本站原创【摘 要】计算机辅助生产（ComputerAssistantManufacture）和控制（ComputerAssistantControl）,在工业界已经成为了主流.而对于棉纺织行业,由于投入相对较小,规模虽然已经发展起来,但是计算机控制方兴未艾.另外,棉纺织行业步骤复杂、材料多样,计算机质量控制的实现困难很多.通过本文,我提出了一种对于棉纺质量控制的计算机控制系统的分析.该分析涵盖了系统的整体结构、模块细节、模型表示以及使用具体生产当中使用的注意事项.
【关 键 词】棉纺质量；计算机控制；机器学习
一、引言
计算机如今已经渗透到了工业制造的各个方面.无论是产品质量控制,还是工艺流程优化,使用计算机可以提高相应的效率.在棉纺织工业方面,过程中需要的材料种类多,流程繁杂,质量的控制相对比较复杂,因而更需要通过计算机来提高产品质量.
目前国内的棉纺织工业,正在步入世界先进行列,设备与技术日趋完善,在技术设备上已经达到了实现计算机质量控制的条件.由于发展时间比较长,在发展过程中积累了很多关于提高棉纺织质量的方法,在操作人员和科技人员方面,也有十足的做好计算机控制系统的基础.另外,在长期的生产过程中,收集了大量的关于日常生产的数据,为专家系统的自动学习提供了数据上的支持.因此,棉纺织质量控制完全有把握通过计算机控制系统来完成.
通过将棉纺织工业质量控制技术和计算机科学,特别是机器学习与模式识别技术结合起来,我们提出了一个基于专家系统的质量控制系统.该系统以纺织工业的历史数据输入条件,附加上质量控制参数,通过专家系统进行自主学习,从而为棉纺质量的质量控制提供解决方法.
二、控制系统架构
该计算机控制系统由几个方面组成：
1.知识库（KnowledgeWarehouse）：储藏了在棉纺工业中相关领域的专业知识,比如生产工艺流程的相关技术,产品质量控制的策略,以及技术人员在日常的工作过程中积攒的关于如何提高生产效率和质量管理的方法.知识的更新也是必须的,为此,在该棉纺质量控制系统中,应该设置自动的知识输入模块,通过特定设备,将知识以一定方式输入知识库,存储起来.
2.数据库（DataBase）：这方面的好坏很大程度上决定了系统最终输出结果的好坏.数据库内存储的,包括了棉纺织的各种材料,用来作出决策的算法,生产过程当中的各种参数,甚至包括该系统产生的输出,作为一个反馈输入也可以成为数据库的一部分.该数据库是不断的更新的,由此才可以更好的调整质量控制.与此对应的,该系统应该设置一个实时的数据输入模块,比如通过探测器在产品生产过程中捕捉产品质量特征和原材料信息,减少了人为干预,提高了系统的自适应能力.
3.推理自动机（Automata）：该系统的控制系统,负责根据知识库和数据库,经过相应的处理,通过相应的学习算法,输出可行的质量控制方案.
三、控制系统的知识表示
我们知道现实的生产中,知识的形式是多种多样的,即使排除了无形的知识,也有无数的知识表示形式.大的说文字的表示方式,图片的表示形式以及视频的表示形式.其中文字表示方式又有数值表示和文字叙述.计算机中知识的表示是更加特殊的.由于计算机只能够识别数学形式的知识表示,那么我们就是用在机器学习中广泛使用的概念模型来描述知识表示.
1.知识库
规则的表示方式,使用逻辑表示中的司可林合取范式,以简化表示.例如：
Ifcondition1andcondition2andcondition3thenconclude
其中condition1、condition2、condition3是问题的条件,conclude是问题预期的结论.
2.规则库
为了使规则库更加复杂,更加智能,可以通过使用规则库,让规则可以根据问题和参数的输入不同,来自适应的调节.我们设计了一个规则库,用来存储构建规则集所使用的数据.规则库包括了前方数据库以及后方数据库.
规则的前方数据库：DoFrontend（id,f,i）其中的id为前方数据库中该表的编号,f为前方数据库中的条件和事实,i是标志变量,用于联合前提条件.该数据库用于表示规则集中的condition.
规则的后方数据库：DoBackforward（id,f,i,n,c,t）其中的id为后方数据库中该表的编号,f是数据库中的条件和事实,i是用于联合前提条件的变量,n是与该结论相关的前提的数量,c是条件和事实的置信值.后方数据库用于表示控制系统的结论.
3.数据库（质量问题描述）
描述质量的数据模型：DoQuality（id,n,e）其中的id为数据库中该数据表的序号,在数据表中是唯一的,n为这个特定问题的名称,e为具体的描述.
质量的数据模型：
QoQuality（id,n,e）其中的id为数据库中该数据表的序号,在数据表中是唯一的,n为这个特定问题的名称,e为具体的描述.
质量的输入参数数据模型：
QoParameter（id,n,e）其中的id为数据库中该数据表的序号,在数据表中是唯一的,n为这个特定问题的名称,e为具体的描述.
质量的控制方案数据模型：
QoSolution（id,n,e）其中的id为数据库中该数据表的序号,在数据表中是唯一的,n为这个特定问题的名称,e为具体的描述.
四、具体应用分析
对于棉纺织质量控制的计算机控制系统,设计实现的思路基本上如此,但在实际的质量控制中还是有许多需要注意的地方的.
该系统的核心功能是从优化工艺流程方面,具体就是在材料、技术以及工业机械方面来进行质量控制.另外,质量控制系统也需要一个附加调试模块,来提供更多的产品生产工艺矫正工作,比如纺织用线的质量检测、CAD设计模块.整个系统中的所有构建密切协作,分工协调,在工艺流程的各个方面进行全方位的监控,实时的进行预警和自动调节,提高棉纺生产的自动化机制.
该质量控制系统是基于专家系统的机器学习方法上开发的,使用机器学习的方法建立棉纺质量监控的数学模型,在生产阶段的各个流程中,智能的检测棉纺产品的质量.在具体的生产环境下,各个生产阶段所占的币种可能不同,那么专家系统在评估产品质量时会对每个阶段产生的质量评估结果进行加权的平均,使得监控结果更加适合当时的环境,增加结果的真实性和适用性.
附加调试模块,是整个质量控制系统的有机组成部分,是计算机系统不可或缺的辅助机制.该调试模块,可以能够对棉纺工厂的各阶段半产品以及最终产品的指标和参数的结果进行统计,根据积累下来的统计值进行计算.使用的算法有数值分析中常用的线性插值等线性算法,也有动态规划等高级算法.这些计算结果,一方面直接作为反馈输送回控制系统的输入部分作为新的输入数据,另一方面,加工后进入数据库,作为历史数据进行积累,对该控制系统的后续开发提供资料支持.
五、结语
在这篇文章中,我对棉纺质量控制中的方方面面为大ê 78;进行了分析,并且重点提出了一套计算机质量控制系统的解决方案.与以前的方案相比,该方案使用了专家系统,有效地结合了我国国内棉纺织行业多年积累的经验,基于国际上人们的机器学习研究领域的流行研究成果.使用的算法大部分具有学习功能的自适应算法,减少了人为的干预,提高了系统的适应性.