基于主成分分析法的聚酯纤维质量综合评价研究

＊张家源 杨慧芳 李剑锋* 钱朋超

（1.中国计量大学经济与管理学院 浙江 310018 2.新凤鸣集团 研究院 质量管理部 浙江 313021）

近年来，越来越多的学者对聚酯纤维等纺织行业相关的产品质量进行了评价研究，并采取了不同的方法提高产品质量。周玲等[1]基于ELM算法填补了聚酯纤维纺丝聚合过程中产生的缺失数据，实现了数据质量的提高。张明光、于学智等人[2]以纱线条干和单纱强力作为判定涤纶纱质量的指标，并分别探讨了加装锯齿分梳板和梳针分梳板对棉梳机生产涤纶纱质量的影响。吕雷、刘波等[3]通过聚酯熔体直接纺丝，并采取更换喷丝板、延迟环厚度等工艺优化措施，提高了涤纶短纤维在断裂强度变异系数、断裂伸长率变异系数、产品质量均匀性等方面的表现。陈军、陆雨薇等[4]通过实验证明生产中粗纱喂入方式不同，通过技术创新解决了两根须条签伸过程中重叠的问题。李桢、张勇等[5]将废旧涤纶短纤维和杨絮纤维共混，然后采用正交试验探究纤维质量比、涤纶短纤维和纤维毡面密度对纤维毡保温性能的影响。姚晨筱、陈蕴智等[6]在数字喷墨方式的基础上，往预处理液中加入T-MFC从而提高织物表面印花效果。陈玉峰等[7]针对清梳联静电缠绕和染色织物布面起横档疵点两大典型质量问题，提出了控制纤维油剂含量、充分加湿、开清工序中增加多仓混合、增加并条道数等解决措施。

如上所述，许多学者均致力于研究提高聚酯纤维质量，并从多方面给出了有效建议。然而，对于如何客观全面的量化评价聚酯纤维产品质量，这一方面仍有空白。因此，本研究针对聚酯纤维企业对产品质量综合评价存在的问题，以聚酯纤维产品质量的标准为评判基础，基于主成分分析法构建聚酯纤维综合质量评价模型，构建一个完整的聚酯纤维综合质量评价体系。

1.关键质量指标分析

（1）关键质量指标特征概述。纱线的质量控制[8]是纺织生产当中的重要环节，纱线质量的好坏直接影响后面各道加工工序的进行，进而对最后产品的质量造成影响。根据聚酯纤维的质量要求、企业对聚酯纤维产品质量的评判标准以及关键指标对聚酯纤维质量的影响，选取8个具有代表性的质量指标作为处理对象。8个关键质量指标体见表1。

表1 聚酯纤维产品关键质量指标

（2）关键质量指标值特性分析。在做综合评价时，越大越好的正向指标，称之为望大目标，越小越好的逆向指标，称之为望小目标。因此在确定综合指数的目标值时，必须将目标做趋同化处理。

在对上述8个主要质量指标的特性和实际意义进行分析后可得，若不考虑特殊的质量要求，在一般情况下，X1、X2、X3、X5、X6、X7这6个指标越大，聚酯纤维质量越好，故它们是望大目标；而X4，X8这两个指标越小，聚酯纤维质量越好，故它们是望小目标。因此在数据分析前，先对数据进行标准化处理，再根据聚酯纤维质量指标是望大目标还是望小目标这一趋势进行趋同化处理，以提高实验结果的准确性。

2.质量综合评价模型构建

（1）数据收集与预处理。①数据收集。本次实验数据选取了某聚酯纤维企业2020年ZCP05装置生产的聚酯纤维产品的生产数据，随机抽取规格为55dtex/144FD的聚酯纤维数据共30条，其中批号ED08003和ED60001的月生产数据各15条，分为两组。试验数据如表2，表3所示。

表2 ED08003试验数据

表3 ED6001试验数据

②数据预处理及理论分析。利用主成分分析法和数理统计原理[10]，对聚酯纤维的8个关键质量指标进行数据处理和分析，首先检验各指标之间的相关性，其次通过主成分分析法找出最能反映聚酯纤维产品质量的几个综合指标。由于各指标的数据度量不同，为了提高实验结果的准确性，先对测试数据进行标准化处理。同时也需判断出指标是望大指标还是望小指标，数据分析过程利用SPSS软件实现。

③指标间相关性矩阵的确定与分析。韩晟，韩坚舟等[11]将标准化后的数据记为矩阵Y，通过SPSS软件计算各质量指标间Pearson相关系数，得到相关系数矩阵R。一般认为，相关系数大于0.7则说明两个变量之间呈强相关，相关系数介于0.7和0.3则说明呈弱相关性，若相关系数小于0.3则可认为彼此是相互独立的。由计算可知，8个变量之间可以看作是相互独立的。

