即具有一定長(zhǎng)徑比和其他屬性的原料，通過(guò)紡紗、織造、印染、服裝加工等工序制成終端紡織品服裝等。紡織加工的核心基礎(chǔ)是纖維集合體與剛體(以金屬為主)、纖維集合體與流體(以氣流為主)、纖維集合體與彈性體(以橡膠為主)的耦合作用，以及纖維間的相互作用。由于纖維材料是一種具有大變形的柔性材料，以上幾種相互作用的精確力學(xué)模型建立比較困難，因此本質(zhì)上紡織加工過(guò)程的模型仍然是一種半經(jīng)驗(yàn)半理論的模型。認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)，是正確理解紡織工業(yè)自動(dòng)化和智能化水平的基礎(chǔ)。

紡織智能化本質(zhì)是智能化在紡織工業(yè)上的應(yīng)用與發(fā)展，當(dāng)具備了上述的4種能力時(shí)才有可能全面實(shí)現(xiàn)；而現(xiàn)階段我們尚缺乏后2種能力，如何在現(xiàn)有階段來(lái)提高后2種能力是我們所需要思考的問(wèn)題。

另外，紡織加工中有眾多的專用基礎(chǔ)件，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)約為2萬(wàn)多種。這些專用基礎(chǔ)件中很多是直接與纖維集合體接觸的，對(duì)紡織加工質(zhì)量的影響尤其大。以紡紗為例，從纖維喂入到紗線輸出的整個(gè)流程，與纖維、半制品和紗線接觸的均是紡織器材、專件，而紡織器材、專件的設(shè)計(jì)、制造和選用長(zhǎng)期以來(lái)是一個(gè)需要依靠經(jīng)驗(yàn)積累的工作。當(dāng)然，很多紡織科技工作者采用試驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)處理等方式得到一些數(shù)學(xué)關(guān)系；但是這基本是采用回歸方法得到的回歸方程，其精度仍略顯粗糙。如何進(jìn)一步提高回歸方程的精度，也是眾多紡織器材、專件制造企業(yè)和紡織企業(yè)所關(guān)心的問(wèn)題。

2 紡織在線檢測(cè)與質(zhì)量數(shù)據(jù)挖掘

隨著傳感器技術(shù)的快速發(fā)展與應(yīng)用，紡織在線檢測(cè)的應(yīng)用在量和質(zhì)方面均極大提高。以紡紗為例，其在線檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)是：從半制品指標(biāo)檢測(cè)向過(guò)程控制指標(biāo)檢測(cè)發(fā)展，從靜態(tài)指標(biāo)檢測(cè)向動(dòng)態(tài)指標(biāo)檢測(cè)發(fā)展，從主要指標(biāo)檢測(cè)向全面指標(biāo)檢測(cè)發(fā)展，從宏觀指標(biāo)檢測(cè)向微觀指標(biāo)檢測(cè)發(fā)展[2]。近年在異纖檢測(cè)與剔除技術(shù)、電子清紗技術(shù)和紗線質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)、自調(diào)勻整技術(shù)方面的進(jìn)展，為紡紗自動(dòng)化提供了條件。與此同時(shí)，在線檢測(cè)為紡織生產(chǎn)的全流程、全過(guò)程檢測(cè)提供了海量數(shù)據(jù)，其有效利用為我們從自動(dòng)化時(shí)代跨向智能化時(shí)代提供了可能。

在線檢測(cè)的目的是通過(guò)一定頻率實(shí)時(shí)監(jiān)控紡織生產(chǎn)過(guò)程中半制品或重要參數(shù)的波動(dòng)，為自動(dòng)調(diào)整工藝參數(shù)提供依據(jù)；而隨著信息技術(shù)的發(fā)展，使海量數(shù)據(jù)的挖掘、深度學(xué)習(xí)成為可能，為我們掌握紡織規(guī)律、建立模型提供了一種新的途徑。

所謂數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge-Discovery in Databases)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。換言之，就是我們以往使用統(tǒng)計(jì)回歸分析的一種升級(jí)版，其前提是有大量數(shù)據(jù)，本質(zhì)是要有合適算法。

