范琥躍

(無(wú)錫市第一棉紡織廠，江蘇 無(wú)錫 214101)

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成紗強(qiáng)力預(yù)測(cè)模型在生產(chǎn)實(shí)踐中的應(yīng)用

范琥躍

(無(wú)錫市第一棉紡織廠，江蘇 無(wú)錫 214101)

運(yùn)用Excel的回歸分析功能對(duì)原棉的HVI數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理，建立成紗強(qiáng)力預(yù)測(cè)模型，經(jīng)分析得出需要根據(jù)每個(gè)配棉建立個(gè)性化的模型，建模數(shù)據(jù)組必須體現(xiàn)成紗強(qiáng)力隨原棉性能參數(shù)變動(dòng)的特征，原棉性能參數(shù)的變動(dòng)要有合適的范圍。

配棉；成紗；強(qiáng)力；預(yù)測(cè)；模型

在棉紡廠的生產(chǎn)實(shí)踐中，需要通過(guò)原棉性能參數(shù)預(yù)測(cè)成紗品質(zhì)，特別是成紗強(qiáng)力，這涉及到能否使原棉物盡其用，有著重要的經(jīng)濟(jì)意義。業(yè)內(nèi)專(zhuān)家學(xué)者一直在嘗試建立科學(xué)的預(yù)測(cè)模型，主要的研究方法有回歸統(tǒng)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊數(shù)學(xué)等[1～2]，本文針對(duì)目前預(yù)測(cè)模型普遍存在的運(yùn)算繁瑣、適用性差等問(wèn)題[3]，運(yùn)用Excel的回歸分析以及作圖功能，對(duì)大量實(shí)踐數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)運(yùn)算并結(jié)合試紡論證和追蹤分析，探索了在棉紡廠生產(chǎn)實(shí)踐中建模、用模的方法。

1 模型自變量

HVI檢驗(yàn)的參數(shù)從不同角度反映了原棉的物理性能，但過(guò)多的參數(shù)不利于組批、倉(cāng)儲(chǔ)管理和分類(lèi)排隊(duì)。根據(jù)大量數(shù)據(jù)試驗(yàn)，綜合分析評(píng)價(jià)原棉各項(xiàng)參數(shù)的相互關(guān)系以及對(duì)成紗強(qiáng)力的影響程度，確定上半部平均長(zhǎng)度、整齊度指數(shù)、斷裂比強(qiáng)度和馬克隆值為預(yù)測(cè)模型的四個(gè)自變量。

2 模型研究方法

為實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單快捷的運(yùn)算以便在生產(chǎn)實(shí)踐中推廣應(yīng)用，文章采用多元線性回歸分析的建模方法，必要時(shí)則采用多個(gè)線性模型的組合表達(dá)非線性關(guān)系?；貧w分析可以用手工運(yùn)算、計(jì)算機(jī)編程或者SSPS等統(tǒng)計(jì)軟件[4]，本文采用最常見(jiàn)的Office Excel(2003)軟件。

3 預(yù)測(cè)模型的建立

3.1 建模數(shù)據(jù)組

正常接批時(shí)原棉性能參數(shù)及其對(duì)應(yīng)的成紗強(qiáng)力數(shù)據(jù)波動(dòng)較小，這樣的數(shù)據(jù)組無(wú)法正確體現(xiàn)兩者的相關(guān)關(guān)系，據(jù)此建立的模型甚至?xí)霈F(xiàn)上半部平均長(zhǎng)度的偏回歸系數(shù)及其偏相關(guān)系數(shù)為負(fù)值的明顯錯(cuò)誤。因此，需要選取或者通過(guò)試紡得到成紗強(qiáng)力隨原棉性能參數(shù)變化的建模數(shù)據(jù)組進(jìn)行模型訓(xùn)練，原棉的HVI檢測(cè)數(shù)據(jù)和成紗強(qiáng)力檢測(cè)數(shù)據(jù)都會(huì)有異常數(shù)據(jù)，需要加以識(shí)別剔除，以免干擾建模。

在Excel中輸入建模數(shù)據(jù)組，一般要20組以上，為便于作圖分析，可以按實(shí)測(cè)強(qiáng)力排序，格式見(jiàn)表1，通過(guò)回歸分析即可得到有關(guān)參數(shù)。

圖1中為某細(xì)甲配棉CJ 14.6 tex的實(shí)測(cè)成紗強(qiáng)力隨原棉性能參數(shù)變化的曲線圖和用多元線性回歸分析得到模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的強(qiáng)力曲線圖，通過(guò)圖形分析模型的預(yù)測(cè)情況。

