一种纺纱质量不确定性预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及纺纱质量预测领域，具体涉及一种纺纱质量不确定性预测方法。
【背景技术】
[0002] 纺纱过程是一个多因素（如温度、湿度、原料、人、设备和环境等）、多工序相互作用 的过程，易受到多个外部因素的相互影响以及设备零部件的磨损、老化、锈蚀等内部因素的 影响，使得纺纱的质量特征值总是存在着不能完全消除的波动。在理论上，通常将这种波动 按大小和方向不同可分为正常波动和异常波动两种，即偶然误差与系统误差。偶然误差的 产生原因是多种多样的、随机的，其大小和方向具有随意性，但对纺纱质量的影响较小，故 偶然误差通常被看作是一种正常现象。因为在现有的条件下，偶然误差是无法根除的，即使 采取措施进行根除，则需付出过大的代价。系统误差的特点是因素的数目不多，但对纺纱的 质量的影响很大，在一定的条件下是能够发现并消除的。
[0003] 通过文献回顾发现:纺纱质量特征值的波动与原料属性变量之间存在着非线性关 系，更重要的是与工艺参数之间存在着非线性的函数关系，而且这种关系更难以用数学关 系式进行表达。为深入分析引起纺纱质量特征值波动的原因，需进一步探究这种非线性关 系，以及关系之间隐含的引起系统误差的根本原因。
[0004] 为此，从纺纱质量的输出特征值，以及工艺参数组合方式入手，构建输出特征值与 工艺参数组合方式之间的关系图。
[0005] 先以X表示工艺参数的不同组合，y表示纺纱质量的某种输出特性，则X与y间的函 数关系如图1 (a)所示。可见，当X = XI时，其对应的质量输出特性是yi，表示当X = XI时，X的波 动误差为Λχι，则相应地输出特征值的波动误差为Ayi。当工艺参数的组合为χ = χ2时，X的 波动误差为Λχ2，质量输出特性是y2，输出特征值的波动误差为Ay2。那么当Λχι = Λχ2时， 由图1(a)可见：Ayl>Ay2,这充分表明：要保证纺纱过程中质量的稳定性和可靠性，以及 减少不必要的纺纱质量特性值的波动，则应选择合理的工艺参数组合。因此，在纺纱工艺设 计阶段，应充分调整X与y之间的关系，选取最优工艺参数，以及工艺参数的不同组合与质量 输出特性之间y = f(x)的函数变化关系，从而确定工艺参数的最佳组合。
[0006] 综上所述，虽然工艺参数组合在X = X2点上很大程度上降低了质量输出特征值的 波动，在一定程度上有效防止了纺纱过程质量的波动，但从图1(a)还可见，引发了一个新问 题，即质量输出特征值的标准值Μ也增加了。为此，需要根据纺纱的工艺设计特点和具体的 配棉条件对质量输出特征值y 2进行修正。
[0007] 具体的解决方案是:通过纺纱工艺参数的组合方式，从中获取一个元素 k，使元素 k 与质量输出特征值y之间呈线性关系。这样，元素 k的作用就是:一方面，防止纺纱质量输出 特征值的较大波动，另一方面，通过获取最优的k值，降低M，以保证质量输出特征值降低到 原来的y值。元素 k与质量输出特征值的线性关系如图1(b)所示，
[0008] 线性关系表示为:y = f (k) =ak+b
[0009] 式中:a和提待定常数，BP:
[0010] 可见，当引入元素 k对纺纱质量特征值y进行修正后，并不影响原来的参数组合X同 质量输出特征值y之间的变化关系。而且，无论元素 k取何值，其并不影响质量输出特性值y 的变化率。
[0011]现根据工艺参数组合方式与纺纱质量输出特征值之间的函数关系，令纺纱质量输 出特征值为X，目标值为xq，质量输出特征值的波动误差为Ay，则△ y可用输出特征值X与目 标值xq之差χ-χο来表示，即Ay = χ-χο。由于xq是一定值，X为一个可变值，则根据Ay与xq之间 的线性关系，可知Ay为一个随机变量，而这个随机变化过程是由多种不确定性因素共同作 用的结果，其不但来源于偶然误差，而且也来源于系统误差，均与χο成一次线性关系。
[0012] 由概论统计理论可知，任何一个随机变量，都有相应的概率分布。这充分说明随机 变量Ay也应遵循一定的概率分布，但在不同性质的不确定性因素的作用下，Ay的概论分 布却不完全相同。同时，根据中心极限定理可知，来自某总体(如某道工序）的η个相互独立， 且具有相同分布的随机变量之和的分布，近似服从正态分布。
