基于BP神经网络预测模型的轧花机转速控制系统的设计与试验
罗进军++李献灿+吴明清+李发永
摘 要： 控制棉纤维中的短纤维率是提高棉花品质的关键因素，利用籽棉回潮率进行轧花机转速的控制能减少成品棉中的原棉短纤维指数，提高成品棉的品质。针对这一问题，利用BP神经网络控制思想，建立以籽棉回潮率与轧花机转速为输入层的BP神经网络预测模型，通过对原棉纤维数据的训练处理，预测出原棉短纤维指数值相对应的电机转速控制频率与回潮率的设定值，并以此数据为基础对轧花机控制系统进行设计，通过预测值提前获知最优的转速控制频率，优化轧花机的转速。通过对试验样机进行测试试验，结果表明，轧花机试验样机系统稳定，能通过回潮率、短纤维指数预测出轧花时所需要的实际转速。原棉短纤维指数实测值的变化曲线与预测值接近，通过回潮率的预测调节，轧花机的转速随着回潮率与原棉短纤维指数进行了相应的调整，验证了BP神经网络预测模型具有较好的控制效果。
关键词： BP神经网络； 轧花机； 转速控制； 短纤维指数
中图分类号： TN711?34； S24 文献标识码： A 文章编号： 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
新疆是我國最大的优质棉花生产基地，秋收后棉花的轧花是棉花加工生产中最重要的一道工序。随着人们对高品质成品棉的需求，进一步提高轧花工艺有助于提高棉花的品质。籽棉在进行轧花加工时，棉纤维中的原棉短纤维指数是控制棉花品质的关键[1?2]。棉花中的原棉短纤维指数是指籽棉在轧花后，棉花中含有的长度小于15 mm以下棉纤维占成品棉总量的百分比值。根据国家棉花生产标准，在纺纱前，应控制原棉短纤维指数在9%以下，以达到成品棉的质量标准[3]。轧花作业时，籽棉回潮率与轧花机转速控制是控制原棉短纤维指数的关键影响因素，对成品棉的品质有显著影响[4]，因此，为了提高棉花加工品质，根据原棉短纤维指数与回潮率预测轧花机转速，最终实现轧花转速的优化控制具有重要的实际意义。
在轧花机转速的控制上，文献[5]提出模糊自适应PID的转速控制方法，优化了回潮率与转速给定频率指标；文献[6]改进了传统的轧花机控制方式，提出了根据原棉短纤维指数以及籽棉回潮率预测轧机转速，以及优化控制的方法，进一步实现了轧花工作工程的在线检测与控制。
本文在前人的基础上，利用BP神经网络分析方法，建立了以籽棉回潮率与轧花机转速为输入层的BP神经网络预测模型，并以此模型为基准，通过样本数据训练后，预测出轧花机转速所需给定的转速控制频率，进行了轧花机转速控制系统的设计。
1 BP神经网络预测模型
自1986年，美国学者D.E.Rumelhart以及其研究团队提出BP神经网络控制算法以来，人工神经网络得到了大量的应用[7]。BP神经网络控制算法通过模拟人工神经网络，对试验样本进行不断重复的训练模拟，建立一个基于已知信息的预测模型，通过模型的应用，可对其他样本数据进行预测分析[8]。
1.1 模型的建立
原棉纤维率是棉花中关键品质的影响因素，籽棉在进行轧花作业时，原棉纤维率主要受籽棉回潮率与轧花机转速的影响。因此，在进行BP神经网络模型构建时，设定籽棉回潮率与轧花机转速为模型的输入层，端点数按主要的影响因素设为2。根据BP神经网络隐含层节点数的设定原则，隐含层节数点其中，为输入层端点数。因此，设定隐含层节数点个。依照此设计思路，轧花机转速BP网络控制模型采用3层结构，分别为输入层、隐含层与输出层，其具体的拓扑模型如图1所示。
根据BP神经网络模型，设定籽棉回潮率与轧花机转速为输入端口，则可建立以原棉纤维率为预测终点值建立预测模型，如下所示：
式中：为BP神经网络模型输入端口样本数据的最大值、最小值和实测值。
1.2 原始样本数据的训练处理
采集了新疆生产建设兵团第1师农机推广中心籽棉的回潮率数据与原棉纤维数据，根据轧花机转速与控制频率的关系，换算出与轧花机转速相对应的变频器频率数据作为原始样本数据，共计20组数据对模型进行训练处理。其原始数据以及测试数据如表1所示。表1中反映了不同回潮率与不同变频器频率值下获得的棉纤维预测值结果。通过模型的训练，共得到5组测试数据，测试数据中的回潮率与电机转速可作为轧花机转速的控制依据。
2 轧花机控制系统的设计