圖1 CJ 14.6 tex實(shí)測(cè)強(qiáng)力與預(yù)測(cè)強(qiáng)力曲線圖

預(yù)測(cè)模型：

Y= -575.81+8.95963X1+6.602897X2+2.773435X3-1.71408X4

式中：Y-JC 14.6 tex成紗強(qiáng)力(cN)

X1-原棉上半部平均長(zhǎng)度(mm)

X2-原棉整齊度指數(shù)(%)

X3-原棉斷裂比強(qiáng)度(cN/tex)

X4-原棉馬克隆值

回歸統(tǒng)計(jì)參數(shù)：復(fù)相關(guān)系數(shù)0.978282，擬合優(yōu)度0.957073，校正測(cè)定系數(shù)0.950162，標(biāo)準(zhǔn)誤差3.712623。原棉性能參數(shù)與成紗強(qiáng)力的偏相關(guān)系數(shù)見(jiàn)表2。

表1 建模數(shù)據(jù)組格式

表2 原棉性能參數(shù)與成紗強(qiáng)力的偏相關(guān)系數(shù)

3.2 自變量有效區(qū)間

回歸分析得出的模型只能內(nèi)插不能外推，即在自變量-原棉性能參數(shù)的有效區(qū)間適用，否則不適用。所謂自變量有效區(qū)間就是指建模時(shí)所采用的原棉性能參數(shù)變化范圍。上述預(yù)測(cè)模型的自變量有效范圍見(jiàn)表3。

表3 自變量有效區(qū)間

若自變量有效區(qū)間過(guò)小，模型的相關(guān)性差，適用范圍??；若自變量有效區(qū)間過(guò)大，則原棉性能參數(shù)與成紗強(qiáng)力之間的非線性關(guān)系凸顯，預(yù)測(cè)偏差增大，需要分段建模，分段預(yù)測(cè)。

4 模型的適用性

一個(gè)通用的成紗質(zhì)量預(yù)測(cè)模型比較適用于棉檢和棉花加工部門(mén)評(píng)價(jià)原棉品質(zhì)，而用于指導(dǎo)棉紡廠配棉則顯不足，適用性差，擬合優(yōu)度低，甚至趨勢(shì)都不一致，這是因?yàn)橛绊懗杉啅?qiáng)力的不僅是原棉的HVI參數(shù)，還有許多其它因素。

4.1 棉種(產(chǎn)地)對(duì)模型的影響

表4是兩種原棉的HVI數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)看B棉種遠(yuǎn)優(yōu)于A棉種，但實(shí)際上用A棉種紡制的成紗強(qiáng)力比用B棉種紡制的成紗強(qiáng)力高7%～10%，顯然A棉種與B棉種的預(yù)測(cè)模型是不同的。HVI對(duì)纖維表面摩擦特性等對(duì)成紗強(qiáng)力有較大影響的參數(shù)沒(méi)有直接有效的檢測(cè)，不能完全代表棉纖維的物理性能，因而以HVI為基礎(chǔ)建立的模型有一定缺陷。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)棉種(產(chǎn)地)跨度比較大時(shí)必須建新模型，開(kāi)始時(shí)可以保留部分原建模數(shù)據(jù)組，以后逐步更替。

表4 不同棉種(產(chǎn)地)的HVI值

4.2 紡紗過(guò)程對(duì)模型的影響

紡紗設(shè)備、工藝、品種等對(duì)成紗強(qiáng)力的預(yù)測(cè)模型有相當(dāng)大的影響，例如清梳聯(lián)對(duì)棉纖維有損傷，會(huì)影響成紗強(qiáng)力，特別是用長(zhǎng)絨棉時(shí)更為明顯；在成紗斷裂時(shí)，粗號(hào)紗的纖維斷裂比例大，預(yù)測(cè)模型中的斷裂比強(qiáng)度的偏相關(guān)系數(shù)就大；細(xì)號(hào)紗的纖維滑脫比例大，預(yù)測(cè)模型中的馬克隆值的偏相關(guān)系數(shù)就大；成紗的重不勻、條干、捻度及不勻也會(huì)影響成紗強(qiáng)力，預(yù)測(cè)模型也會(huì)不同。

