彭 杭，彭澤光，黃林勇，邵 明

（1.廣東中包機(jī)械有限公司，廣東潮州 515638；2.華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣東廣州 510640）

0 引言

制袋是軟包裝印刷生產(chǎn)線上最后一道工序，制袋機(jī)是制袋的主要加工設(shè)備。制袋機(jī)主要是利用塑料的熱塑原理，經(jīng)牽引與送料、燙壓熱封、切割等加工工藝，將印刷好的薄膜制成包裝袋[1]。影響包裝袋產(chǎn)品質(zhì)量的因素主要有制袋機(jī)的機(jī)械性能、塑料薄膜的類型和制袋機(jī)參數(shù)設(shè)定，其中制袋機(jī)參數(shù)設(shè)定是否合理將直接影響產(chǎn)品質(zhì)量和工人的勞動(dòng)強(qiáng)度。

對于單制式單功能單列制袋設(shè)備，需要設(shè)定和調(diào)整的系統(tǒng)參數(shù)就有基本系統(tǒng)參數(shù)19個(gè)，制式參數(shù)5個(gè)，工藝參數(shù)15個(gè)和溫控參數(shù)4個(gè)，共計(jì)4類43個(gè)調(diào)整參數(shù)，其中最重要的溫控參數(shù)又與生產(chǎn)速度和薄膜的材質(zhì)相關(guān)。這些參數(shù)的設(shè)置與調(diào)整目前主要依靠設(shè)備制造廠長期積累的技術(shù)資料和現(xiàn)場操作工人的經(jīng)驗(yàn)，對工人的要求很高且工作量大。目前制袋機(jī)已發(fā)展為雙列多制式，本文作者研制成功的雙列多制式制袋機(jī)已能夠在一臺(tái)設(shè)備上生產(chǎn)括中封、三邊封、四邊封、自立、拉鏈等制式的包裝袋，設(shè)備系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定和調(diào)整的難度明顯增加，有必要引入智能技術(shù)來解決這一技術(shù)難題。

本文把制袋機(jī)的智能參數(shù)設(shè)定分為兩步，第一步采用基于范例推理方法完成制袋機(jī)系統(tǒng)參數(shù)的初始設(shè)定，第二步對有需要的制袋機(jī)的部分參數(shù)進(jìn)行智能調(diào)整。系統(tǒng)開發(fā)成功后，只要在人機(jī)界面上輸入塑料薄膜的材質(zhì)和要生產(chǎn)的產(chǎn)品型號(hào)，系統(tǒng)將對參數(shù)自動(dòng)進(jìn)行設(shè)定和調(diào)整。本文僅對第一步的工作進(jìn)行介紹。

1 制袋機(jī)系統(tǒng)參數(shù)智能設(shè)定

1.1 基于范例推理

基于范例推理（Case Based Reasoning CBR），是一種人工智能范式[2]，它能避免了專家系統(tǒng)難以獲取專家知識(shí)和不易表達(dá)的瓶頸。CBR不需要對經(jīng)驗(yàn)分解或抽象以形成規(guī)則，也不需要用語言符號(hào)明確表達(dá)該知識(shí)領(lǐng)域中的規(guī)則和原理。CBR知識(shí)表示的單位是范例，制袋機(jī)系統(tǒng)參數(shù)的一個(gè)范例就是在某種生產(chǎn)條件下的一組系統(tǒng)參數(shù)，它收集容易，成本也不高?；诜独评碓谙到y(tǒng)參數(shù)設(shè)定中的應(yīng)用相關(guān)參考文獻(xiàn)不多，可供參考的文獻(xiàn)主要有金新明等完成的“人工智能在設(shè)定注塑參數(shù)中的應(yīng)用”[3]和Kwong等[4]開發(fā)的解決注塑參數(shù)設(shè)定的基于范例推理的系統(tǒng)（Case-Based Rea?soning System，CBRS），可供開發(fā)制袋機(jī)參數(shù)設(shè)定系統(tǒng)時(shí)參考。

范例推理由范例庫、范例檢索、范例匹配和范例調(diào)整四部分組成。范例庫儲(chǔ)存已有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)構(gòu)成的參數(shù)范例，經(jīng)過范例檢索后得到一組相近的參數(shù)，再和設(shè)定的生產(chǎn)要求進(jìn)行參數(shù)匹配，得到的一組范例庫中的最優(yōu)參數(shù)，在此范例的基礎(chǔ)上再進(jìn)行參數(shù)的修正，獲得初始參數(shù)，其推理過程如圖1所示。

圖1 范例推理獲得初始參數(shù)

1.2 范例庫的建立

范例庫是CBR的重要組成部分，是CBR中的重要知識(shí)庫。制袋機(jī)范例庫的范例選擇、儲(chǔ)存的范例數(shù)量和組成結(jié)構(gòu)直接影響到檢索到參數(shù)初始設(shè)定的效率和準(zhǔn)確性。把制袋機(jī)的參數(shù)分成兩部分，第一類是不隨制式、產(chǎn)品品種和薄膜材質(zhì)改變的參數(shù)，第二類是隨不同制式、產(chǎn)品品種和薄膜材質(zhì)改變的參數(shù)。第一類參數(shù)不需要設(shè)定，儲(chǔ)存后直接調(diào)用，需要設(shè)定和調(diào)整的是設(shè)定第二類參數(shù)。