轧花机的上位机系统由PC机与单片机组成。PC机内装有Matlab软件与.Net开发平台软件。利用Matlab软件内的神经网络设计工具箱可以进行BP神经网络预测模型的设计与样本训练，完成预测数据的生成。.Net开发平台软件是微软公司推出的一种面向对象的终端界面开发平台软件，具有较好的交互式功能。利用.Net开发平台软件开发出的轧花机在线检测与控制系统平台如图2所示。
利用此平台设计出轧花机在线检测与控制平台，可将BP神经网络预测模型的预测数据导入控制平台，再通过控制平台实现与单片机系统的通信连接，从而实现上位机的全部控制功能。单片机系统采用CMOS 8位STC89C54单片机系统，如图3所示。
STC89C54单片机系统主要用来接收轧花机在线检测与控制平台的转速给定信号，单片机根据转速给定信号，将其换算成频率信号，以4～20 mA的电流信号输出至轧花机变频控制系统，使轧花机转速在BP神经网络模型预测值的给定信号下运行。其中，单片机系统的P1.0～P1.5口主要用来控制变频器启动、停止、正反转的控制信号；P2.0～P2.5口用来传输变频器的转速给定信号，使轧花机电机转速根据预测值频率进行给定输出。
3 样机试验
根据BP神经网络预测出的回潮率、短纤维指数与轧机转速之间的最优控制参数组合，设计完成了小型的轧花机控制系统试验样机，如图4所示。轧花机采用变频器控制轧花转速，变频器的转速由主机控制系统通过模型的预测结果进行频率参数的给定。
3.1 试验方案
（1） 试验用籽棉采用新疆生产建设兵团第1师10团农业推广中心试验田生产的机采籽棉，选取从6%～10%之间的不同回潮率条件下的籽棉分别进行轧制试验，以区别不同回潮率条件下的模型预测精度。
（2） 实验前，先利用单片机系统进行轧花机转速控制程序的仿真调试，调试成功后，再投入轧花机进行热试轧花。
（3） 试验时，从喂棉口、出棉口提取轧制过程中的棉花回潮率参数值，将此数值与BP神经网络预测进行对比分析，验证BP神经网络预测模型的准确性。提取各种转速条件下的变频器频率实际参数，将此数值与预测值进行比较分析。
3.2 試验结果与分析
（1） 试验样机的整体性能测试
对轧花机控制系统实验样机进行轧花测试试验，记录轧花机通过预测值得到实际转速、控制频率、轧花机电流以及成品棉密度质量情况，其主要的性能测试参数如表2所示。
结果表明轧花机试验样机系统稳定，能通过回潮率、原棉短纤维指数参数预测出轧花时所需要的实际转速。当试验用籽棉从6%～10%之间变化时，得到的控制频率在30～40 Hz之间，通过变频器系统的转速闭环调整，电机实际控制频率在29.6～39.6 Hz之间变化；相应的轧花机转速从658 r/min变化至1 128 r/min，轧制后的成品棉整体品质性能较好。当轧花机转速为1 000～1 200 r/min时，得到的成品棉密度为标准值。
（2） BP神经网络预测模型的试验验证
将BP神经网络预测模型得到的原棉短纤维指数预测值与轧花机实测数据进行对比，得到如图5所示的轧花机在12 min时间内的对比情况。
从图5中可以看出，实际值与预测值拟合度较好，实测的变化曲线与预测值接近，表明在一定轧花时间内，通过回潮率的预测调节，轧花机的转速随着回潮率与短纤维指数进行了相应的调整，使原棉短纤维指数实际值接近于BP神经网络预测模型的预测值，验证了BP神经网络预测模型具有较好的转速控制效果。
4 结 论
本文设计了BP神经网络预测模型，并进行了样本训练，得到了轧花机转速频率给定的预测数据，以此预测模型为控制核心，对轧花机控制系统进行设计，通过预测值提前获知最优的转速控制频率，以此优化轧花机的转速。
通过对试验样机的测试试验，结果表明，轧花机试验样机系统稳定，能通过回潮率、短纤维指数参数预测出轧花时所需要的实际转速。
原棉短纤维指数实测值的变化曲线与预测值接近，通过回潮率的预测调节，轧花机的转速随着回潮率与原棉短纤维指数进行了相应的调整，验证了BP神经网络预测模型具有较好的控制效果。
注：本文通讯作者为李献灿。
参考文献
[1] NAGLE H T， IRWIN J D. Cotton gin efficiency monitoring system [J]. IEEE transactions on industrial electronics， 1976， 23（3）： 218?222.
