曹吉强，王 勇，唐新军，陈 超

(1.新疆大学纺织与服装学院，乌鲁木齐 830017; 2.安徽工程大学纺织服装学院，安徽芜湖 241000; 3.新疆工程学院机电工程学院，乌鲁木齐 830023; 4.东华大学纺织学院，上海 201620; 5.济宁如意新材料技术有限公司，山东济宁 272000)

随着人工智能、互联网+云系统、大数据等科学技术的不断发展和进步，全球纺织制造业有关自动化、连续化、智能化的研究迅速展开，相关研究为传统纺纱装备改造升级指明了方向，为企业产能的提高提供了必要支撑[1]。而提高纺织企业产能的重要条件之一就是纺织机械的高端化和智能化，因此，智能纺织装备与系统成为当前的研究热点[2]。目前，中国纺织强国的目标已基本实现，棉纺产业的产能占全球规模的50%左右，化纤产量占世界70%，贸易占全球 1/ 3，其中棉纺纱机械在中国纺织机械市场的占比份额高达60%[3]。同时，棉纺智能化发展也存在一些不足：首先，棉纺产业链中智能化设备占比率较低；其次，国际高端纺织机器设备国产所占比例不高，国产智能化水平相对落后；再次，棉纺智能化企业中多为大型企业，中小型棉纺企业智能化很少；最后，还存在国产棉纺企业智能化成果转化率低、发展受限，在轧花、染整织造等产业的智能化研究均较缓慢[4]。Watson等[5]和Gates等[6]通过对棉纺企业智能化现状的了解，认为纺织行业需将有限的资金和研究经历投入智能化工作中；董奎勇[7]通过对棉纺企业智能化现状的分析，认为纺织行业需加强纺织制造业的战略定力，加快纺织车间智能化，加快“专精特新”纺织企业的发展，加快纺纱机械科技创新和提升高端纺纱机械的智能化，基本实现纺织产业“十四五”末期的目标，即实现国产纺织装备国内市场占有率稳定在80%左右，国产纺织装备出口金额占比保持在全球的20%以上[8]。

本文借助中国知网(以下简称CNKI)数据库对棉纺智能化相关文献利用CiteSpace科学可视化分析软件进行定量分析研究，通过图谱分析了研究单位、科研机构和作者以及关键词的研究现状，从学术研究方面着重分析国内棉纺智能化发展现状和趋势及研究热点，为中国纺织机械智能化完成自主创新研发与夯实纺织强国提供参考，保障中国未来棉纺织业智能化快速发展。

1 数据来源及方法

1.1 数据来源

通过对CNKI数据库中，在2002—2021年时间跨度内，分别以“棉纺”和“智能”为主题词检索可分别得到有效文献6581篇和175.44万篇，本文以“棉纺”含“智能”为主题词检索，查找全数据库中含有棉纺智能化内容的文献，并筛除检索引擎中的报纸和成果等非文献类型，同时从文献结果中删除关键词为“智能纺织品”的文献资料。最后，在文献中分别选出约140篇文献作为可视化分析的样本，其中含21篇专利。

1.2 处理方法

基于可视化图谱分析法，利用CiteSpace科学文献可视化分析软件和数据库统计分析软件，以图谱和视图的方式将各年度文献的数量、研究单位与作者和关键词等内容进行统计，可视化分析了棉纺织智能化发展的演变，并采用可视化分析理论和学科专业知识对可视化图谱阐述和论述。

2 棉纺智能化发展图谱分析

2.1 研究文献量对比分析

研究领域的文献量代表了研究的热度和水平，结合图1年份趋势图来看，近20年棉纺智能化文献量随时间大体呈现增加趋势，文献量均呈线性增加。从图1中发展趋势线来看，2002年研究文献量较少，之后维持在每年4篇左右，从2013年开始棉纺智能化的相关研究成为热点，研究文献量有所增长，到了2016年出现骤增，这归结于互联网的快速发展，由于疫情的影响，2020年文献量有所减少，但随着大数据、物联网、人工智能的融入，预计2022年以后文献量持续增加，棉纺智能化会成为今后几年棉纺织领域关注的重点。

图1 2002—2021年棉纺智能化文献量分布Fig.1 Distribution of cotton textile intelligence literature research between 2002 and 2021

