倍捻机工艺参数与锭子工作状态关系的BP神经网络模拟_许富强

１０ ２１４
１．２７
８ ０９３
１．９５
１０ ４００
１．９５
８ ０７０
２．７１
８ ８５０
１０
［∑ ］ Ｔｋ ＝ｆ２ ｖｊｋＹｊ －θｋ ，ｋ ＝ （１，２） （２） ｊ＝１
式（２）中：ｆ２ 为 隐 含 层 传 递 函 数，是 纯 线 性
（ｐｕｒｅｌｉｎ）函 数 ｆ２（ｎ）＝ ｎ。
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研究报告
２０１３ 年
第１期
其他网 络 参 数 设 置 为：神 经 网 络 学 习 速 率 为 ０．０１，动量常数 为 ０．７，收 敛 误 差 ０．０００ ００５。 根 据 图 ２ 中 的 输 入 、输 出 关 系 对 网 络 进 行 训 练 ，当 网 络 的 误 差 小 于 收 敛 误 差 时 运 算 停 止 ，并 保 存 网 络 的 权 值 。 ２．２ 预 测 效 果
图２ 倍捻机的三层 ＢＰ 网络模拟
输入层 Ｐｉ：倍捻机 ＢＰ 神 经 网 络 模 型 输 入 的 单
元为锭子名义转速和 锭 子 所 受 的 径 向 力，共 ２ 个 输
入单元，样本分别为 Ｐ１，Ｐ２。
隐含层Ｙｊ：倍 捻 机 ＢＰ 神 经 网 络 模 型 的 隐 含 层 由 １０ 个 非 线 性 单 元 组 成 ，设 输 入 层 单 元ｉ 与 隐 含 层
研究报告
２０１３ 年
第１期
倍捻机工艺参数与锭子工作状态 关系的 ＢＰ 神经网络模拟
许 富 强 ，竺 志 超 ，方 志 和 ，付 园
（浙 江 理 工 大 学 教 育 部 纺 织 装 备 工 程 中 心 ，杭 州 ３１００１８）
摘 要：基于实验测试结果，设计了倍捻机关键工艺参数与锭子工作性 能 关 系 的 ＢＰ 神 经 网 络 预 测 模 型， 并对锭子功耗和滑差率进行了预测。结果表明：所 建 ＢＰ 神 经 网 络 模 型 具 有 较 高 的 预 测 精 度，且 解 决 了 转 速 滑差率的估算问题，这对指导龙带锭子驱动系统的动力学 研 究 有 现 实 意 义 ，同 时 为 设 备 的 设 计 和 生 产 运 行 进 一步奠定了理论基础。
１ 倍 捻 机 锭 子 工 作 状 态 主 要 影 响 因 素 分 析
锭子 的 工 作 状 态 主 要 是 从 工 作 性 能 上 而 言，特 指其摩擦能量损耗和转速滑差状况。
在龙 带 锭 子 传 动 系 统 中，龙 带 依 靠 摩 擦 驱 动 锭 子高速 转 动。 对 于 锭 子 的 摩 擦 功 耗 Ｐ，经 理 论 分 析［１］知，主要由 锭 子 内 部 油 膜 阻 尼 消 耗 的 功 率 Ｎ１、
倍捻 机 龙 带 与 锭 子 是 传 动 关 键 部 件，许 多 生 产 质量问题因此而 生。 在 高 速 运 转 下，如 倍 捻 机 龙 带 张 紧 力 过 小 ，对 锭 子 的 压 紧 不 够 ，龙 带 会 产 生 微 量 跳
收 稿 日 期 ：２０１２－０６－０４ 作 者 简 介 ：许富强（１９８６－），男，浙 江 绍 兴 人，硕 士 研 究 生，主 要从事现代纺织机械设计与制造等方面的研究。
关键词：倍捻机；工艺参数；锭子功耗；转速滑差率；ＢＰ 神经网络 中图分类号：ＴＨ１２２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００９－２６５Ｘ（２０１３）０１－００１３－０４
ＢＰ ＮｅｕｒａｌＲｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ Ｄｏｕｂｌｅ Ｔｗｉｓｔｅｒ ａｎｄ Ｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｔａｔｕｓ ｏｆ Ｓｐｉｎｄｌｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｄｅｓｉｇｎｓ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｋｅｙ ｐｒｏｃｅｓｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｏｆ ｄｏｕｂｌｅ ｔｗｉｓｔｅｒ ａｎｄ ｔｈｅ ｗｏｒｋｉｎｇ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｓｐｉｎｄｌｅ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｓ ｔｈｅ ｐｏｗｅｒ ｌｏｓｓ ｏｆ ｓｐｉｎｄｌｅ ａｎｄ ｓｌｉｐ ｒａｔｉｏ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｔｅｓｔ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｈａｓ ａ ｈｉｇｈ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ ｓｏｌｖｅｓ ｔｈｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｒｏｔａｔｉｏｎ ｓｌｉｐ ｒａｔｉｏ，ｈａｖｉｎｇ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｆｏｒ ｇｕｉｄｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｔａｎｇｅｎｔｉａｌ ｂｅｌｔ ｓｐｉｎｄｌｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｍｅａｎｗｈｉｌｅ ｆｕｒｔｈｅｒ ｌａｙｉｎｇ ａ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ，ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｄｏｕｂｌｅ ｔｗｉｓｔｅｒ；ｐｒｏｃｅｓｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ；ｓｐｉｎｄｌｅ ｐｏｗｅｒ ｌｏｓｓ；ｒｏｔａｔｉｏｎ ｓｌｉｐ ｒａｔｉｏ；ＢＰ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ
