基于蚁群算法的茶叶抖筛机参数优化

曹弘毅，杨君慧，王　丽（西安医学院卫生管理系，陕西西安710021）



基于蚁群算法的茶叶抖筛机参数优化

曹弘毅，杨君慧，王丽
（西安医学院卫生管理系，陕西西安710021）

摘要：将蚁群算法应用于茶叶抖筛机的设计中，使其各个部件的参数得到优化，通过科学计算的方式来使茶叶生产的工艺进一步精细化。同时也使机械性能更加完善，既节约了能源，延长了机器的使用寿命，也大大提高了茶叶的筛分效率。

关键词：蚁群算法；茶叶抖筛机；参数优化；筛选效率

曹弘毅（1979-），男，陕西咸阳市人，本科，讲师。研究方向：计算机应用技术研究。

杨君慧（1980-），女，陕西合阳人，研究生，副教授。研究方向：应用概率统计，可靠性理论与应用研究。

王丽（1963-），女，陕西长安人，研究生，副教授。研究方向：计算机应用技术研究。

抖筛是对茶叶进行精制加工的关键工序。它根据茶叶本身的粗细和长短不同，通过筛床的抖动来带动茶叶与筛床相互发生运动，使茶叶从筛床的筛孔中被分离出来，达到把茶叶按照粗细长短均匀地分开而不会损坏茶叶的完整的目的。蚁群算法是人类受到自然界中的蚂蚁启发而得出的一种随机搜索算法。蚂蚁所具有的群体行为，是根据一定的规律来进行的。这种规律运用到人类的生产工作中，可以起到优化生产、提高效率的作用。例如蚁群中存在着寻优法则，就是多个蚂蚁通过协作形成群体，利用正反馈原理，彼此之间不断进行交流反馈，使得劳作的进程不断加快，同时还有利于发现最优的目标。通过研究蚁群算法，来使茶叶抖筛机的参数得到优化，从而改进生产技术，更大限度地发挥机械的潜能，以提高茶叶制作工艺和生产效率。

1　茶叶抖筛机简介

茶叶抖筛机的主要作用是通过选择不同孔隙的筛网，来控制通过孔隙茶叶的粗细；通过调整抖筛的强度，来控制经过抖筛机茶叶的数量。抖筛机是由机架、筛床、筛网和传动结构组成；机架用于固定筛床和传动结构，筛床是由弹簧板支撑，由抖筛支架与传动结构相连；传动结构主要是曲轴连杆和发动机。传统茶叶抖筛机的曲轴连杆，是前缀型的传动机构，容易产生较大的噪音，还要较大的空间来安置。经过改良后的下缀式曲轴连杆，不仅弥补了这些缺点，还进一步提高了机械整体的平衡性。但是仍然无法改善曲轴连杆容易损坏的现象，这给抖筛机工艺性能的提升造成了一定的阻碍。目前已经出现了一些改进型的抖筛机，通过优化筛床的振动频率、调整振动方向来减少对曲轴连杆的磨损，即筛床与机架采用平行的四连杆结构进行连接，在底部的弹簧板安装螺旋悬挂弹簧；还可以用曲柄来代替曲轴，增强曲轴连杆的抗震耐磨性能。

2　蚁群算法简介

2.1蚁群算法原理

Marco Dorigo发现蚂蚁总是能够在食物与巢穴之间的多条路线中，寻找到最合适的路径，这种现象被称为蚂蚁系统。研究发现，蚂蚁在离开巢穴寻找食物的时候，会在经过的路径上留下身体分泌出的一种可挥发物质，Marco Dorigo将其成为信息激素。这种信息激素能够给蚂蚁指示回巢的路径，也给后面的蚂蚁提供了方向。经过大量的筛选，越是合理的路径越会留下更多的信息激素，吸引其他蚂蚁选择这条路径，从而继续增加信息激素的数量。蚂蚁简单的个体行为在群体当中被放大，然后对蚂蚁群体行为选择产生影响，进而改变了蚁群的行为模式，反过来作用于每个单体的蚂蚁身上。这种正反馈机制使得蚂蚁能够在复杂的环境中最大限度地利用周围的资源，寻找食物，建立巢穴并躲避侵害。通过这种机制，即使像蚂蚁这般细微幼小的个体，也可以通过相互协作来完成复杂的任务。蚁群算法的原理来自于自然界中的蚂蚁系统，根据其群体行为所总结出的一种规律，然后建立起抽象的数学模型。经过实践研究表明，这种模型对于解决多组优化问题有着非常好的效果，这也是蚁群算法最重要的特征。

2.2蚁群算法模型

蚁群算法模型是基于蚂蚁群体优化的原启发式规则来实现的，其过程如下：当行动没有完成即结束条件未实现时，要控制蚂蚁的行为，即蚂蚁在限制条件下寻找一条路径；其经过路径上信息激素浓度的变化；后台程序，当单个蚂蚁无法完成任务的时候，群体根据反馈信息对信息激素浓度进行更新；任务达成后，则结束。假定优化函数为minZ＝ʃ（x）（x∈[a，b]），[a，b]为自定义区间，在此区间内，当蚂蚁的数量足够多，搜索半径足够小，蚁群算法就相当于有固定数量的蚂蚁在对定义区间做无穷的搜索，然后逐渐排除干扰项，使问题的全局得到最优解。这个函数优化过程不受函数是否连续、是否可微的限制，与经典的搜索方法相比，它具有更加明显的优越性和稳定性。