紡織工業(yè)中，曾經(jīng)有計(jì)算機(jī)配棉、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紗線質(zhì)量預(yù)測(cè)等研究和應(yīng)用。所謂人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。在近20年中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紡織應(yīng)用報(bào)道很多，但是由于需要海量數(shù)據(jù)以及機(jī)理難以詳細(xì)闡述，該技術(shù)的發(fā)展一度受到影響。隨著深度學(xué)習(xí)的提出為我們的數(shù)據(jù)挖掘提供了新的手段，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，該方法源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。

我們可以在在線檢測(cè)的基礎(chǔ)上獲得海量數(shù)據(jù)；通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，給出輸入量和輸出量之間的關(guān)系，可視為得到某加工過(guò)程的規(guī)律(也可以理解為紡織業(yè)內(nèi)經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)人員的頭腦)，從而為工藝參數(shù)優(yōu)化提供了模型。

3 工藝參數(shù)優(yōu)化與器材專件智能化

紡織加工過(guò)程中，往往需要進(jìn)行工藝參數(shù)的優(yōu)化，即在現(xiàn)有的條件下選擇合理的器材、專件，優(yōu)化工藝參數(shù)，以期獲得最佳效果，或質(zhì)量最佳或成本最低等。通過(guò)以上的分析，在數(shù)據(jù)挖掘得到規(guī)律的基礎(chǔ)上是可以進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，得到合適的工藝。那么這和智能化有什么關(guān)系呢？紡織器材、專件的智能化，一是紡織器材、專件規(guī)格選擇的智能化；二是紡織器材工作參數(shù)的智能化；三是紡織器材工作狀態(tài)判斷的智能化。

所謂紡織器材、專件規(guī)格選擇的智能化是科學(xué)合理地選擇，現(xiàn)在的選擇大致是供應(yīng)商推薦、用戶廠的經(jīng)驗(yàn)；如果有大數(shù)據(jù)的支持，可以采用類似聚類分析的方法，給客戶提供一個(gè)較為清晰的選擇依據(jù)。

紡織器材工作參數(shù)的智能化，是在規(guī)格選定的基礎(chǔ)上其工作參數(shù)的智能化，這個(gè)完全可以依據(jù)以上的深度學(xué)習(xí)來(lái)達(dá)到。

紡織器材工作狀態(tài)判斷的智能化，是基于許多紡織器材、專件是易耗件，隨著時(shí)間的推移已不適合正常生產(chǎn)了，需要及時(shí)更換。如何自動(dòng)智能判斷其狀態(tài)也是重要的，可以通過(guò)監(jiān)控半制品質(zhì)量或者檢測(cè)器件的關(guān)鍵參數(shù)來(lái)達(dá)到。

4 結(jié)語(yǔ)

智能紡織的大潮撲面而來(lái)，如何在這個(gè)大潮中順勢(shì)而為是很重要的?！白晕覍W(xué)習(xí)、自我診斷、自我調(diào)整”是智能化判斷的重要依據(jù)。紡織智能化的路還很長(zhǎng)，紡織人不僅要學(xué)習(xí)信息學(xué)科、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等知識(shí)，更重要的是要重視紡織學(xué)科基本的和關(guān)鍵的問(wèn)題。當(dāng)前檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)普及，由此產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)的處理與分析，以及與紡織加工工藝的關(guān)系是需要重點(diǎn)研究的，通過(guò)數(shù)據(jù)得到的模型或規(guī)律對(duì)指導(dǎo)紡織工藝、未來(lái)實(shí)現(xiàn)真正智能化紡織是有重要作用的。紡織器材、專件的重要程度已逐漸被紡織人所認(rèn)識(shí)，在當(dāng)前的時(shí)代背景下利用在線檢測(cè)、數(shù)據(jù)分析和工藝參數(shù)優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)初步智能化是非常重要的，這是紡織器材、專件發(fā)展的一大趨勢(shì)。正確認(rèn)識(shí)智能化紡織，采取務(wù)實(shí)方式推進(jìn)紡織器材、專件在智能化紡織中的應(yīng)用將大有作為。