制袋機(jī)范例庫中的范例獲得有三種方式：（1）采集制袋機(jī)制造廠和用戶積累的參數(shù)，根據(jù)不同制式、不同的薄膜材質(zhì)和不同的生產(chǎn)速度和不同的生產(chǎn)工藝等各種情況建立對應(yīng)的一組參數(shù)；（2）每次生產(chǎn)后舊范例經(jīng)調(diào)整后產(chǎn)生的新參數(shù)組儲(chǔ)存在范例庫中，成為新的范例；（3）通過界面，用戶可以編輯和修改范例中的參數(shù)從而產(chǎn)生新的范例。通過這三種方式可以獲得高質(zhì)量且數(shù)量足夠的范例庫。

1.3 范例的檢索與修正

制袋機(jī)范例的檢索是根據(jù)要生產(chǎn)的包裝袋的型號(hào)、薄膜類型和生產(chǎn)速度等數(shù)據(jù)，CBR對這些屬性進(jìn)行描述后由CBR系統(tǒng)生成定一個(gè)新的范例，利用這個(gè)新范例從范例庫中檢索一個(gè)最相似的范例。因?yàn)榉独龣z索后得到的范例是制袋機(jī)的待生產(chǎn)產(chǎn)品的初始參數(shù)，直接影響到后續(xù)的范例修正和產(chǎn)品的質(zhì)量，所以范例檢索在制袋機(jī)范例推理系統(tǒng)中是最為關(guān)鍵的步驟，采用一種適當(dāng)?shù)姆独龣z索方法是非常重要的。好的范例檢索方法使檢索和和匹配的時(shí)間很短，檢索效率高，也能保證找到的是最優(yōu)相似范例。范例檢索中核心的檢索算法，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法之間是緊密相連的，因此檢索算法必須和范例庫的組織結(jié)構(gòu)相對應(yīng)。一般最常用的檢索方法有三種方法：最近鄰法，歸納法和模板檢索。最近鄰法的缺點(diǎn)是隨范例庫中的范例數(shù)量增大檢索時(shí)間和復(fù)雜度呈線性增加，不適合用于范例庫數(shù)量很大的系統(tǒng)，但制袋機(jī)的范例庫數(shù)量不大，最近鄰法簡單而且最常用，所以本文選用最近鄰法。

范例的檢索是在相似性的基礎(chǔ)上匹配的，范例之間的相似性用相似度表示，相似度越小，表示相似程度越高；反之，相似度越大，相似程度越低。相似度最小的稱為相似范例[5]。本文采用基于范式計(jì)算相似度，考慮到各屬性參數(shù)的量綱不同而具有不可共度性，必須對各屬性參數(shù)進(jìn)行歸一化化處理，將各屬性值變換到[0，1]區(qū)間?；跉W氏距離的范例檢索模型相似度計(jì)算公式如下：

式（1）中diT為新范例T和范例庫中第i范例之間的基于歐氏距離的相似度；vi(j)為范例庫中第i個(gè)范例的第j個(gè)屬性的值；vT(j)新范例的第j個(gè)屬性的值；n為屬性總數(shù)。

通過檢索后得到的范例可能和所需的制袋參數(shù)不是完全匹配，所以需要對范例中的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。通過設(shè)定一個(gè)匹配標(biāo)準(zhǔn)，如果超過這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)則進(jìn)行范例替換，否則，范例中的參數(shù)調(diào)整進(jìn)入下一步進(jìn)行智能調(diào)整。

2 結(jié)束語

本文引入范例推理技術(shù)對制袋機(jī)的系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行初始設(shè)定，可以快速高質(zhì)量的設(shè)定制袋機(jī)的初始參數(shù)，為進(jìn)一步開展系統(tǒng)參數(shù)智能調(diào)整工作奠定基礎(chǔ)。目前已經(jīng)開發(fā)的部分證實(shí)了所作工作的有效性，后續(xù)開發(fā)工作正在進(jìn)行中，其應(yīng)用效果將另文介紹。

［1］韓凌，陸榮鑒.制袋機(jī)的檢測與控制技術(shù)發(fā)展概述［J］.包裝工程，2010（11）.

［2］姚志強(qiáng)，余嘉元.基于范例推理：原理、研究及應(yīng)用［J］.寧波大學(xué)學(xué)報(bào)，2004（4）：13-18.

［3］金新明，朱學(xué)峰.人工智能在設(shè)定注塑參數(shù)中的應(yīng)用［J］.塑料科技，1999（06）：9-13.

［4］C.K.Kwong，G.F.Smith，W.S.Lau.Application of Case Based Reasoning in Injection Moulding，Journal of Mate?rials Processing Technology［J］.1997（l63）：463-467.

［5］彭小云，陳小軍，葉萬軍.不同范例檢索模型在邊坡穩(wěn)定性評價(jià)中的對比分析［J］.西安科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2007（03）：368-371.