基于主成分分析和灰色关联聚类分析的卷制质量评价
2016-05-28夏东旭吴新生湛小溪高晓李
夏东旭++吴新生++湛小溪++高晓++李晓
摘 要:为了评价卷烟的卷制质量,在分析各质量指标的关系时,采用主成分分析和灰色关联聚类分析的方法分析、评价某四类卷烟的卷制质量指标。结果表明,这四类卷烟的质量指标都在规定范围内,其中端部落丝量、含末率、空头率的变幅比较大。灰色关联聚类分析结果将指标分为两类,并分析它们的主成分。运用权重的思想集合聚类的主成分,然后综合排序,剔除指标间的重复性,整体反映14个指标信息和指标聚类的差异性。
关键词:卷烟;卷制质量;主成分分析;灰色关联聚类分析
中图分类号:TS452 文献标识码:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2016.09.004
卷烟的卷制质量直接影响着卷烟产品的质量。现阶段,对卷制质量的研究主要是基于个别指标研究其他物理指标,比如堵劲松、申晓锋、李善莲等分别研究了烟丝结构对卷烟相关物理指标的影响,黄治等运用灰色关联法分析烟丝对烟支物理指标的影响,还有姚光明、李金学、孙金亮等都对相关指标有所研究。目前,主成分分析法和聚类分析法已被广泛应用于质量评价中,但是,对卷制质量多指标的总体性分析评价的报道甚少。因此,本文采用主成分分析和灰色关联聚类分析相结合的指标综合法分析、研究卷制质量指标,以期为卷制质量指标评价提供新的方法,为保证批内、批间加工质量的稳定性、过程控制、参数控制和精细化加工提供一定的理论依据和方法支持。
1 材料与方法
1.1 材料与设备仪器
选取某牌号四类卷烟作为测试对象。所用设备是ZJ19卷烟机,包括卷烟综合测试台(MTS-IV)、端部落丝测试仪(YDX-III)、型振动分选筛(YQ-2)、烟支含末率测试仪(JMQ-1A)、电子精密天平(PB203-N)和恒温恒湿箱(KBF-240)等 。
1.2 试验方法
1.2.1 卷烟生产
选定5批A牌号卷烟烟丝(四类烤烟),按生产日期编号。选定5号、6号2台卷烟机,按照批次顺序进行卷制生产(单支质量设定值为0.88 g,圆周设定值为24.10 mm)。
1.2.2 取样测试
在机台稳定运行的状态下取样,在生产每批次卷烟的同时,2机台每隔1 h各取样1次,共取样20组。在烟丝取样点位卷烟机烟枪处每次取烟丝样品2 000 g左右,将其混合均匀之后采用四分法取样1 000 g,连续取样3次。
烟支取样点为卷烟机烟支出口处,每次取约50支用于物理指标的测试,烟支取样工作在取烟枪处烟丝样品前进行。另外,再每盘取约1 000支烟,并测定其烟丝的卷烟空头率,计算平均值。
1.2.3 测定方法
各样品用综合测试台检测其各项物理指标。烟支相关的物理指标取其测定结果的数据平均值和标准偏差,端部落丝量取其3次(50支/次)测定结果的平均值。烟丝结构指标采用《卷烟工艺规范》中规定的方法测定,并计算不同长度范围内的烟丝质量百分比。长丝是指长度大于3.35 mm的烟丝,中丝是指长度为2.50~3.35 mm的烟丝,短丝是指长度为1.00~2.50 mm的烟丝,碎丝是指长度小于1.00 mm的烟丝。在此过程中,取样品3次测定结果的平均值作为最后的确定值。
1.3 数据处理
采用SPSS17.0和EXCEL 2003进行数据分析。
2 结果与讨论
2.1 卷烟质量指标的描述性统计
卷烟质量指标如下:X1为长丝率,X2为中丝率,X3为短丝率,X4为碎丝率,X5为含水率,X6为烟支质量,X7为烟支吸阻,X8为烟支硬度,X9为圆周,X10为端部落丝,X11为含末率,X12为填充值,X13为纯净度,X14为空头率。
四类卷烟的烟支质量指标统计描述结果如表1所示。结果表明,各指标的平均值和变幅均在工艺规范标准范围内。从标准差和变异系数来看,端部落丝量、含末率和空头率的离散程度比较大。这说明,在生产卷烟的过程中,卷烟机的稳定性、烟丝结构的变化和烟丝填充值都对其有影响。而各个指标都在规定的工艺规范标准范围内,说明测得的试验数值可以用于相关内容的统计、分析中。
2.2 卷烟烟支物理质量指标分析
2.2.1 灰色关联分析
从表2中可以看出,X1(长丝率)、X2(中丝率)、X3(短丝率)、X4(碎丝率)与各指标的相关性比较强。这说明,烟丝结构的变化容易造成烟支各项指标的波动。其中,X1(长丝率)对X10(端部落丝)的影响最大,关联度达到了0.563 7;X2(中丝率)对X12(填充值)的影响最大,关联度达到了0.603 8,X9(圆周)次之。至此可以推断出,影响烟丝填充性能的主要因素是中丝率,X3(短丝率)对X4(碎丝率)、X14(空头率)的影响比较大,关联度分别达到了0.643 1和0.614 7,对其他指标的影响适中,X4(碎丝率)与烟支质量指标有较强的关联度,对X11(含末率)的关联度达到了0.611 4,X14(空头率)次之。碎丝率作为影响卷烟填充性能的负面因素,在生产卷烟的过程中,碎丝率的变化会影响烟支各指标之间的协调难度。