[发明专利]基于免疫神经网络的纺丝工艺智能优化设计方法

摘要

本发明涉及一种基于免疫神经网络的纺丝工艺智能优化设计方法，利用免疫优化的神经网络建立模型，对生产数据进行处理和分析，得到纺丝生产线参数的合理配置方案，继而将模型和方案整合于专家系统中，并与生产线进行上线连接以根据实时生产数据同步修正所述的免疫神经网络模型及专家系统，对纺丝生产线上各参数进行统一配置，并根据生产线的运行情况对生产过程进行及时、有效的优化。本发明采用纺丝工艺专家系统对结果集进行分析和评价，并用于指导生产，专家系统的知识库、规则集可以不断地添加和改进，使系统具有自学习的功能。

主权项

一种基于免疫神经网络的纺丝工艺智能优化设计方法，包括下列步骤：(1)RBF神经网络的建立：采用双模型结构的RBF神经网络，一个模型用于自学习，24小时学习一次；另一个模型用于在线校正，为当前运行模型；它的输入层由信号源节点组成；第二层为隐含层；第三层为输出层；(2)纺丝工艺优化设计的免疫神经网络模型的建立：对RBF神经网络进行优化，集散控制系统采集纺丝生产线上的生产参数和主要质量指标，其中主要质量指标简称为采集值，将生产参数作为神经网络的输入，主要质量指标作为神经网络的输出；在所述的RBF神经网络中，引入免疫优化算法，得到免疫神经网络优化模型；(3)纺丝工艺专家系统的建立：纺丝工艺优化设计的免疫神经网络模型建立后，将输出结果传送到装有纺丝工艺专家系统的上位机，专家系统根据自身的规则知识库和推理机分析生产参数和采集值，得出一组主要质量指标的目标值，目标值和采集值进行比较得出误差，专家系统再根据误差，给出生产参数的调整值及原因解释；(4)专家系统与纤维生产线的实时连接：专家系统采用工厂总线与纤维生产线实时连接，以多层数据网络为基础，将各种不同的设备挂接在网络上，实现各部分的协调工作及数据和信息的共享，共同完成综合控制与管理的功能。