基于动态时间规整的制丝批次间差异评价方法

基于动态时间规整的制丝批次间差异评价方法

孙坡

河南中烟工业有限责任公司驻马店卷烟厂 河南 驻马店 463000

摘要：在烟草生产过程中，制丝批次的稳定性和一致性对于最终产品的质量至关重要。由于原料、工艺参数、设备状态等多种因素的影响，不同批次的烟草产品可能存在差异。为了确保产品质量的稳定性，需要对制丝批次间的差异进行准确评价。本文提出了一种基于DTW的制丝批次间差异评价方法，旨在通过量化分析不同批次间的动态特征，为制丝过程的优化和质量控制提供科学依据。

关键词：动态时间规整；制丝批次间；差异评价方法

引言

动态时间规整（Dynamic Time Warping ,DTW）是一种用于衡量两个长度不同或速度不一致的时间序列之间相似度的方法。它通过动态地“弯曲”或“拉伸”时间序列，使两个序列在时间轴上对齐，从而更准确地计算它们之间的相似度。这一方法在语音识别、手势识别等领域已有广泛应用，并取得了显著成效。

1动态时间规整在制丝生产中的应用优势

1.1适应非线性时间偏移的能力

制丝生产过程中，由于原料差异、设备状态波动、操作人员技能水平等因素的影响，不同批次的生产数据往往存在时间上的非线性偏移。传统的欧氏距离等方法无法有效处理这种时间偏移，导致批次间差异的评价结果不准确。而DTW算法通过动态规划的方式，能够在时间轴上对齐两个时间序列，即使它们在时间上存在扭曲和拉伸，也能够计算出它们之间的最小距离，从而更准确地反映批次间的差异。这种能力使得DTW在制丝生产中能够提供更为精确的差异评价，有助于及时发现生产过程中的异常，进而采取相应的调整措施，确保产品质量的稳定性。

1.2对噪声和局部波动的鲁棒性

制丝生产数据往往包含一定程度的噪声和局部波动，这些噪声可能来源于传感器误差、环境干扰等。传统的相似度度量方法对这些噪声和波动非常敏感，容易导致评价结果的偏差。DTW算法通过其全局优化的特性，能够在计算过程中对噪声和局部波动进行平滑处理，从而提高评价结果的鲁棒性。这种鲁棒性使得DTW在制丝生产中能够更好地抵抗各种干扰因素的影响，提供更为稳定和可靠的差异评价结果。通过使用DTW，生产管理者可以更加自信地依据评价结果进行决策，减少因噪声和波动导致的误判，提高生产效率和产品质量。

2制丝批次数据采集与预处理

2.1数据采集系统的选择与优化

在制丝生产中，数据采集系统是获取生产过程中各种参数信息的基础设施。选择合适的数据采集系统对于确保数据的准确性和完整性至关重要。系统应具备高精度的传感器、稳定的信号传输能力以及强大的数据存储和处理能力。此外，为了适应制丝生产中可能出现的各种复杂情况，数据采集系统还需要具备一定的灵活性和可扩展性，以便于根据生产需求进行调整和优化。通过优化数据采集系统，可以确保采集到的数据质量，为后续的预处理和分析打下坚实的基础。

2.2数据预处理方法的应用

在制丝生产中，数据预处理是确保DTW算法有效性的关键环节。原始数据可能受到多种因素的干扰，如传感器精度、环境变化、设备老化等，这些因素会导致数据中出现噪声、缺失值和异常点。数据清洗是预处理的第一步，它涉及识别和去除那些由于测量误差或系统故障产生的异常数据点，以及通过滤波技术减少随机噪声的影响。插值技术则用于处理数据中的缺失值，通过已有的数据点推断缺失部分，常用的插值方法有线性插值、样条插值等。这些方法能够在保持数据连续性的同时，尽可能地还原缺失数据的真实情况。归一化处理是为了消除不同参数数据之间的量纲差异，确保每个参数在DTW计算中具有相同的重要性。通过将数据缩放到统一的尺度，可以避免因量纲不同而导致某些参数在距离计算中权重过大或过小的问题。

