文档介绍：导师签名:阪签字日期:撇掠独创性声明学位论文版权使用授权书签字日期:加位年上月冲日签字同期:厶/旰同学位论文作者签名:霞上/趸学位论文作者签名:霞王风或撰写过的研究成果,也不包含为获得丞洼工些太堂或其他教育机构的学位或本学位论文作者完全了解云洼王业太堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权云洼王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其他人已经发表证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得‘,
』加学位论文的主要创新点一、本文通过对纱线上浆机理以及现存的上浆率检测和控制方法的深入研究,提出了基于软测量的上浆率建模方法。利用软测量建模技术建立了上浆率在线检测的神经网络模型,模型具有很高的训练精度和预测精度,预测精度可以达到%。二、利用软测量技术建立上浆率在线检测的P停砺和实践验证,模型具有很强的泛化能力,%。三、本文最终通过采用集成学习的思想,建立了基于上浆率在线检测的并行混合模型,该混合模型集成了神经网络模型和P偷挠攀疲导橹ぜ染哂泻芨叩脑げ饩ǘ扔志哂星大的泛化能力。混合模型的预测精度可以达到%,即误差在±内的次数大于%,完全能够满足上浆率在线检测的要求。
摘要上浆率是浆纱质量好坏的重要指标之一。上浆率过大或过小都将严重影响浆纱的质量,给织造生产带来不便,甚至造成大量的原料浪费。为了保证浆纱质量,首先需要对上浆率进行检测,进而控制其达到规定指标。因此,对上浆率的实时检测进行研究是保证浆纱质量的前提,也具有很大的理论价值和实用价值。本文从离线建模的角度出发提出了上浆率在线检测的软测量建模方法,研究内容主要包括以下几个方面:首先,对纱线上浆过程进行研究。通过现场调研以及参阅大量的文献,确定压浆辊压力、第二道压浆辊压力、浸没辊位置、浆纱机速度、纱线覆盖系数、纱其次,建立基于神经网络的上浆率在线检测的软测量模型。本文针对神经网络的特点,加入了弹性算法并对初始权值的选择做了改进,以加快网络的收敛速度。仿真结果表明,模型具有很快的收敛速度,预测精度可达%。然后,建立基于纳辖试谙呒觳獾娜聿饬磕P汀1疚耐ü院撕P褪樟菜俣瓤欤げ饩ǘ瓤纱ィ夯芰η俊最后,建立基于纳辖试谙呒觳獾幕旌夏P汀NA耸股辖试谙检测模型同时具备高精度和高泛化能力,本文提出了利用集成学习的思想建立上浆率在线检测的并行混合模型。根据神经网络模型和P偷挠攀撇煌分别设置了不同个数的子学习机。仿真结果表明,混合模型的预测精度可达%,一定的研究成果,属于初步探索阶段,成果具有创新性,可以满足上浆率实时、关键词:上浆率在线检测;上浆率影响因素分析;神经网络建模;支持向量了能准确反映上浆率大小的最少因素:浆液浓度、浆液粘度、浆液温度、第一道线张力、烘燥温度以及采集数据时间间隔共个因素。的选择以及参数蚉的调整,使模型表现出了较好的性能。仿真结果表明,泛化能力很强,完全可以满足实际生产的需要。本课题的研究均以天津纺织工程研究院有限公司提供的数据为依据,取得了在线、准确检测的需要。机#籅集成学习
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.课题背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。纱线上浆的发展及简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⒄估贰上浆率检测的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯上浆率控制和检测方面的难题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯软测量技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章上浆率的影响因素分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.纱线上浆过程及浆纱工艺特点简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...聪叩慕辖嘎屎捅桓猜省浆纱回潮率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..影响上浆率的因素在纱线上浆过程中的分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章基于神经网络的上浆率软测量建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.神经网络概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.神经网络的