4.3 建立個(gè)性化模型

通過(guò)以上分析可以看出，影響成紗強(qiáng)力的因素比較多，用一個(gè)通用模型難以涵蓋所有情況，通過(guò)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)每個(gè)配棉(對(duì)應(yīng)一條生產(chǎn)線，固定一個(gè)代表品種)單獨(dú)建一個(gè)模型可以較好地解決這個(gè)問(wèn)題，獲得理想的擬合優(yōu)度，如果該配棉供應(yīng)的號(hào)數(shù)范圍較廣，則需要建兩個(gè)及以上的模型。Excel操作簡(jiǎn)單再結(jié)合直觀的圖形，為在生產(chǎn)中快速批量地建立預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行分析提供了一個(gè)高效的工具。

4.4 其它

通過(guò)建立個(gè)性化的模型可以發(fā)現(xiàn)每個(gè)成紗品種對(duì)原棉性能參數(shù)需求的側(cè)重不同，從而引導(dǎo)精準(zhǔn)采購(gòu)，并制定相應(yīng)的組批規(guī)則，指導(dǎo)分類(lèi)排隊(duì)。

棉與化纖混紡的產(chǎn)品，由于化纖是工業(yè)產(chǎn)品，性能穩(wěn)定，混紡紗的強(qiáng)力波動(dòng)主要由棉花接批、并批引起，同樣可以通過(guò)棉花性能參數(shù)的波動(dòng)預(yù)測(cè)成紗強(qiáng)力。

建模數(shù)據(jù)組需要日常維護(hù)，去偽存真，及時(shí)更新，并同步更新模型，分析預(yù)測(cè)情況。

5 結(jié)束語(yǔ)

目前成紗質(zhì)量的預(yù)測(cè)主要依靠人工經(jīng)驗(yàn)，這難免會(huì)產(chǎn)生過(guò)剩質(zhì)量或者質(zhì)量的波動(dòng)。隨著原棉HVI檢測(cè)的普及，預(yù)測(cè)模型理論的完善，為科學(xué)預(yù)測(cè)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，現(xiàn)在已經(jīng)到了實(shí)際應(yīng)用的階段。通過(guò)長(zhǎng)期的建模用模實(shí)踐，我們得出以下結(jié)論：

5.1 用預(yù)測(cè)模型指導(dǎo)配棉時(shí)，需要根據(jù)每個(gè)配棉建立個(gè)性化的模型，棉種(產(chǎn)地)、設(shè)備工藝、細(xì)度等變動(dòng)大時(shí)需要建新模。

5.2 建模數(shù)據(jù)組必須體現(xiàn)成紗強(qiáng)力隨原棉性能參數(shù)變動(dòng)的特征，原棉性能參數(shù)的變動(dòng)要有合適的范圍，從而獲得較好的相關(guān)性和合適的有效區(qū)間，必要時(shí)可采用多個(gè)線性模型替代非線性關(guān)系。

5.3 隨著在棉花貿(mào)易中越來(lái)越廣泛地采用HVI數(shù)據(jù)，用預(yù)測(cè)模型指導(dǎo)原棉采購(gòu)，對(duì)于降低成本、穩(wěn)定質(zhì)量具有非常積極的意義。經(jīng)過(guò)數(shù)年實(shí)踐，采用本文的方法，配棉等級(jí)平均可降低0.5級(jí)，成紗強(qiáng)力也未出現(xiàn)大的波動(dòng)。

[1] 董奎勇，于偉東.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紡紗質(zhì)量預(yù)報(bào)模型[J].東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2005，31(2)：88—92.

[2] 張麗娟，陳兵林，薛曉萍，等.棉花成紗品質(zhì)質(zhì)量模型的評(píng)價(jià)[J].紡織學(xué)報(bào)，2005，26(6)：133—135.

[3] 王美紅.基于HVI數(shù)據(jù)棉纖維品質(zhì)指數(shù)模型的構(gòu)建[J].紡織學(xué)報(bào)，2014，35(10)：40—45.

[4] 張麗娟，孟亞利，薛曉萍，等.棉纖維綜合品質(zhì)指數(shù)模型構(gòu)建[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)，2006，36(6)：1130—1137.

Applications of Prediction Model of Yarn Strength in Practice

FanHuyue

(Wuxi First Cotton Mill, Wuxi 214101, China)

The HVI data of raw cotton was operated and processed by means of regression analysis of Excel, a prediction model of yarn strength was established. By comparison, we found each cotton assorting should establish an individual model, modeling data should reflect change of yarn strength varied with properties of raw cotton. The parameter of raw cotton variation should be within reasonable range.

cotton assorting; yarn; strength; prediction; model

2016-05-14

范琥躍(1958—)，男，江蘇無(wú)錫人，高級(jí)工程師。

TS101.92+2.3

B

1009-3028(2016)04-0013-03