[发明专利]一种纺纱质量不确定性预测方法

权利要求书

1.一种纺纱质量不确定性预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、构建人-机-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，x_i表示不确定性因素，且i＝1，2，…，n，则纺纱过程质量不确定性的形 成过程Q_p可以表示为：

Qp⇒P∩M∩E⇒(s1,s2,s3,...,sm)∩(sm+1,sm+1,sm+1,...,sr)∩(sr+1,sr+2,sr+3,...,sk)⇒(x1,x2,...,xv)∩(xv+1,xv+2,...,xu)∩(xu+1,xu+2,...,xw)]]>

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，…，s_m)表示存在m个与人 为因素相关的异常事件，M＝(s_m+1，s_m+2，s_m+3，…，s_r)表示存在r-m+1个与设备相关的影响因素； E＝(s_r+1，s_r+2，s_r+3，…，s_k)表示存在k-r+1个与环境相关的影响因素；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，1≤r＜k；

S2、假设X为影响纺纱过程质量波动的人-机-环境因素，则X＝(x₁，x₂，x₃，…，x_k)，k为 影响纺纱过程质量不确定性的因素总数，相应地(x₁，x₂，…，x_s)为影响质量不确定性的人为因 素，(x_s+1，x_s+2，…，x_u)为影响质量不确定性的设备因素，(x_u+1，x_u+2，…，x_k)为影响质量不确定性的 环境因素，且1≤s＜k，1≤u＜k；

S3、通过纺纱质量不确定性的产生过程Q_p，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：

令Q＝(K，O，R)，其中：K表示影响质量波动的不确定性因素总数；O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＝(K∪O)，则Q将构成一个无向 图，它的点集由K∪O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 n个，即x₁，x₂，x₃，…，x_n，通过人-机-环境脆性模型，构建不确定性因素间的关系图Q＝ K∪(K∪O)，则细化后的不确定性因素可表示为x₁₁，x₁₂，x₁₃，…，x_1n；x₂₁，x₂₂，x₂₃，…，x_2n； x₃₁，x₃₂，x₃₃，…，x_3n；…，x_n1，x_n2，x_n3，…，x_nn。因此，整个不确定性因素间的相互作用过 程可表示为：R(((x₁₁→x₁₂→x₁₃)→x₁)∪((x₂₁∪x₂₂∪x₂₃)→x₂)∪((x₃₁→x₃₂→x₃₃)→x₃)，…，→ x_n)；

S4、(1)当整个纺纱过程中质量特征值呈稳定状态时，纺纱的质量特征值表示为：

x_t＝μ+ε_t(1)

式中，x_t表示t时刻所采集的质量数据值，μ为x_t在区间[0，t]内质量数据的平均值， ϵt~N(0,δn2);]]>

(2)当纺纱质量特征值之间存在自相关的情形时，选用AR(1)函数模型进行分析，存在 如下的平稳序列条件：

①取t∈T，存在T为数据采集周期；

②取t∈T，存在Ex_t＝μ，μ为常数；

③取t，s，k∈T，且k+s-t∈T，存在γ(t，s)＝γ(k，k+s-t)；

对于AR(1)模型：

x_t-μ＝φ₁(x_t-1-μ)+ε_t(2)

其中，-1＜φ₁＜1，ε_t独立同分布，且遵循x_t是序列的数据采集值；

对时间序列模型AR(1)等式两边求方差，则因此，序列{x_t}的 方差为：δx2=Var(xt)=δϵ21-φ12---(3)]]>

将式(3)带入质量损失函数，则有：

E[L(x)]=K(δx2+n2)=K[δϵ21-φ12+(μ-m)2]>K[δϵ2+(μ-m)2]---(4)]]>

式中，μ为加工过程数据的采集值均值，自相关稳态下其接近于质量特征值对应的目标 值m。

(3)当纺纱过程质量特征值的均值不发生变化时，利用AR(1)模型进行控制变量的输入， 对自相关平稳过程进行调整，并设加工过程质量特征值的输出误差为e_t，则：

e_t＝Z_t+y_t-1；

式中，y_t是反馈调整量，B为延迟因子。

Z_t的一步提前预测为：

Z^t(1)=φ1Zt=φ11-φ1Bϵt;]]>

又et(1)=Zt+1-Z^t(1)=ϵt+1]]>且e_t＝e_t-1(1)＝ε_t；

因此，yt=-φ11-φ1Bet;]]>

故AR(1)模型的反馈调整量为：

y_t＝φ₁y_t-1-φ₁e_t。