计算机辅助棉纺质量控制系统开发
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摘要
棉纺质量控制是一个系统工程,在温湿度一定时,需要对原料、设备、工艺进行综合考虑,顾此失彼则很难达到良好控制质量的目的,因此定位于棉纺质量控制的应用软件在开发时,应从上述三个角度出发为实施质量控制提供相应的分析工具,以确保良好的成纱质量。针对上述特点,本课题以纺纱工艺配置优化为中心,从纺纱原料、纺纱工艺、纺纱设备及成纱质量离线检测等角度出发,对实施成纱质量控制进行了探讨并开发了相应的应用程序。
从原料角度出发利用棉纤维质量指标对成纱条干、强度实施预测并进行质量预测子系统开发,经验证该子系统预测精度可满足纺纱厂要求,预测结果可用于指导纺纱实践活动。
从工艺角度出发学习与分析了常见试验设计方法及数据分析方法,以其原理为依据实施工艺优化子系统开发,此部分针对单因素及多因素分别开发了不同的数据分析功能,借助于此实现纺纱工艺参数的优化配置。
从成纱质量角度出发开发了成纱质量综合评定功能、布面规律性机械波波长计算功能、规律性机械波跨工序诊断功能等,借助于系统的该部分功能不但可以确定产生纱疵的工序,而且还可在生产前根据纱线用途进行防疵重点查询,使防疵工作做到重点突出。
在该系统的开发过程中,从模型构建到编程方法都进行了一些探索。在进行成纱质量预测模型的构建时引入了人工神经网络技术,利用BP人工神经网络构建成纱质量预测模型对成纱质量进行预测,经验证效果较为理想;采用了模糊分析方法进行成纱综合质量评定模型的构建,并通过引入加权系数使评定结果更具有实际意义;在进行质量预测子系统的开发时,采用了MATLAB与VB混合编程技术,从而将二者优势相结合,缩短了程序开发周期,提高了用户界面的友好性。
Cotton-spinning quality control is a systematic project, when the humidity is set, it is necessary to think about fiber material, spinning machine and process altogether, or else it is hard to ensure good yarn quality, so the software designed for Cotton-spinning quality control should offer analyzing methods in those three aspects; According to the characteristic of Cotton-spinning quality control, this essay discusses the means to control yarn quality and develops programs based on the Cotton-spinning quality control means.
Yarn evenness and tenacity are predicted through cotton property; meanwhile the predicting subsystem is developed. It is proved that this system can predict yarn qualities with the accuracy satisfying cotton spinning mill requirement and the predicted result can be used to guide spinning practice.
The common experiment design methods and data analysis principles, based on which the subsystem for optimizing process is programmed, are studied. This subsystem can be used to analyze data for single factor or multiple factors in order to optimize process parameters.
This system also includes some other functions to evaluate yarn qualities, compute mechanical wave length, and diagnose mechanical wave to locate the process which has incurred that yarn fault. With the help of those functions, it is quick to find out the malfunction parts, at the same time, the central work for preventing yarn impurities can be decided according to ultimate use of the yarn to be produced.
In the process of developing this system, some new methods are tried both in model building and programming method. The artificial neural network techniques are used to build predicting model, which is proved much accurate; the model used to assess yarn qualities is built with fuzzy decision and coefficients are added to the model to make the assessment more practical; the subsystem for predicting yarn qualities is developed with the technique of VB and MATLAB merging programming so that the advantages of one are incorporated to that of the other .The developing period is shortened, but the UI is much friendly.
从原料角度出发利用棉纤维质量指标对成纱条干、强度实施预测并进行质量预测子系统开发,经验证该子系统预测精度可满足纺纱厂要求,预测结果可用于指导纺纱实践活动。
从工艺角度出发学习与分析了常见试验设计方法及数据分析方法,以其原理为依据实施工艺优化子系统开发,此部分针对单因素及多因素分别开发了不同的数据分析功能,借助于此实现纺纱工艺参数的优化配置。
从成纱质量角度出发开发了成纱质量综合评定功能、布面规律性机械波波长计算功能、规律性机械波跨工序诊断功能等,借助于系统的该部分功能不但可以确定产生纱疵的工序,而且还可在生产前根据纱线用途进行防疵重点查询,使防疵工作做到重点突出。
在该系统的开发过程中,从模型构建到编程方法都进行了一些探索。在进行成纱质量预测模型的构建时引入了人工神经网络技术,利用BP人工神经网络构建成纱质量预测模型对成纱质量进行预测,经验证效果较为理想;采用了模糊分析方法进行成纱综合质量评定模型的构建,并通过引入加权系数使评定结果更具有实际意义;在进行质量预测子系统的开发时,采用了MATLAB与VB混合编程技术,从而将二者优势相结合,缩短了程序开发周期,提高了用户界面的友好性。
Cotton-spinning quality control is a systematic project, when the humidity is set, it is necessary to think about fiber material, spinning machine and process altogether, or else it is hard to ensure good yarn quality, so the software designed for Cotton-spinning quality control should offer analyzing methods in those three aspects; According to the characteristic of Cotton-spinning quality control, this essay discusses the means to control yarn quality and develops programs based on the Cotton-spinning quality control means.