[2] 胡灿，吴明清，陈晓川.基于PLC技术的轧花自动控制系统的设计与研究[J].农机化研究，2015（5）：167?172.
[3] 陈玉峰，陆振挺.短纤维对棉纺质量的影响与控制[J].棉纺织技术，2012，40（2）：108?111.
[4] 张建华，祁力钧，冀荣华，等.基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别[J].农业工程学报，2012（7）：161?167.
[5] 董全成，冯显英.基于自适应模糊免疫PID的轧花自控制系统[J].农业工程学报，2013，29（23）：30?37.
[6] 张成梁.棉花加工过程智能化关键技术研究[D].济南：山东大学，2011.
[7] 王吉权，王福林，邱立春.基于BP神经网络的农机总动力预测[J].农业机械学报，2011，42（12）：121?126.
[8] 张恒，张欣，贺兴时.应用BP神经网络估算服装辅料长度[J].纺织学报，2009，30（5）：109?113.
摘 要： 控制棉纤维中的短纤维率是提高棉花品质的关键因素，利用籽棉回潮率进行轧花机转速的控制能减少成品棉中的原棉短纤维指数，提高成品棉的品质。针对这一问题，利用BP神经网络控制思想，建立以籽棉回潮率与轧花机转速为输入层的BP神经网络预测模型，通过对原棉纤维数据的训练处理，预测出原棉短纤维指数值相对应的电机转速控制频率与回潮率的设定值，并以此数据为基础对轧花机控制系统进行设计，通过预测值提前获知最优的转速控制频率，优化轧花机的转速。通过对试验样机进行测试试验，结果表明，轧花机试验样机系统稳定，能通过回潮率、短纤维指数预测出轧花时所需要的实际转速。原棉短纤维指数实测值的变化曲线与预测值接近，通过回潮率的预测调节，轧花机的转速随着回潮率与原棉短纤维指数进行了相应的调整，验证了BP神经网络预测模型具有较好的控制效果。
关键词： BP神经网络； 轧花机； 转速控制； 短纤维指数
中图分类号： TN711?34； S24 文献标识码： A 文章编号： 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
新疆是我國最大的优质棉花生产基地，秋收后棉花的轧花是棉花加工生产中最重要的一道工序。随着人们对高品质成品棉的需求，进一步提高轧花工艺有助于提高棉花的品质。籽棉在进行轧花加工时，棉纤维中的原棉短纤维指数是控制棉花品质的关键[1?2]。棉花中的原棉短纤维指数是指籽棉在轧花后，棉花中含有的长度小于15 mm以下棉纤维占成品棉总量的百分比值。根据国家棉花生产标准，在纺纱前，应控制原棉短纤维指数在9%以下，以达到成品棉的质量标准[3]。轧花作业时，籽棉回潮率与轧花机转速控制是控制原棉短纤维指数的关键影响因素，对成品棉的品质有显著影响[4]，因此，为了提高棉花加工品质，根据原棉短纤维指数与回潮率预测轧花机转速，最终实现轧花转速的优化控制具有重要的实际意义。
在轧花机转速的控制上，文献[5]提出模糊自适应PID的转速控制方法，优化了回潮率与转速给定频率指标；文献[6]改进了传统的轧花机控制方式，提出了根据原棉短纤维指数以及籽棉回潮率预测轧机转速，以及优化控制的方法，进一步实现了轧花工作工程的在线检测与控制。
本文在前人的基础上，利用BP神经网络分析方法，建立了以籽棉回潮率与轧花机转速为输入层的BP神经网络预测模型，并以此模型为基准，通过样本数据训练后，预测出轧花机转速所需给定的转速控制频率，进行了轧花机转速控制系统的设计。