（2）聚酯纤维质量评价模型。主成分分析得出的具有关联性的指标排列组合成新的一组指标模型如下：

式中：Fi为所求得的第i个综合指标；p为原来的指标个数。为使组合是一切线性组合中方差最大的，系数a1i，a2，,…，api需满足。

①计算方差贡献率

运用SPSS软件分析求出各个主成分的方差贡献率，前两个特征值的累积贡献率已达到88.289%，所以可认为前两个主成分基本能够包含所测量指标的信息。

②求出成分矩阵

根据上述分析可以确定两个主成分。

③确定主成分表达式

由上述分析得各个公因子与标准化的原指标之间的表达式为：

对于第1主成分F1，其中X1、X2、X3、X5、X6，X7的系数较大，即断裂强度，断裂伸长率，含油率，网络度，卷曲收缩率，卷曲稳定度这6个指标起主要作用。聚酯纤维产品的综合质量情况经过6个指标的综合考虑，发现聚酯纤维的质量性能集中体现在主成分F1中，可将其称作质量性能因素；聚酯纤维的质量稳定性能受沸水收缩率和残余扭矩二次平均值两个指标影响较大，即第2主成分F2中X4、X8系数较大，可称为稳定性能因素。

由于在一般情况下，X1、X2、X3、X5、X6、X7这6个指标越大，聚酯纤维质量越好，是望大目标；而X4，X8这两个指标越小，聚酯纤维质量越好，是望小目标。综上所述，在本例中，F1越大越好，F2越小越好。

3.模型应用与结果验证

（1）质量综合评价模型应用。经分析，聚酯纤维的质量状况可以由主成分指标F1、F2综合反映。同时，从聚酯纤维产品的生产原理和聚酯产品的实际使用情况来看，尽可能增加F1，减少F2，可以提高聚酯纤维制品的综合质量。根据这一结果，本实验将用F1、F2对随机抽取的1号、14号、17号、22号聚酯纤维数据样本进行综合质量评价。从评价结果可看出，若从纱线的质量性能考虑，样本质量的高低顺序为17号、22号、14号、1号；若从纱线的质量稳定性能考虑，样本质量的高低顺序为17号、22号、14号、1号。尽管其他纱线的质量情况需要根据实际情况综合考虑，但17号纱线的质量可以认为是最高的在综合考虑纱线质量和稳定性的情况下。

①样本实验结果。经过计算30条样本的结果即：1～15号样本为批号ED08003的样本数据，16～30号样本为ED60001的样本数据。②建立聚酯纤维综合质量评价坐标系。对多个样本进行综合质量评定时，先分别计算出F1和F2的值并描点。取规格相同，两个批号不同的数据各15条，1～15号样本为批号ED08003的样本数据，16～30号样本为ED60001的样本数据，记30个编号的坐标表示为（x,y）=（F1,F2）。结果如图1所示。

图1 聚酯纤维综合质量评价坐标系

由图1可知，16～30号数据的横坐标F1较大，纵坐标F2更小。整体上，相较于ED08003的15条样本数据，批号ED60001的综合质量更好一些。其中，15号样本数据明显偏离样本群，其主成分F2的数值偏高，说明15号样本的质量性能较差一些。若对每条样本数据都进行评价，则根据坐标系可得，在30条样本数据中，17号和22号样本的综合质量最好，15号最差。

当纱线样本较多时，整个评定工作的智能化和便捷化可以通过模型计算来实现F1和F2的计算、坐标系的建立、纱线编号的标定以及评价结果分析。

（2）结果验证。为验证实验的准确性，采用企业后期采集的M率作为验证依据。染色M率（合格率）是提高产品质量的关键因素，主要反映聚酯纤维的染色均匀度[12]，是检验聚酯纤维质量的最重要指标之一，染色M率越高，说明聚酯纤维产品的质量越好。随机抽取的批号为ED08003的15条数据中，无M率为100%的样本数据，且存在多条M率为95.61%、96.83%的样本，数值相较于其他样本偏低。在随机抽取的批号为ED60001的15条数据中，有8条样本的M率为100%。ED08003的M率平均值为98.46%，ED60001的M率平均值为99.28%，所以从侧面可以验证，在质量合格的基础上，ED6001的综合质量更好一些。

4.结论

本文对聚酯纤维产品进行综合质量评价，运用相关分析方法研究其主要质量指标的相互关系，指导企业优化生产工艺，并加以完善，最终提高企业生产效益。