X5(含水率)对X6(烟支质量)、X7(烟支吸阻)、X8(烟支硬度)有较大影响,关联度分别达到了0.540 3,0.593 5,0.542 9.其中,与X7(烟支吸阻)的关联度最大,与X13(烟丝纯净度)的关联度最小。由此可以看出,烟丝水分含量变化会使烟丝质量发生变化,进而导致卷烟烟支中烟丝的填充值不稳定,影响烟支的吸阻。另外,X6(烟支质量)与X9(烟支圆周)的关联度最大,达到了0.676 1.这说明,烟支质量的波动引起了烟支圆周的变化。X7与各指标的关联度都适中,有较强的关联性;X8(烟支硬度)与X9(烟支圆周)的关联度达到了0.575 9;X10(端部落丝量)与X11(含末率)、X13(纯净度)的关联度最大,达到了0.570 1,0.562 3.这说明,端部落丝量会影响烟支的含末率。X11(含末率)与X14(空头率)的关联度达到了0.577 1,说明含末率和空头率有一定的关系,而且X13(纯净度)与X12(填充值)、X14(空头率)有较强的关联性。
2.2.2 聚类分析
利用表2对其指标进行聚类,最终得到14个指标的一个比较粗的聚类,即C={C1,C2},聚类结果如图1所示。其中,C1={X5,X6,X7,X8,X9,X10,X11,X12},C2={X1,X2,X3,X4,X13,14}。指标聚类C1反映了烟丝结构的相关情况,包括长丝率、中丝率、短丝率、碎丝率、纯净度和烟支的空头率等6项指标。指标聚类C2反映了烟支物理质量指标,包括含水率、烟支质量、烟支吸阻、烟支硬度、圆周、端部落丝和含水率等8项指标。
2.3 卷烟质量指标聚类的主成分分析
在工作过程中,分别对灰色关联聚类分析指标后的2个聚类C1、C2进行主成分分析,相关矩阵的特征值如表3所示,标准化特征向量如表4所示。依据特征值大于1的原则,从C1类提取3个主成分,其特征值分别为2.198 7,1.624 6,1.492 7,累计方差贡献率达到80.4494%,基本反映了原来变量的信息;从C2类提取2个主成分,其特征值分别为2.538 6,1.845 1,累计方差贡献率达到79.0614%,基本反映了原来变量的信息。将提取出来的主成分作为主成分集合的元素,从而得到两类指标的主成分集合分别为Y1={y11、y12、y13},Y2={y21、y22}。
对于聚类C1的前三个主成分,第一主成分y11单独说明原始变量的32.483 1%,突出反映了X5(含水率)、X6(烟支质量)指标的综合效应;第二主成分y12单独说明原始变量的25.307 8%,突出反映了X8(烟支硬度)、X11(含末率)2项指标;第三主成分y13单独说明原始变量的22.658 5%,重点突出了X7(烟支吸阻)、X11(含末率)、X12(填充值)3项指标的综合效应。对于聚类C2的2个主成分,第一主成分y21单独说明原始变量的45.309 3%,突出反映了X4(碎丝率)、X13(纯净度)2项指标;第二主成分y22单独说明原始变量的33.752 1%,突出反映了X2(中丝率)、X13(纯净度)2项指标。
根据表3不同因子变量的方差贡献率计算出y11、y12、y13、y21和 y22因子变量的权重分别为α11=0.403 8,α12=0.314 6,α13=0.281 6,α21=0.573 1,α22=0.426 9,则C1类综合指标为F1=α11y11+α12y12+α13y13,C2类综合指标为F2=α21y21+α22y22,进而得到综合指标F=β1F1+β2F2。利用AHP方法得到指标聚类的权重β1=0.627 8,β2=0.372 2,然后计算出相应的得分结果。具体的排序结果如表5所示
从表5中可以看出,除了X12(填充值)、X13(纯净度)、X7(含末率)的得分排序一致外,其余得分排序均不相同。采用2种方法测得得分高的都是X13(纯净度)。这说明,烟丝的纯净度是保证烟支质量的基础,而较高的纯净度是得到符合标准烟支的前提。在本文中,X11(中丝率)的得分排序第二位,X1(吸阻)排序第三位。
3 讨论与结论
从整体上看,烟支质量指标都在适宜的范围内,变幅较大的指标可能是由于批间的稳定性差、机台之间卷接质量差异和烟丝结构的稳定性等原因造成的。
由灰色关联分析可知,各指标间有较强的关联性。通过灰色关联聚类分析得到了指标的2个聚类,即指标聚类C1反映了烟丝结构的相关情况,包括长丝率、中丝率、短丝率、碎丝率、纯净度和烟支的空头率等6项指标;指标聚类C2反映了烟支物理质量指标,包括含水率、烟支质量、烟支吸阻、烟支硬度、圆周、端部落丝、含水率等8项指标。由灰色关联聚类分析后的主成分分析可得出9个指标的得分排序为,纯净度、中丝率、吸阻、含水率、填充值、碎丝率、含末率、硬度和单支质量。
本文所用分析方法中的指标分类是基于灰色不确定性的,它更符合客观实际,既体现了各指标之间的类别差异,又反映了全体指标的信息,比较容易解释其主成分,而且每个主成分反映了同一类指标的信息。在主成分分析的客观分析和聚类分析中,权重确定与主观分析相结合能保证测试结果的合理性。
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〔编辑:白洁〕