2.2 研究单位与作者图谱分析

为明晰棉纺智能化领域研究现状，采用可视化图谱分析了主要研究单位和研究作者的分布。

图2直观地表示棉纺智能化领域的研究单位，字体越大说明其发文量越多，研究单位字节之间的连线越密、越宽，代表了合作文献越多、联系越紧密。机构之间的网络密度为0.0299，表明各企业单位和科研院所之间交流较少和合作不够紧密，从稀疏和比较细的连线也可得出，研究单位整体较为分散，多数为独立的研究机构，并且与企业间没有形成良好的合作局面。字体大小体现出“中国纺织工程学会”在棉纺智能化领域具有较多的研究文献量，反映其具有较高的研究水平，对中国棉纺织业智能化发展方面做出了巨大的贡献；从科研高校的角度分析，其中最为突出的高校是“东华大学”和“江南大学”，尤其是在棉纺机械智能化和预测系统领域发挥着重要作用[9]，而在综合管理和工艺设计管理系统方面“浙江大学”提供面向棉纺企业的系统策略[10-11]，需进一步加强校企在应用领域的合作研究，将实验研发阶段的产品实现小试生产；最后，通过文献和专利的分析发现各纺机企业数量越来越多，尤其是研究纺织机械的单位数量增多，进一步推动纺机智能化的发展。

图2 2002—2021年棉纺智能领域研究单位图谱Fig.2 Analysis graph of research units in the field of cotton textile intelligence between 2002 and 2021

图3为棉纺智能化研究作者合作网络图谱，各作者之间网络密度为0.0244，与研究单位表现结果类似，研究作者的联系同样较为分散，合作者联系网络稀疏，仅有3个较大的合作网络，其中“袁春妹”和“程隆棣”的合作网络较多，说明两位研究者具有较强的企业生产实践经验可以有效指导企业智能化的发展。

图3中分散在外圈的研究者都是以个体研究者的形式呈现，说明了棉纺智能化领域的研究作者尚未出现大批量、聚集性的合作，研究合作者偏少可能是由于企业注重专利权的保护未将所做创新型研究公布。同时，还查阅了文献来源，《棉纺织技术》、《纺织机械》和《东华大学(硕博论文)》均出版了较多棉纺织智能化相关的文章，其中，《棉纺织技术》期刊发文量最大，从文献来源角度表现出其在棉纺智能化领域的重要引领作用。

图3 2002—2021年棉纺智能化领域研究作者图谱Fig.3 Analysis graph of authors in the field of cotton textile intelligence between 2002 and 2021

2.3 研究关键词热点及研究趋势

为了探究棉纺智能化的研究热点和发展趋势，以关键词聚类图谱、关键词时间线图谱和突现词图谱分析了棉纺智能化研究的热点和趋势。

关键词作为文献中的重要组成部分，可以突出文章的核心内容，采用关键词分析图谱可以有效认清各关键词概念之间的关系[12]。图4为2002—2021年棉纺智能化关键词共现分析图谱，由图4可得到节点数和边数分别为N=159、E=495，说明关键词共现研究方面联系密切，将关键词共现分析后，继而又做聚类对比，得到关键词主要分布在9个较大的方向。

如图4所示用线条做了划分，关键词越大说明文献量越多，且在文献中出现的频次越多，说明文章主题之间联系越紧密，其中，中心词“智能化(0.20)”排在了第五位，“棉纺行业(0.32)”、“纺织行业(0.27)”、“纺织机械(0.26)”、“棉纺设备(0.22)”分别排在前四位，纺织机械和棉纺设备在纺织领域中具有突出作用，与上文研究单位注重纺织机械的研究结果相匹配。通过对文献的详细阅读分析，其内容中不乏含有ERP、CPS、PLM、MES等智能化信息系统的整合与应用[13-14]，同时国内生产的纺纱机械装备与各种纺纱关键器材其技术性能均有显著提高[15-16]，有的已接近国外水平，可以取代进口[17]，上述系统和装备与关键器材的应用，促进了棉纺企业信息的数字化和管理的智能化的实施。图4中关键词“转型升级”主要在智能化方面升级，不仅要依赖纺织装备的自动化、连续化和高速化[18-19]，生产工艺智能化还要依靠数字化与信息化[20]。虽然智能化研究已属研究热点，但聚类图谱显示研究之间交叉少，说明文献量少，整体发展和工艺连续和承接性方面还有欠缺，发展还较为缓慢。

图4 2002—2021年棉纺智能化关键词共现分析图谱Fig.4 Co-occurrence analysis spectrum of keywords in the field of cotton textile intelligence between 2002 and 2021

