毛条加工质量预测技术及其发展趋势

     摘要：分析了国内外毛条加工质量预测技术的现状，并讨论了其发展趋势。分析表明，使用人工神经网络技术预测毛条加工的质量，比较符合毛条加工过程的持点。
　　
　　关键词：毛条加工；预测；人工神经网络技术
　　
　　1概述

现代毛纺企业越来越重视产品加工过程的质量预测和控制，加工过程的质量预测已经成为企业质量控制的重要手段之一。通过质量须测可以预先知道加工特定产品所需的合适原料，指导原料采购，也可以预先知道某种原料所能加工出的产品质量情况，以指导生产过程的质量控制，降低企业的生产成本，缩短新产品的开发周期，并提高企业的生产管理水平。
　　
　　国际上，使用较普遍的毛条加工质量预测技术是澳大利亚的TEAM公式、新西兰的针梳后纤维长度测试法，在较小范围内澳大利亚联邦科学与工业研究组织(CSIRO)的TopSpec和采用了特殊算法的类似软件系统。
　　
　　在国内，一些毛纺企业也根据各自的实际生产情况，积累了一些相关的经验，当然，这些经验只是对某一个毛纺企业适用，个能应用到其他的毛纺企业。为适合国毛毛条质量预测，人们开始研究国毛毛条的加工须测技术，在这套系统初步适用的基础上，目前正在研究采用人工神经网络技术预测毛条加工质量。
　　
　　2几种毛条加工质量预测技术的介绍
　　
　　2.1 TEAM公式
　　
　　TEAM (Trials Evaluating AdditionalMeasurement)公式是以羊毛的实际加工性能与含脂原毛性能之间的回归关系为基础的。通过测试原料的各种性能，建立数学模型，预测加工过程中纤维的断裂情况，最终预测成品毛条中纤维的长度、长度离散、落毛率等。
　　
　　TEAM报告是在12个国家28个工厂里加工的600个毛批的精梳结果，并产生了一系列的预测公式。
　　
　　公式如下： H=0.52L+0.47S+0.95D-0.19M*-0.45V-3.5 CVH=0.12L-0.41S-0.35D+0.2M*+49.3 N=-0.11L-0.14S-0.35D+0.94V+27.7 式中，H——豪特长度(mm)，L——纤维平均长度(mm)，S——纤维平均强力(N／ktex)，D——纤维平均直径(μm)，M*——修正的纤维中间断裂率(M*小于或等于45时，按45计，其它按M*计)，V——植物性杂质含量(％)，CVH——豪特长度的方差不匀率(％)，N——落毛率(％)。
　　
　　这些公式通过回归分析得出，回归分析是以已售出原毛的精梳效果为基础而不是以物理模型为基础的。
　　
　　2．2 CSIRO的TopSpec方法
　　
　　TopSPec是用来预测单个毛批综合性能的一种专用算法。它以大量的精梳结果为基础，与TEAM方法结合在一起。并在TEAM公式的基础上，增加了预测的项目并能混批预测。
　　
　　2．3新西兰洗净毛梳理后长度测试方法
　　
　　新西兰洗净毛梳理后长度测试方法简称LAC。该实验是在试验室条件下，模拟工厂实际半精梳生产过程，对洗净毛试样进行加工，所得的梳毛毛条用阿尔米特(Almeter)长度分布测试仪进行测试，从而得出洗净毛长度分布参数——巴布长度。
　　
　　2．4我国的毛条加工质量预测技术
　　
　　我国也正在开发毛条加工质量预测软件(以下简称CTOPQP)。我国的原毛中杂质的种类、含量和性质，随绵羊的品种、牧区气候及饲养条件的不同而有差异，所以CTOPQP软件借鉴了TEAM公式和TopSpec的优点，开发适合国毛特点的预测系统。主要通过在原毛性质和加工出的毛条性质之间建立回归关系，建立数学模型，最终预测成品毛条中纤维的长度、长度离散、落毛率等。

　　3毛条加工质量预测技术的比较
　　
　　3．1TEAM公式与TpSpec方法的比较
　　
　　目前，在世界范围内的毛条加工质量预测方面、TEAM公式应用是比较广泛的。这其中很重要的原因，就是TEAM公式是针对澳大利亚羊毛而言的。一是澳大利亚是世界上最大的羊毛生产国、其产量相当于全球羊毛产量的1／3。
　　
　　如果就服装用毛而言，澳毛的产量则占全球服装用毛产量的一半。国际羊毛贸易中，澳大利亚羊毛所占的比例为75％。二是澳大利亚的羊毛由于其羊群管理、饲养环境等科学化，使得其羊毛的质量比较好，即羊毛的各项指标均在一定范围内。这样的羊毛在后道加工中，质量是比较容易控制的。
　　
　　TEAM公式是一套经验公式。在应用过程中，不同的毛条制造厂家用TEAM公式预测的结果可能不一样，对同一厂家而言预测的结果与实测的结果往往也不一样，这主要是各个毛条制造厂所用的加工工艺和机器设备不同。为了使预测结果更准确地反映厂家的实际生产情况，先进的毛条制造厂会总结加工质量数据来求得适合本厂的TEAM公式修正值。
　　
　　要得到准确的修正位，厂家应对至少10—15批经客观检测过的毛进行跟踪试验，得到毛条3个指标的修正值，进而得到适合本厂的TRAM公式。值得注意的是，不管修正与否，TEAM的预测值是平均值，也就是说，实际结果有一半会比预测结果高，另—半会比预测结果低。有经验的厂家往往要对第1次修正后的TEAM公式进行第2次修正，然后再用来指导制定原毛规格。
　　
　　为了进一步完善预测技术，采取加强工业验证和通过对一些毛纤维性能新指标的精细研究。即 TFAM—2的预测系统。之后TEAM—3的开发仍在进行之中，但其适用的范围仍是对澳毛的加工性能和质量的预测。 TEAM公式对大批量羊毛交易是有特效的，但它对单独毛批的预测效果却不好。
　　
　　为了改进TEAM公式，专门针对单一(或多个)销售批和组合加工批开发的澳毛毛条加工质量预测系统TopSpec。此软件中原毛性质除采用了TEAM公式的5项指标外，还增加了3项：纤维平均直径变异、毛丛长度变异、毛基净毛率。
　　
　　预测的毛条品质也比TEAM多出3项：小于30 mm的短纤维含量、5％的长纤维含量、大于120mm的长纤维含量。为了和TEAM公式进行比较，ToPSpec的预测结果中也列出了用TEAM公式预测的结果。表1所示为TopSpec与TEAM所选用的原毛品质指标和毛条指标的比较。 表1TEAM、TopSpec和CTOPQP 3种方法选用原毛品质指标和预测毛条指标的比较