羅進軍++李獻燦+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的關鍵因素，利用籽棉回潮率進行軋花機轉速的控制能減少成品棉中的原棉短纖維指數，提高成品棉的品質。針對這一問題，利用BP神經網絡控制思想，建立以籽棉回潮率與軋花機轉速為輸入層的BP神經網絡預測模型，通過對原棉纖維數據的訓練處理，預測出原棉短纖維指數值相對應的電機轉速控制頻率與回潮率的設定值，并以此數據為基礎對軋花機控制系統(tǒng)進行設計，通過預測值提前獲知最優(yōu)的轉速控制頻率，優(yōu)化軋花機的轉速。通過對試驗樣機進行測試試驗，結果表明，軋花機試驗樣機系統(tǒng)穩(wěn)定，能通過回潮率、短纖維指數預測出軋花時所需要的實際轉速。原棉短纖維指數實測值的變化曲線與預測值接近，通過回潮率的預測調節(jié)，軋花機的轉速隨著回潮率與原棉短纖維指數進行了相應的調整，驗證了BP神經網絡預測模型具有較好的控制效果。

關鍵詞： BP神經網絡； 軋花機； 轉速控制； 短纖維指數

中圖分類號： TN711?34； S24 文獻標識碼： A 文章編號： 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

新疆是我國最大的優(yōu)質棉花生產基地，秋收后棉花的軋花是棉花加工生產中最重要的一道工序。隨著人們對高品質成品棉的需求，進一步提高軋花工藝有助于提高棉花的品質。籽棉在進行軋花加工時，棉纖維中的原棉短纖維指數是控制棉花品質的關鍵[1?2]。棉花中的原棉短纖維指數是指籽棉在軋花后，棉花中含有的長度小于15 mm以下棉纖維占成品棉總量的百分比值。根據國家棉花生產標準，在紡紗前，應控制原棉短纖維指數在9%以下，以達到成品棉的質量標準[3]。軋花作業(yè)時，籽棉回潮率與軋花機轉速控制是控制原棉短纖維指數的關鍵影響因素，對成品棉的品質有顯著影響[4]，因此，為了提高棉花加工品質，根據原棉短纖維指數與回潮率預測軋花機轉速，最終實現(xiàn)軋花轉速的優(yōu)化控制具有重要的實際意義。

在軋花機轉速的控制上，文獻[5]提出模糊自適應PID的轉速控制方法，優(yōu)化了回潮率與轉速給定頻率指標；文獻[6]改進了傳統(tǒng)的軋花機控制方式，提出了根據原棉短纖維指數以及籽棉回潮率預測軋機轉速，以及優(yōu)化控制的方法，進一步實現(xiàn)了軋花工作工程的在線檢測與控制。

本文在前人的基礎上，利用BP神經網絡分析方法，建立了以籽棉回潮率與軋花機轉速為輸入層的BP神經網絡預測模型，并以此模型為基準，通過樣本數據訓練后，預測出軋花機轉速所需給定的轉速控制頻率，進行了軋花機轉速控制系統(tǒng)的設計。

1 BP神經網絡預測模型

自1986年，美國學者D.E.Rumelhart以及其研究團隊提出BP神經網絡控制算法以來，人工神經網絡得到了大量的應用[7]。BP神經網絡控制算法通過模擬人工神經網絡，對試驗樣本進行不斷重復的訓練模擬，建立一個基于已知信息的預測模型，通過模型的應用，可對其他樣本數據進行預測分析[8]。

1.1 模型的建立

原棉纖維率是棉花中關鍵品質的影響因素，籽棉在進行軋花作業(yè)時，原棉纖維率主要受籽棉回潮率與軋花機轉速的影響。因此，在進行BP神經網絡模型構建時，設定籽棉回潮率與軋花機轉速為模型的輸入層，端點數按主要的影響因素設為2。根據BP神經網絡隱含層節(jié)點數的設定原則，隱含層節(jié)數點其中，為輸入層端點數。因此，設定隱含層節(jié)數點個。依照此設計思路，軋花機轉速BP網絡控制模型采用3層結構，分別為輸入層、隱含層與輸出層，其具體的拓撲模型如圖1所示。

根據BP神經網絡模型，設定籽棉回潮率與軋花機轉速為輸入端口，則可建立以原棉纖維率為預測終點值建立預測模型，如下所示：

式中：為BP神經網絡模型輸入端口樣本數據的最大值、最小值和實測值。

1.2 原始樣本數據的訓練處理

采集了新疆生產建設兵團第1師農機推廣中心籽棉的回潮率數據與原棉纖維數據，根據軋花機轉速與控制頻率的關系，換算出與軋花機轉速相對應的變頻器頻率數據作為原始樣本數據，共計20組數據對模型進行訓練處理。其原始數據以及測試數據如表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測值結果。通過模型的訓練，共得到5組測試數據，測試數據中的回潮率與電機轉速可作為軋花機轉速的控制依據。

2 軋花機控制系統(tǒng)的設計

軋花機的上位機系統(tǒng)由PC機與單片機組成。PC機內裝有Matlab軟件與.Net開發(fā)平臺軟件。利用Matlab軟件內的神經網絡設計工具箱可以進行BP神經網絡預測模型的設計與樣本訓練，完成預測數據的生成。.Net開發(fā)平臺軟件是微軟公司推出的一種面向對象的終端界面開發(fā)平臺軟件，具有較好的交互式功能。利用.Net開發(fā)平臺軟件開發(fā)出的軋花機在線檢測與控制系統(tǒng)平臺如圖2所示。