Yarn evenness and tenacity are predicted through cotton property; meanwhile the predicting subsystem is developed. It is proved that this system can predict yarn qualities with the accuracy satisfying cotton spinning mill requirement and the predicted result can be used to guide spinning practice.
The common experiment design methods and data analysis principles, based on which the subsystem for optimizing process is programmed, are studied. This subsystem can be used to analyze data for single factor or multiple factors in order to optimize process parameters.
This system also includes some other functions to evaluate yarn qualities, compute mechanical wave length, and diagnose mechanical wave to locate the process which has incurred that yarn fault. With the help of those functions, it is quick to find out the malfunction parts, at the same time, the central work for preventing yarn impurities can be decided according to ultimate use of the yarn to be produced.
In the process of developing this system, some new methods are tried both in model building and programming method. The artificial neural network techniques are used to build predicting model, which is proved much accurate; the model used to assess yarn qualities is built with fuzzy decision and coefficients are added to the model to make the assessment more practical; the subsystem for predicting yarn qualities is developed with the technique of VB and MATLAB merging programming so that the advantages of one are incorporated to that of the other .The developing period is shortened, but the UI is much friendly.
引文
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[2]李雪刚 徐晨,计算机辅助配棉系统[J],应用纺织科技进展,2005(3):59—62
[3]孙海兰,纱线质量分析与预测,硕士学位论文,江南大学 2004
[4]郝海涛 谢春萍,利用神经网络与AFIS纤维测试系统预测纱线[J],新纺织,2003(8):26—30
[5]高洪兰 李长岭 李春月,FA425型粗纱机纺纱工艺优选及生产体会[J],棉纺织技术,2005(2):41-43
[6]左学怀 赵宝芳 朱忠良,应用正交法优化纺纱工艺改善棉条条干[J],纺织学报,1993(5):17—18
[7]李学来,BT903与A190分梳梳理工艺优化与分析[J],河南纺织科技,2003(12):11—13
[8]马维国,多目标优化纺纱工程的遗传算法[J],微电子学与计算机,2004(21):129-132
[9]王建中,纺纱试验设计与工艺参数优化[J],郑州纺织工学院院报,1996(3):9—15
[10]何瑶 王哲,主成分分析法在优化纺纱工艺中的应用[J],棉纺织技术,2001(29):34—36
[11]丁志荣,应用工艺设计与管理系统优化纺纱工艺[J],上海纺织科技,2006(8):58—59
[12]姚穆 张一心,棉纺厂纱条条干疵病诊断专家系统的建立[J],棉纺织技术,1995,23(11):8—10
[13]汪志达 张治,利用计算机对纺纱设备进行故障诊断[J],棉纺织技术,1999,27(5):37-39
[14]吕立斌,棉纺厂专家诊断系统的研究与开发,硕士论文
[15]韦源 于平,Visual Basic程序设计基础[M],北京:清华大学出版社,2002
[16]张志涌,精通MA TLAB6.5版,北京:北京航空航天大学出版社,2003
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[18]张乃尧 阎平凡,神经网络与模糊控制[M],北京:清华大学出版社,1998:1-43
[19]周志华,神经网路及其应用[M],北京:清华大学出版社,2004:2—5
[20]董长虹,Natlab神经网络与应用[M],北京:国防工业出版社,2005:1-12,64-104
[21]飞思科技研发中心Matlab6.5辅助神经网络分析与设计[M],2003:6—59,64—69
[22]冯莉 李巨 邓云华,VB与Malab的混合编程方法[J],软件技术,2005(24):110-112
[23]高剑,Matlab与VB混合编程的两种方法[J],微机发展,2003(13):90—92
[24]朱志松 郭晓丽,VB与MATLAB混合编程探讨[J],计算机应用,2003(9):18—19
[25]胡志文 邓铁如等,在VB应用程序中集成MATLAB[J],计算机工程与应用,2003(7):103-106
[26]张力宏 陈华,实现VB与MATLAB数据交换的新方法[J],计算机应用及软件,2004(21):51-52
[27]茆诗松,周纪芗陈颖试验设计[M]北京:中国统计出版社 2004:8—67,117 149,281—333
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[32]孔燕 大麻/天丝混纺纱线及其织物服用性能的模糊综合评定 硕士学位论文 山东青岛,青岛大学
[33]韩立岩 汪培庄 应用模糊数学[M]首都经济大学出版社 1998
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[35]蔡陛霞 织物结构与设计[M]中国纺织出版社 2003
[36]上海市棉纺织工业公司 棉纺手册[M]纺织工业出版社 1990
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