3　茶叶抖筛机优化设计数学模型

3.1茶叶抖筛机数学模型

茶叶抖筛机的传动结构带动筛床振动，使茶叶进行重复的跳跃式运动，将固定标准的茶叶从筛网中分离出来，达到分类的目的。根据不同的筛分要求，可以更换不同的筛网来完成各种分离的工序。抖筛机的参数优化，其实质就是将各个部件的参数进行优化，已知的关键参数有：筛床倾斜角α，即筛床振动面与水平面所形成的锐角夹角；振动方向角β，即筛床振动面的振动方向与振动面所形成的锐角夹角；曲轴连杆中曲轴的半径r；曲柄轴的圆频率ω，即振动速率。假定工序中原料的种类数量与筛网的孔径不变，那么筛网的振动面与原料之间的静滑动摩擦角θ为一定值，因此在确定设计变量时该摩擦角可不予考虑。将其他四个变量α、β、r、ω作为设计变量，可得函数X＝[X1，X2，X3，X4]r＝[α，β，r，ω]r。

3.2优化及验证试验

3.2.1在PC机上将运用Matlab语言编制好的基于蚁群算法的茶叶抖筛机关键设计参数的优化设计程序运行，经过优化后的抖筛机参数，包括曲柄轴曲轴半径、曲柄转速（即圆频率）、筛床的倾斜角与振动角等参数，代入前面的变量函数中进行仿真计算，得出的计算结果为筛床倾斜角α为2.8度；振动方向角β为52.8度；曲柄半径r为0.025m；曲柄圆频率为ω21.5rad/s。

3.2.2这个结果需要进行验证试验来检查是否正确：选择一定量的茶叶原料，并进行称重；然后按照标准的抖筛机作业程序将茶叶投入，保证抖筛机工作状态正常的前提下，将固定时间段内的筛好的茶叶进行选取，并再次进行称量，从而得出筛净率。这是衡量抖筛机工作性能的重要数据。然后将抖筛机按照优化好的参数进行调整，包括筛床角度、振动方向角度、曲柄半径和曲柄圆频率，再次同等重量的茶叶投入抖筛机进行筛选，经过同样的时间之后，将筛好的茶叶选取，然后称量，并再次得出新的筛净率。将两项实验所得出的数据进行比对，就能够得出优化程序是否对抖筛机的工艺起到了优化作用。

3.2.3从计算结果来看，优化前的抖筛机，筛床角度和振动方向角度较小，导致茶叶在筛床上停留的时间过长；且曲柄半径较短，振动频率较低，因此茶叶在筛选的过程中产生了大量的碎茶；尽管提高了曲柄圆频率，可以在一定程度上提高筛净率，但是仍然无法改善出现大量碎茶的情况。经过优化之后，抖筛机的筛床角度和振动方向角度有所加大，使茶叶在筛床上停留的时间相应减少；将曲柄半径加长，提高了振动频率；同时曲柄圆频率有所降低，使得筛选过程中出现碎茶的情况明显减少。

3.2.4这是因为筛床的角度变化，是影响茶叶在筛床上产生运动的主要因素，角度过小，茶叶会出现相对于筛床的上滑，且上滑位移与下滑位移数值接近，茶叶在筛床上停留的时间就会较长；优化后的筛床角度变大，保证了上滑位移的数值不会与下滑位移的数值过于接近，但是要注意筛床角度也要保持在合理区间内，一旦α大于5度，茶叶的筛净率反而会更加降低。振动方向角度的变化，是茶叶能够在筛床上维持跳跃状态的主要因素。角度过小，茶叶的跳动不足，直接影响了筛净率；优化后的振动方向角度加大，使茶叶能够很好地保持在筛床上的跳动状态，且不会因跳跃过于剧烈而产生碎茶。当曲柄圆频率取较高的值时，虽然能够加大振动力度，在一定程度上提高筛净率，但是无法改善出现碎茶的情况；优化后的曲柄圆频率有所降低，却更好地减少了碎茶的产生且未给筛净率造成明显的影响。

通过一系列的计算结果及试验现象可以看出，经过蚁群算法优化后茶叶抖筛机，其与筛分效率得到了明显的提高，同时也减少了设备的磨损和对环境的影响。

4　总　结

茶叶筛分作业是一个复杂的工艺，特别是分离作业，涉及到了很多的不确定因素，包括茶叶自身的粗细大小，对振动力度和振动频率的反应，很多时候即使经过了优化设计，一些物理性质较为特殊的茶叶仍然会产生较多的碎茶。因此，要不断对茶叶抖筛机进行研究改进，在实践中多摸索，在理论上多思考。本文中所分析并建立起的茶叶抖筛机的数学模型，是运用蚁群算法对其参数进行优化，然后经过实践操作验证的。从结果可以看出，单位面积下的有效筛分率得到了提高，筛床的振动频率和曲柄连杆的转速也得到相应的优化，使设备的磨损情况相应的减少。每次进行优化之后的数据应当保存下来，这样在实际生产当中，就可以根据这些已有的数据，来对抖筛机进行更加及时准确的调整，从而有效的提高生产效率。同时，这些数据和经验也为研究发明性能更加优越的茶叶抖筛机奠定了重要的基础。可以预见到，未来茶叶抖筛机性能会不断的提高。

参考文献

[1]李兵.基于蚁群算法的茶叶抖筛机参数优化[J].农业工程学报2009，(3)

[2]丁勇.茶叶精制主体设备的技术特性与应用[J].中国茶叶加工2012，(1)

[3]朱建一.茶叶抖筛设备筛分数学模型的讨论[J].茶业通报2009，(2)

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