图１ ＢＰ 神经网络结构
为了通过计算机直接获得由锭子径向压力和名 义转速计 算 确 定 龙 带 锭 子 传 动 的 工 作 状 态 的 模 拟 器，利用 ＢＰ 神 经 网 络 方 法 对 测 试 实 验 数 据 进 行 处理。
理论 研 究 证 明，对 于 任 何 一 个 在 闭 区 间 内 的 一 个连续函数，都 可 以 用 一 个 隐 含 层 的 ＢＰ 网 络 来 逼 近，即一个三 层 的 ＢＰ 网 络 即 可 实 现 任 意 维 数 间 的 映 射 。 所 以 ，结 合 倍 捻 机 龙 带 锭 子 传 动 系 统 实 际 ，以 关 键 工 艺 参 数 为 输 入 ，锭 子 工 作 状 态 为 输 出 ，建 立 三 层 ＢＰ 神经网络模型，如图２所示。
２ 锭 子 功 耗 和 滑 差 率 的 神 经 网 络 预 测
２．１ 预 测 模 型 神经网络是一种模拟人脑神经系统的结构和功
能 ，由 许 多 简 单 的 并 行 工 作 的 处 理 单 元 组 成 ，由 人 工 方 式 构 造 的 信 息 处 理 系 统 ，是 人 脑 的 某 种 抽 象 、简 化 与 模 拟 。 它 具 有 自 学 功 能 ，联 想 存 储 、系 统 识 别 和 高 速寻找优化解 的 能 力。ＢＰ 神 经 网 络 是 一 种 能 够 进 行信息并行处理和非线性转换的复杂网络系统。利 用神经网络强大的 函 数 映 射 能 力，在 不 需 要 事 先 确 定数学表达形式的 条 件 下，通 过 对 训 练 样 本 建 立 的 模型，能如实反 映 变 量 指 标 之 间 的 映 射 关 系。 它 的 学习规则是使用最 速 下 降 法，通 过 反 向 传 播 来 不 断 调 整 网 络 的 权 值 和 阈 值 ，使 网 络 的 误 差 平 方 和 最 小 。 ＢＰ 神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出 层 ［２－３］，其 网 络 结 构 如 图 １ 所 示 。
ＸＵ Ｆｕｑｉａｎｇ，ＺＨＵ Ｚｈｉｃｈａｏ，ＦＡＮＧ Ｚｈｉｈｅ，ＦＵ Ｙｕａｎ
（Ｔｅｘｔｉｌｅ Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｓｃｉ－Ｔｅｃｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００１８，Ｃｈｉｎａ）
对 于 锭 子 转 速 的 滑 差 机 理 ，目 前 研 究 较 少 ，滑 差 率实际如何计算还 未 见 有 文 献 报 道，但 可 以 通 过 实 验测试进行分析确定。
锭子功耗和龙带锭子转速不同步的相关影响因 素 比 较 多 。 在 实 际 生 产 中 ，一 些 因 素 是 基 本 不 变 的 ， 如 摩 擦 因 数 ，油 膜 阻 尼 等 ，因 此 只 需 要 抓 住 一 些 关 键 的变化因素。对于 锭 子 的 驱 动 而 言，主 要 因 素 是 龙 带的摩擦驱动力和线速度。摩擦驱动力取决于龙带 和 锭 子 的 摩 擦 因 数 、龙 带 张 力 和 锭 子 包 角 ，而 张 力 和 包角决定了龙带对 锭 子 的 径 向 压 力，在 生 产 中 是 可 以 设 置 的 ；龙 带 的 线 速 度 对 应 于 锭 子 的 名 义 转 速 ，也 是可以改变的。因 此，径 向 压 力 和 锭 子 名 义 转 速 是 影响锭子工作状态 的 关 键 工 艺 参 数，求 出 与 锭 子 功 耗和滑差率之间的 相 互 关 系，可 以 在 实 际 应 用 时 指 导控制生产的质量。
０ 引 言
最近 几 十 年 来 我 国 的 倍 捻 机 发 展 迅 速，打 造 出 了一批属于自己品 牌 的 倍 捻 机，已 经 能 够 满 足 国 内 的部分需求。但是目前国际先进水平的倍捻机的技 术优势 非 常 明 显，具 有 高 速、高 效、高 产，锭 速 匀、捻 度 匀 、张 力 匀 ，能 源 耗 用 少 、物 料 消 耗 少 、设 备 维 修 少 等特点，相比之下 国 产 倍 捻 机 在 性 能 上、质 量 上、工 艺上都还存在一些问题。
因为所建预测倍捻机中锭子功耗和滑差率的 ＢＰ 神经网 络 模 型 有 两 个 输 入 （名 义 锭 速 和 径 向 压 力），两个输出（锭 子 功 耗 和 滑 差 率），故 需 将 实 验 测 试结果划分成两 组，作 为 模 型 的 输 入、输 出，并 把 实 验 测 试 数 据 按 照 比 例 分 为 网 络 训 练 样 本 数 据 （２４ 组 ） 和 网 络 测 试 数 据（１２ 组），如 表 １ 和 表 ２ 所 示 。
单 元ｊ 之 间 连 接 权 值 为ｗｉｊ ，隐 含 层 节 点 的 阈 值 为θｊ，
则倍捻机 ＢＰ 神经网络结构模 型 的 隐 含 层 单 元 的 输
出为：
１０
［∑ ］ Ｙｊ ＝ｆ１ ｗｉｊＰｉ －θｊ ，（ｉ＝１，２；ｊ ＝１，２…１０） ｊ＝１