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        烘絲出口水分預(yù)測(cè)模型的建立

        2020-07-04 02:39:06王麗芳丁姍李麗萍
        中國(guó)科技縱橫 2020年11期
        關(guān)鍵詞:預(yù)測(cè)模型回歸分析機(jī)器學(xué)習(xí)

        王麗芳 丁姍 李麗萍

        摘 要:目的:為解決我廠TT1烘絲崗位人員質(zhì)控難度大、批內(nèi)煙絲感官質(zhì)量波動(dòng)大的問(wèn)題。方法:針對(duì)烘絲設(shè)備、工藝參數(shù),運(yùn)用Minitab及R軟件,采用多元線性、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、bagging、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多種機(jī)器學(xué)習(xí)法,找出各參數(shù)之間的聯(lián)系,并構(gòu)建和選擇最優(yōu)回歸模型。結(jié)果:(1)采用相關(guān)回歸分析和人工機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型均能得出影響烘絲機(jī)出口水分的重要因素及其回歸模型。(2)相比較而言,隨機(jī)森林回歸模型的均方誤差更小,是一種有效的回歸方法。結(jié)論:通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)法探究烘絲出口水分影響因素的變化規(guī)律,用于指導(dǎo)指導(dǎo)制絲生產(chǎn)加工過(guò)程,實(shí)現(xiàn)烘絲機(jī)出口水分及卷煙感官質(zhì)量批內(nèi)、批間穩(wěn)定。

        關(guān)鍵詞:機(jī)器學(xué)習(xí);烘絲機(jī)出口水分;預(yù)測(cè)模型;回歸分析;影響因素

        1研究背景

        薄板烘絲機(jī)是制絲線關(guān)鍵主機(jī)設(shè)備之一,也是保證成品絲水分的最后一道工藝設(shè)備,因此其運(yùn)行的穩(wěn)定性和可靠性直接影響到烘絲質(zhì)量和成品煙絲品質(zhì)。我廠制絲TT1烘絲機(jī)因設(shè)備性能受限、操作人員質(zhì)控效果差異較大,導(dǎo)致批內(nèi)、批間煙絲感官品質(zhì)差異,煙絲物理質(zhì)量以及感官品質(zhì)的提升維護(hù)受到了限制[4]。因此,統(tǒng)一和規(guī)范烘絲出口水分質(zhì)控方法刻不容緩。

        2數(shù)據(jù)說(shuō)明及預(yù)處理

        我廠紅河A牌號(hào)卷煙年產(chǎn)占比在所有品牌內(nèi)最大,因此本文選擇紅河A牌號(hào)為對(duì)象,研究探索影響烘絲機(jī)出口水分這一重要物理指標(biāo)的因素,繼而為實(shí)際生產(chǎn)中如何精益控制烘絲機(jī)出口水分提供參考和建議[1-3]。數(shù)據(jù)來(lái)源于我廠制造執(zhí)行系統(tǒng)(MES)平臺(tái)2019年6月-12月期間紅河A牌號(hào)部分批次生產(chǎn)過(guò)程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),按統(tǒng)一規(guī)則進(jìn)行異常數(shù)據(jù)截取后,對(duì)各變量進(jìn)行如下定義和說(shuō)明,如表1所示。

        3預(yù)測(cè)模型建立及選擇

        繪制各參數(shù)的相關(guān)矩陣圖,并結(jié)合相關(guān)性分析結(jié)果初步查看各參數(shù)之間的相關(guān)性以及烘絲出口水分與其它變量關(guān)系密切程度[6]。

        結(jié)合圖1、表2可看出,各自變量之間有明顯的相關(guān)性,自變量與因變量相關(guān)性中有3個(gè)正相關(guān)變量,5個(gè)負(fù)相關(guān)變量,9個(gè)變量中最小相關(guān)性變量為X1。

        分別使用多元線性回歸、隨機(jī)森林、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、mboost、bagging、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)七種回歸模型對(duì)烘絲機(jī)出口水分變量進(jìn)行回歸,如表3所示。

        從七種模型回歸效果對(duì)比可以看出,mboost1、隨機(jī)森林、bagging、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸效果較好[7]。選用模型NMSE最小的mboost1,bagging、隨機(jī)森林,提取訓(xùn)練集數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)前100行)做10折交叉驗(yàn)證回歸,得到三個(gè)模型10折交叉驗(yàn)證NMSE回歸結(jié)果,并繪制折線圖,如圖2所示。

        從三個(gè)模型10折交叉驗(yàn)證NMSE回歸結(jié)果可以看出,三種方法回歸效果沒(méi)有一種在所有10折數(shù)據(jù)都占優(yōu)勢(shì)。從平均來(lái)看,隨機(jī)森林要好些,bagging其次,mboost較差,因此可以隨機(jī)森林是有效的烘絲機(jī)出口水分預(yù)測(cè)模型[8]。

        4結(jié)果及應(yīng)用

        理論與實(shí)踐相結(jié)合,為驗(yàn)證上述預(yù)測(cè)模型算法的有效性和可利用性,我們將隨機(jī)森林方法得出的結(jié)論轉(zhuǎn)化為質(zhì)控經(jīng)驗(yàn),并將其推廣運(yùn)用到烘絲崗位三個(gè)班次中進(jìn)行效果檢驗(yàn)[9]。跟蹤統(tǒng)計(jì)模型應(yīng)用前后烘絲出口水分標(biāo)偏變化情況,繪制單值圖,如圖3所示。

        由單值圖可以看出,烘絲出口水分預(yù)測(cè)模型建立應(yīng)用后,烘絲機(jī)出口水分標(biāo)偏整體降低明顯,且批次間控制穩(wěn)定性得到了提升,說(shuō)明通過(guò)本文建立的烘絲機(jī)出口水分預(yù)測(cè)模型是可用、有效的[10]。

        5結(jié)語(yǔ)

        從實(shí)際應(yīng)用效果分析,相比較傳統(tǒng)傳統(tǒng)經(jīng)典統(tǒng)計(jì)回歸模型來(lái)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型的建立不需要更多假定,是一種有效的回歸方法,隨著條件的日益成熟以及大數(shù)據(jù)的推廣,預(yù)測(cè)精度也會(huì)越來(lái)越高。因此可機(jī)器學(xué)習(xí)法進(jìn)一步推廣應(yīng)用到各個(gè)牌號(hào)各個(gè)加工工序,為解決質(zhì)控難點(diǎn)痛點(diǎn)提供科學(xué)、有效、合理的支持,使得制絲生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化更加有針對(duì)性,準(zhǔn)確性。

        參考文獻(xiàn)

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