利用此平臺設計出軋花機在線檢測與控制平臺，可將BP神經網絡預測模型的預測數據導入控制平臺，再通過控制平臺實現(xiàn)與單片機系統(tǒng)的通信連接，從而實現(xiàn)上位機的全部控制功能。單片機系統(tǒng)采用CMOS 8位STC89C54單片機系統(tǒng)，如圖3所示。

STC89C54單片機系統(tǒng)主要用來接收軋花機在線檢測與控制平臺的轉速給定信號，單片機根據轉速給定信號，將其換算成頻率信號，以4～20 mA的電流信號輸出至軋花機變頻控制系統(tǒng)，使軋花機轉速在BP神經網絡模型預測值的給定信號下運行。其中，單片機系統(tǒng)的P1.0～P1.5口主要用來控制變頻器啟動、停止、正反轉的控制信號；P2.0～P2.5口用來傳輸變頻器的轉速給定信號，使軋花機電機轉速根據預測值頻率進行給定輸出。

3 樣機試驗

根據BP神經網絡預測出的回潮率、短纖維指數與軋機轉速之間的最優(yōu)控制參數組合，設計完成了小型的軋花機控制系統(tǒng)試驗樣機，如圖4所示。軋花機采用變頻器控制軋花轉速，變頻器的轉速由主機控制系統(tǒng)通過模型的預測結果進行頻率參數的給定。

3.1 試驗方案

（1） 試驗用籽棉采用新疆生產建設兵團第1師10團農業(yè)推廣中心試驗田生產的機采籽棉，選取從6%～10%之間的不同回潮率條件下的籽棉分別進行軋制試驗，以區(qū)別不同回潮率條件下的模型預測精度。

（2） 實驗前，先利用單片機系統(tǒng)進行軋花機轉速控制程序的仿真調試，調試成功后，再投入軋花機進行熱試軋花。

（3） 試驗時，從喂棉口、出棉口提取軋制過程中的棉花回潮率參數值，將此數值與BP神經網絡預測進行對比分析，驗證BP神經網絡預測模型的準確性。提取各種轉速條件下的變頻器頻率實際參數，將此數值與預測值進行比較分析。

3.2 試驗結果與分析

（1） 試驗樣機的整體性能測試

對軋花機控制系統(tǒng)實驗樣機進行軋花測試試驗，記錄軋花機通過預測值得到實際轉速、控制頻率、軋花機電流以及成品棉密度質量情況，其主要的性能測試參數如表2所示。

結果表明軋花機試驗樣機系統(tǒng)穩(wěn)定，能通過回潮率、原棉短纖維指數參數預測出軋花時所需要的實際轉速。當試驗用籽棉從6%～10%之間變化時，得到的控制頻率在30～40 Hz之間，通過變頻器系統(tǒng)的轉速閉環(huán)調整，電機實際控制頻率在29.6～39.6 Hz之間變化；相應的軋花機轉速從658 r/min變化至1 128 r/min，軋制后的成品棉整體品質性能較好。當軋花機轉速為1 000～1 200 r/min時，得到的成品棉密度為標準值。

（2） BP神經網絡預測模型的試驗驗證

將BP神經網絡預測模型得到的原棉短纖維指數預測值與軋花機實測數據進行對比，得到如圖5所示的軋花機在12 min時間內的對比情況。

從圖5中可以看出，實際值與預測值擬合度較好，實測的變化曲線與預測值接近，表明在一定軋花時間內，通過回潮率的預測調節(jié)，軋花機的轉速隨著回潮率與短纖維指數進行了相應的調整，使原棉短纖維指數實際值接近于BP神經網絡預測模型的預測值，驗證了BP神經網絡預測模型具有較好的轉速控制效果。

4 結 論

本文設計了BP神經網絡預測模型，并進行了樣本訓練，得到了軋花機轉速頻率給定的預測數據，以此預測模型為控制核心，對軋花機控制系統(tǒng)進行設計，通過預測值提前獲知最優(yōu)的轉速控制頻率，以此優(yōu)化軋花機的轉速。

通過對試驗樣機的測試試驗，結果表明，軋花機試驗樣機系統(tǒng)穩(wěn)定，能通過回潮率、短纖維指數參數預測出軋花時所需要的實際轉速。

原棉短纖維指數實測值的變化曲線與預測值接近，通過回潮率的預測調節(jié)，軋花機的轉速隨著回潮率與原棉短纖維指數進行了相應的調整，驗證了BP神經網絡預測模型具有較好的控制效果。

注：本文通訊作者為李獻燦。

參考文獻

[1] NAGLE H T， IRWIN J D. Cotton gin efficiency monitoring system [J]. IEEE transactions on industrial electronics， 1976， 23（3）： 218?222.

[2] 胡燦，吳明清，陳曉川.基于PLC技術的軋花自動控制系統(tǒng)的設計與研究[J].農機化研究，2015（5）：167?172.

[3] 陳玉峰，陸振挺.短纖維對棉紡質量的影響與控制[J].棉紡織技術，2012，40（2）：108?111.

[4] 張建華，祁力鈞，冀榮華，等.基于粗糙集和BP神經網絡的棉花病害識別[J].農業(yè)工程學報，2012（7）：161?167.

[5] 董全成，馮顯英.基于自適應模糊免疫PID的軋花自控制系統(tǒng)[J].農業(yè)工程學報，2013，29（23）：30?37.

[6] 張成梁.棉花加工過程智能化關鍵技術研究[D].濟南：山東大學，2011.

[7] 王吉權，王福林，邱立春.基于BP神經網絡的農機總動力預測[J].農業(yè)機械學報，2011，42（12）：121?126.

[8] 張恒，張欣，賀興時.應用BP神經網絡估算服裝輔料長度[J].紡織學報，2009，30（5）：109?113.