在棉纺智能化领域每个新关键词的出现，意味着其领域内某项旧技术被取代或者升级，另外，也可反馈棉纺智能化发展现状和趋势以及今后发展需要关注的重点。图5为棉纺智能化关键词时间线分析图谱，可以通过具体关键词分析出在2002年到2004年各年度的关注点，以及每个聚类里关键词的发展情况，从聚类的9个方面分析棉纺智能化的图谱，研究年限最久的是纺织机械，主要体现在细纱机和粗纱机等设备方面，直至2021年仍然是研究热点。从关键词时间线上可以看出，“数字化”“智能化”和“节能”连线密集程度上最为密集，即为目前棉纺智能化研究热点关键词。自2004年在棉纺设备细纱机上采取智能化措施开始到2009年信息化的普及再到2014年工业信息的数字化和自动化实施，逐步实现棉纺智能化技术的稳定发展。同时，从2009年开始棉纺织企业进入了转型升级期，在2016年“绿色、节能、减排”和“工业4.0”等关键词汇进入广大企业家的视野后，在传统棉纺设备上改造升级实现企业的智能化成为大部分棉纺企业采取的措施，这需要在纺织机械连续化、自动化和信息化的基础上一步步实现[21-22]。随着棉纺智能化的创新发展，结合国内对关键词时间线图谱聚类分析，“数字化”“智能化”和“节能”将成为未来研究的热点，其中“智能化”未来的发展趋势更关注云平台、人工智能等科学技术[23]，这也符合纺织行业技术特征的发展在智能化研究方式上的转变。

图5 2002—2021年棉纺智能化关键词时间线分析图谱Fig.5 Timeline analysis graph of keywords in the field of cotton textile intelligence between 2002 and 2021

为了更好地把握2002—2021年棉纺行业的热点方向与前沿，对棉纺智能化文献突现词做图谱分析，如图6所示，通过对近20年研究突现词强度和热点趋势分析，可知棉纺领域智能化的影响力逐渐在扩大，强度值排在前列。图6中显示被引强度最高的前5个突现词分别是“纺纱机械(1.61)”、“粗细联(1.61)”、“纺纱行业(1.29)”、“智能制造(1.1)”和“网络化(1.06)”；从开始和结束的时间发现，突现词出现的时间节点与论文数量增长相一致，集中在2014年；从图6中可以看出，自2002年以来，随着时间的推移和研究作者方向的转变，2021年棉纺智能化的研究热点为“棉纺织”“环锭纺”和“纺织行业”，而“智能”贯穿在三个突现词的各环节中。值得注意的是，“网络化”“粗细联”和“纺织机械”在2014年突现，其强度分别为1.61、1.06和0.7，说明从2014年开始纺织行业对棉纺智能化研究重视程度加大，智能化成为大型企业和科研院所正在研究和攻克的热点。另外，从阅读文献中发现，企业既然注重纺织工业的发展及带来的经济效益，就要加大在纺织机械产品研发方面的投入[24]。通过分析突现词还发现，中国在计算机软件、大数据分析和人工智能等方面，以及在基础学科方面与纺织相结合的研究较少，还需要不断推进具有自动感知、智慧决策、自动执行功能的高端智能软件的开发和应用[25-26]。

图6 2002—2021年棉纺智能化文献突现词图谱Tab.6 The map of bursts words in cotton textile intelligence between 2002 and 2021

3 结 论

棉纺智能化是纺织强国的重要标志，本文通过文献图谱特征分析得出中国棉纺智能化整体向好发展。基于CNKI文献数据，采用CiteSpace软件对国内棉纺智能化研究趋势、研究单位和研究作者以及研究关键词做系统的图谱分析。研究结果表明中国棉纺织企业智能化发展有以下特点：首先，棉纺织智能化发展研究热度逐年升高，研究热点也围绕智能化展开；其次，中国棉纺智能化的研究开发工作存在研究单位和研究作者网络密度较小、交流沟通少及研究单位和研究作者之间合作不够紧密，尚未出现大批、聚集性合作的单位和企业及团队，以东华大学、江南大学为主研究单位说明了中国棉纺智能化还处于研发探索阶段，高校应加强与企业的合作交流，实现企业和研究院所以及大小企业之间的信息互通互享，建立共享资源平台和培训机构，形成较为成熟的智能化体系团队，逐步攻克智能化核心领域，促进棉纺智能化企业的发展；最后，在突现词图谱中智能化研究已属研究热点，应加强计算机软件、大数据分析和人工智能和基础学科的研究投入，通过分析得到数字化、智能化和节能是棉纺智能化企业研究的热点词汇也成为今后棉纺织企业的研究趋势。目前，纺织行业在国内制造业已处于领先，为了促进国产纺织机械智能化的推广以及提升市场占有额，建议政府单位、研究机构、各大院校以及企业持续重视对纺纱设备与纺纱关键器材的智能化及配套设施的研发与使用，并研制具有自主知识产权的纺织机械智能化设备及配套系统，为棉纺织产业智能化的自立自强提供参考方向。