1 BP神经网络预测模型
自1986年，美国学者D.E.Rumelhart以及其研究团队提出BP神经网络控制算法以来，人工神经网络得到了大量的应用[7]。BP神经网络控制算法通过模拟人工神经网络，对试验样本进行不断重复的训练模拟，建立一个基于已知信息的预测模型，通过模型的应用，可对其他样本数据进行预测分析[8]。
1.1 模型的建立
原棉纤维率是棉花中关键品质的影响因素，籽棉在进行轧花作业时，原棉纤维率主要受籽棉回潮率与轧花机转速的影响。因此，在进行BP神经网络模型构建时，设定籽棉回潮率与轧花机转速为模型的输入层，端点数按主要的影响因素设为2。根据BP神经网络隐含层节点数的设定原则，隐含层节数点其中，为输入层端点数。因此，设定隐含层节数点个。依照此设计思路，轧花机转速BP网络控制模型采用3层结构，分别为输入层、隐含层与输出层，其具体的拓扑模型如图1所示。
根据BP神经网络模型，设定籽棉回潮率与轧花机转速为输入端口，则可建立以原棉纤维率为预测终点值建立预测模型，如下所示：
式中：为BP神经网络模型输入端口样本数据的最大值、最小值和实测值。
1.2 原始样本数据的训练处理
采集了新疆生产建设兵团第1师农机推广中心籽棉的回潮率数据与原棉纤维数据，根据轧花机转速与控制频率的关系，换算出与轧花机转速相对应的变频器频率数据作为原始样本数据，共计20组数据对模型进行训练处理。其原始数据以及测试数据如表1所示。表1中反映了不同回潮率与不同变频器频率值下获得的棉纤维预测值结果。通过模型的训练，共得到5组测试数据，测试数据中的回潮率与电机转速可作为轧花机转速的控制依据。
2 轧花机控制系统的设计
轧花机的上位机系统由PC机与单片机组成。PC机内装有Matlab软件与.Net开发平台软件。利用Matlab软件内的神经网络设计工具箱可以进行BP神经网络预测模型的设计与样本训练，完成预测数据的生成。.Net开发平台软件是微软公司推出的一种面向对象的终端界面开发平台软件，具有较好的交互式功能。利用.Net开发平台软件开发出的轧花机在线检测与控制系统平台如图2所示。
利用此平台设计出轧花机在线检测与控制平台，可将BP神经网络预测模型的预测数据导入控制平台，再通过控制平台实现与单片机系统的通信连接，从而实现上位机的全部控制功能。单片机系统采用CMOS 8位STC89C54单片机系统，如图3所示。
STC89C54单片机系统主要用来接收轧花机在线检测与控制平台的转速给定信号，单片机根据转速给定信号，将其换算成频率信号，以4～20 mA的电流信号输出至轧花机变频控制系统，使轧花机转速在BP神经网络模型预测值的给定信号下运行。其中，单片机系统的P1.0～P1.5口主要用来控制变频器启动、停止、正反转的控制信号；P2.0～P2.5口用来传输变频器的转速给定信号，使轧花机电机转速根据预测值频率进行给定输出。
3 样机试验
根据BP神经网络预测出的回潮率、短纤维指数与轧机转速之间的最优控制参数组合，设计完成了小型的轧花机控制系统试验样机，如图4所示。轧花机采用变频器控制轧花转速，变频器的转速由主机控制系统通过模型的预测结果进行频率参数的给定。
3.1 试验方案
（1） 试验用籽棉采用新疆生产建设兵团第1师10团农业推广中心试验田生产的机采籽棉，选取从6%～10%之间的不同回潮率条件下的籽棉分别进行轧制试验，以区别不同回潮率条件下的模型预测精度。
（2） 实验前，先利用单片机系统进行轧花机转速控制程序的仿真调试，调试成功后，再投入轧花机进行热试轧花。