2.3数据标准化与归一化

在制丝生产中，不同参数的数据往往具有不同的量纲和范围，这会导致在计算DTW距离时某些参数的影响被过度放大。为了避免这种情况，需要对数据进行标准化或归一化处理。标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，而归一化则是将数据缩放到一个固定的范围，如[0,1]。这两种方法都可以消除量纲的影响，使得不同参数的数据在DTW计算中具有相同的重要性。通过数据标准化与归一化，可以确保DTW算法在评价批次间差异时更加公平和准确。

3基于动态时间规整（DTW）的制丝批次间差异评价方法分析

3.1特征提取与选择

在制丝生产中，特征提取是关键步骤，它涉及到从原始数据中提取出能够代表批次间差异的关键信息。特征可以是生产过程中的温度、湿度、压力、流量等参数，也可以是这些参数的统计特征，如均值、方差、峰值等。特征选择则是从众多特征中挑选出最具有代表性和区分度的特征，以减少计算复杂度和提高评价的准确性。通过有效的特征提取与选择，可以确保DTW算法在计算批次间差异时，能够聚焦于最重要的信息，从而提高评价的精度和效率。

3.2DTW距离计算的优化

DTW距离计算在制丝批次间差异评价中扮演着核心角色。为了在实际应用中提升计算效率和准确性，对DTW算法进行优化是必要的。快速DTW算法通过减少不必要的计算步骤，显著缩短了计算时间，使得DTW能够应用于实时或大规模数据分析中。加权DTW则考虑了不同特征对差异评价的贡献程度，通过赋予不同特征以适当的权重，可以更精确地反映批次间的实际差异。这种加权方法特别适用于那些关键特征对产品质量影响较大的情况。引入约束条件，如Sakoe-Chiba带或Itakura Parallelogram，限制了DTW路径的搜索范围，从而减少了计算量，同时保持了路径的合理性。这些约束条件基于对时间序列数据特性的理解，确保了路径选择既不过于宽松也不过于严格，从而在保证评价准确性的同时，提高了算法的实用性和可操作性。

3.3差异评价结果的解释与应用

DTW计算出的距离值需要被正确解释和应用，才能转化为实际的生产指导和决策支持。差异评价结果的解释涉及到对距离值的阈值设定、异常批次的识别、以及差异原因的分析。这些分析可以帮助生产管理者理解批次间的具体差异，并采取相应的措施进行调整和优化。在应用层面，差异评价结果可以用于质量控制、工艺改进、设备维护等多个方面，从而提升制丝生产的整体效率和产品质量。通过有效的解释与应用，DTW差异评价方法能够为制丝生产提供有力的数据支持和技术保障。

结束语

本文提出的基于DTW的制丝批次间差异评价方法，能够有效量化不同批次间的动态特征差异，为制丝过程的质量控制提供了新的视角和工具。通过实验验证，该方法在实际应用中表现出良好的稳定性和准确性。未来，随着数据采集技术的进步和算法的优化，该方法有望在烟草行业以及其他相关领域得到更广泛的应用。

参考文献

[1]周笑天,张茜茹,郭庆燕,等.基于动态时间规整的气温日值数据二次插补[J].大气科学学报,2024,47(03):476-485.

[2]林思地,李健忠,王文才,等.卷烟制丝关键工序含水率稳定控制研究[J].造纸装备及材料,2024,53(02):76-78.

[3]吴悦.基于动态时间规整的制丝批次间差异评价方法[J].科技创新与应用,2023,13(36):27-33+38.

[4]孔维熙,朱知元,郭瑞川,等.基于动态时间窗口的制丝稳态数据异常报警[C]//中国烟草学会.中国烟草学会学术年会优秀论文集.红云红河烟草(集团)有限责任公司曲靖卷烟厂;,2017:7.

[5]孔维熙,朱知元,郭瑞川,等.基于动态时间窗口的制丝稳态数据异常报警[J].科技与创新,2017,(11):19-20.