[0013] 这样，在纺纱过程中，多个相互间独立的随机不确定性因素可对在机织物共同产 生影响，影响的结果中因某个不确定性因素所引起的偶然误差在整体影响中相互抵消，最 终围绕某个数据值平衡点上下波动，由此所带来的偶然误差较小，但数据量巨多，出现的概 率较大。相反，误差大的其数据量较小，出现的概率也小，最终使整体呈现正态分布。充分说 明：在偶然误差的作用下，加工过程处于稳定、连续状态时纺纱质量特征值的波动服从正态 分布。那么，在引起纺纱过程异常的众多不确定性因素间，总存在一个最主要因素，即关键 因素，这个不确定性因素的作用变动，将直接导致正态分布所依赖的条件被破坏，使纺纱质 量特征值的波动规律偏移原正态分布，则这个关键因素所带来的误差即为系统误差。
[0014] 综上所述，由于纺纱质量特征值的波动服从正态分布，使得质量特征值的波动性 构成了一定的概率分布。根据概率统计理论可知，对于确定的概率分布又可以通过衡量数 值集中和分散程度的数值特征(如μ和S)来描述，而μ和δ的大小可由纺纱过程中的状态来决 定，即波动误差Ay遵循Ay~Ν(μ，δ 2)，同时反映出每道工序中织物加工的疵点多少和等级 程度。通过对μ和s状态变化的分析，可探究不确定性因素对纺纱过程质量的影响，以及不 确定性因素的内在规律。
【发明内容】
[0015] 本发明的目的式提供一种纺纱质量不确定性预测方法，实现了纺纱过程中从质量 波动的原因及规律到不确定性因素的产生机理、相互关系，以及行为辨识的全方位分析，同 时为纺纱过程质量的预测与控制提供了新方法。
[0016] 为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
[0017] -种纺纱质量不确定性预测方法，包括如下步骤：
[0018] S1、构建人一机一环境脆性模型，以人机环境系统工程学为理论基础，令S1表示加 工过程中产生的异常事件， χι表示不确定性因素，且i = l，2, ···，!!，则纺纱过程质量不确定 性的形成过程QP可以表示为：
[0019] Qp=>PnMnE
[0020] -^ ( Sl，S2，S3，' · ·，Sm) Γ? ( Sm+l j Sm+1 j Sm+1 ? * * * ? Sr )
[0021] Π (Sr+l，Sr+2，Sr+3，···，Sk)
[0022] =>(X1，X2，···，Xv) Π (Xv+l，Xv+2，···，Xu)
[0023] Π (Xu+i，Xu+2，···，Xw)
[0024] 其中：P为影响纺纱过程质量波动的人为影响因素集合，M为影响纺纱过程质量波 动的设备因素集合，E为加工过程质量波动的环境因素集合;P=( S1，S2，S3,…，sm)表示存在 m个与人为因素相关的异常事件，例如挡车工、维修工等;M= ( Sm+1，Sm+2，Sm+3，…，Sr)表示存 在r-m+1个与设备相关的影响因素，如机台转速、电机功率等;E = (sr+i，sr+2，sr+3,…，Sk)表 示存在k-r+1个与环境相关的影响因素，如温度、湿度、强电干扰等;k为影响纺纱过程质量 波动的不确定性因素总数，则存在1 <m<k，l <r<k;
[0025] S2、假设X为影响纺纱过程质量波动的人一机一环境因素，贝>JX= (XI，X2，X3，…， Xk)，k为影响纺纱过程质量不确定性的因素总数，相应地(XI，X2，···，xs)为影响质量不确定 性的人为因素，& +14+2，'"山)为影响质量不确定性的设备因素，&11+1山+2，'"41〇为影响 质量不确定性的环境因素，且1 < S<k，l < u<k;
[0026] S3、通过纺纱质量不确定性的产生过程QP，可将影响纺纱质量波动的各类不确定 性因素间的相互作用过程表示如下：
[0027]令Q=(K，0，R)，其中：K表示影响质量波动的不确定性因素总数;0表示不确定性因 素间的交互集合;R是不确定性的关系集合，并且R可表示为R=(KU0)，则Q将构成一个无向 图，它的点集由K U 0组成，而边集由关系R组成;这样，在纺纱过程中，若存在m(m> 1，但m不 易过大)个异常事件可能导致纺纱质量波动，而这种波动可能对应的不确定性因素有η个， 即&^，^_，&，通过人一机一环境脆性模型，构建不确定性因素间的关系图〇 = 1^(1^ 〇)，则细化后的不确定性因素可表示为111，义12，113，"，1111;121，122，123，'"，1211;131，叉32， Χ33,…，Χ3η;…，Xnl，Xn2，Xn3,…，Χηη。因此，整个不确定性因素间的相互作用过程可表示为:R (((xi