（3） 试验时，从喂棉口、出棉口提取轧制过程中的棉花回潮率参数值，将此数值与BP神经网络预测进行对比分析，验证BP神经网络预测模型的准确性。提取各种转速条件下的变频器频率实际参数，将此数值与预测值进行比较分析。
3.2 試验结果与分析
（1） 试验样机的整体性能测试
对轧花机控制系统实验样机进行轧花测试试验，记录轧花机通过预测值得到实际转速、控制频率、轧花机电流以及成品棉密度质量情况，其主要的性能测试参数如表2所示。
结果表明轧花机试验样机系统稳定，能通过回潮率、原棉短纤维指数参数预测出轧花时所需要的实际转速。当试验用籽棉从6%～10%之间变化时，得到的控制频率在30～40 Hz之间，通过变频器系统的转速闭环调整，电机实际控制频率在29.6～39.6 Hz之间变化；相应的轧花机转速从658 r/min变化至1 128 r/min，轧制后的成品棉整体品质性能较好。当轧花机转速为1 000～1 200 r/min时，得到的成品棉密度为标准值。
（2） BP神经网络预测模型的试验验证
将BP神经网络预测模型得到的原棉短纤维指数预测值与轧花机实测数据进行对比，得到如图5所示的轧花机在12 min时间内的对比情况。
从图5中可以看出，实际值与预测值拟合度较好，实测的变化曲线与预测值接近，表明在一定轧花时间内，通过回潮率的预测调节，轧花机的转速随着回潮率与短纤维指数进行了相应的调整，使原棉短纤维指数实际值接近于BP神经网络预测模型的预测值，验证了BP神经网络预测模型具有较好的转速控制效果。
4 结 论
本文设计了BP神经网络预测模型，并进行了样本训练，得到了轧花机转速频率给定的预测数据，以此预测模型为控制核心，对轧花机控制系统进行设计，通过预测值提前获知最优的转速控制频率，以此优化轧花机的转速。
通过对试验样机的测试试验，结果表明，轧花机试验样机系统稳定，能通过回潮率、短纤维指数参数预测出轧花时所需要的实际转速。
原棉短纤维指数实测值的变化曲线与预测值接近，通过回潮率的预测调节，轧花机的转速随着回潮率与原棉短纤维指数进行了相应的调整，验证了BP神经网络预测模型具有较好的控制效果。
注：本文通讯作者为李献灿。
参考文献
[1] NAGLE H T， IRWIN J D. Cotton gin efficiency monitoring system [J]. IEEE transactions on industrial electronics， 1976， 23（3）： 218?222.
[2] 胡灿，吴明清，陈晓川.基于PLC技术的轧花自动控制系统的设计与研究[J].农机化研究，2015（5）：167?172.
[3] 陈玉峰，陆振挺.短纤维对棉纺质量的影响与控制[J].棉纺织技术，2012，40（2）：108?111.
[4] 张建华，祁力钧，冀荣华，等.基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别[J].农业工程学报，2012（7）：161?167.
[5] 董全成，冯显英.基于自适应模糊免疫PID的轧花自控制系统[J].农业工程学报，2013，29（23）：30?37.
[6] 张成梁.棉花加工过程智能化关键技术研究[D].济南：山东大学，2011.
[7] 王吉权，王福林，邱立春.基于BP神经网络的农机总动力预测[J].农业机械学报，2011，42（12）：121?126.
[8] 张恒，张欣，贺兴时.应用BP神经网络估算服装辅料长度[J].纺织学报，2009，30（5）：109?113.
