基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法的組合式板齒脫粒裝置參數(shù)優(yōu)化

費(fèi)強(qiáng)等

摘要：以喂入量、脫粒軸轉(zhuǎn)速、板齒螺旋角和排芯口壓板壓力為自變量，脫凈率、籽粒含雜率、籽粒破碎率為響應(yīng)值，建立脫粒裝置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。用Matlab優(yōu)化工具箱對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化，求得脫粒裝置各因素之間的最佳組合，并用遺傳算法對(duì)優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明：應(yīng)用Matlab優(yōu)化工具箱對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化后，籽粒含雜率提高了0.97%～1.70%，所求得的脫粒裝置各因素之間最佳組合與試驗(yàn)優(yōu)化結(jié)果擬合度高，能夠準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)組合式螺旋板齒種子脫粒機(jī)的工作參數(shù)與作業(yè)性能。

關(guān)鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法；Matlab；組合式板齒；脫粒裝置；參數(shù)優(yōu)化

中圖分類號(hào)：S226.1；S126 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1002-1302（2014）03-0351-04

組合式板齒脫粒裝置是一個(gè)多輸入、多輸出的非線性系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），是基于現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織的成果基礎(chǔ)上，用大量簡(jiǎn)單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，用于模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)、記憶、推理和歸納等功能。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，前饋式的BP網(wǎng)絡(luò)是一種簡(jiǎn)單而用途廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它適用于非線性的模式識(shí)別和分類預(yù)測(cè)問(wèn)題[2]。遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過(guò)程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。遺傳算法提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化問(wèn)題的模式，它不依賴于問(wèn)題的具體領(lǐng)域，對(duì)問(wèn)題的求解種類有很強(qiáng)的魯棒性，現(xiàn)已幾乎滲透到從工程到社會(huì)科學(xué)的諸多領(lǐng)域，廣泛用于函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化、生產(chǎn)調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)控制、圖像處理和人工生命等領(lǐng)域[3]。應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)組合式板齒脫粒裝置進(jìn)行建模與目標(biāo)優(yōu)化，并利用遺傳算法對(duì)已優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證。

1 組合式板齒脫粒裝置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型的建立

1.1 BP網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示，采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：第1層神經(jīng)元數(shù)目為4個(gè)，傳遞函數(shù)為tansig，第2層神經(jīng)元數(shù)目為15個(gè)，傳遞函數(shù)為tansig，第3層神經(jīng)元數(shù)目為3個(gè)，傳遞函數(shù)為purelin，輸入函數(shù)為P，輸出目標(biāo)是T。其中，x1為喂入量，x2為脫粒軸轉(zhuǎn)速，x3為板齒螺旋角度，x4為排芯口壓板壓力，y1為果穗脫凈率，y2為籽粒含雜率，y3為籽粒破碎率。

1.2 仿真結(jié)果及建模

根據(jù)BP網(wǎng)絡(luò)原理，應(yīng)用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn) BP 網(wǎng)絡(luò)模型的創(chuàng)建、訓(xùn)練及仿真，其仿真結(jié)果如表1所示。

3 基于遺傳算法的脫粒裝置參數(shù)優(yōu)化驗(yàn)證

應(yīng)用遺傳算法對(duì)“2”節(jié)中所優(yōu)化的指標(biāo)、因素自變量數(shù)值進(jìn)行驗(yàn)證，建立M無(wú)約束函數(shù)文件與式（6）、（7）、（8）相同[10]。

由圖4單目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化結(jié)果可以看出，脫凈率（fun1）=99.673%，x1、x2、x3、x4所對(duì)應(yīng)的編碼值分別為-1、-0.997、-0.14、0.992；應(yīng)用線性插值法，即此時(shí)脫粒物料喂入量為 2.80 kg/s、脫粒軸轉(zhuǎn)速為220.1 r/min、板齒螺旋角為8.58°、變剛度彈力為59.92 N。含雜率（fun2）=4.107%，此時(shí)x1、x2、x3、x4所對(duì)應(yīng)的編碼值分別為-0.422、-0.926、-0.101、-0.583；應(yīng)用線性插值法，即此時(shí)脫粒物料喂入量為 2.967 8 kg/s、脫粒軸轉(zhuǎn)速為221.85 r/min、板齒螺旋角為8697°、變剛度彈力為44.17 N。破碎率（fun3）=0.440 3%，此時(shí)x1、x2、x3、x4所對(duì)應(yīng)的編碼值分別為-0.442、-0.843、-0.047、-0.613；應(yīng)用線性插值法，即此時(shí)脫粒物料喂入量為2.967 kg/s、脫粒軸轉(zhuǎn)速為223.92 r/min、板齒螺旋角為886°、變剛度彈力為43.87 N。脫凈率（fun1）、含雜率（fun2）、破碎率（fun3）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果分別相差0023%、0.001%、0.001%。按照式（9）編寫(xiě)約束函數(shù)M文件myfun3_c.m求解運(yùn)行結(jié)果（圖5）。

函數(shù)求解運(yùn)行結(jié)果（圖5）顯示，起點(diǎn)為[0 0 0 0]，最優(yōu)解為fun3=0.587 344 355 281 084 5，對(duì)應(yīng)的x1、x2、x3、x4的編碼值分別為0.282、0.229、1.000、-0.232；應(yīng)用線性插值法，即此時(shí)脫粒物料喂入量為3.184 kg/s、脫粒軸轉(zhuǎn)速為 250.73 r/min、板齒螺旋角為12°、變剛度彈力為47.68 N。此時(shí)fun1=99480 005 4，fun2=5.479 301 54，脫凈率（fun1）、含雜率（fun2）、破碎率（fun3）與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化結(jié)果分別相差0001%、0.002%、0.001%。應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化驗(yàn)證結(jié)果表明，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)組合式板齒脫粒裝置建模與參數(shù)優(yōu)化的方法可行，仿真結(jié)果可靠。

4 結(jié)論

以喂入量、脫粒軸轉(zhuǎn)速、板齒螺旋角和排芯口壓板壓力為自變量，脫凈率、籽粒含雜率、籽粒破碎率為響應(yīng)值建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)模型。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法優(yōu)化的組合式板齒脫粒裝置最佳工作參數(shù)為喂入量2.80～3.2 kg/s、脫粒軸轉(zhuǎn)225～251 r/min、板齒螺旋角度 8.25～12.00°和排芯口壓板壓力 40.0～48.2 N。使用該參數(shù)較優(yōu)化前脫凈率減小015%～0.38%，含雜率減小0.97%～1.70%，破碎率減小0084%～0.274%，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法優(yōu)化方法是可行的、合理的，為脫粒裝置參數(shù)優(yōu)化提供了一個(gè)新的方法。

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