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【技术实现步骤摘要】
本专利技术提供了一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统,属于纺织工业自动化领域。
技术介绍
1、随着科技的发展,纺织机械的自动化和智能化程度不断提升。高速喷气彩织机作为纺织行业的重要设备,其生产效率和产品质量直接影响纺织行业的经济效益。然而,传统高速喷气彩织机在运行过程中,由于缺乏有效的织印检测机制,操作人员面临识别织物缺陷的困难,往往导致缺乏认知和理解,难以准确判断织印质量,从而影响生产效率和产品质量。
2、传统的高速喷气彩织机在运行过程中,通常依赖人工进行参数调整和质量检测。这种方式不仅效率低下,还缺乏系统性的培训工具和指导,无法帮助操作人员有效应对生产中的各种挑战。因此,在高速和大规模的生产线上,这种传统方法显然无法满足现代化生产需求,需要一种智能调速训练方法及系统来提高织印检测的准确性与效率。
3、为解决上述问题,本专利技术提出一种高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统。该系统通过实况全域织印速度下的多参数仿真显示,使操作人员能够清晰了解喷气彩织机的运行状态,从而更有效地进行参数调整以优化织物速度。同时,该系统具备自动提示参数化调速下的织印质量评估功能,提供实时、准确的质量反馈,帮助操作人员及时调整参数,确保织印质量。此外,系统能够进行织印调速匹配的人眼感知颜色差异评价,通过模拟人眼的视觉感知,更精准地评估颜色差异,确保产品的颜色均匀,以满足消费者需求。同时,该系统还能实时标记多参数缺陷并生成局部案例输出仿真,帮助操作人员及时发现并解决问题,从而进一步提高生产效率和产品质量。
/>技术实现思路
1、本专利技术为了克服现有技术中存在的不足,所要解决的技术问题为:提供一款高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统的改进。
2、为了解决上述技术问题,本专利技术采用的技术方案为:一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统,其特征在于:基于自适应织印参数调控与智能反馈机制,结合多参数仿真、质量评估及缺陷检测的综合策略,通过高速喷气彩织机的多参数实时监控系统及智能调速控制模块,在不同织印速度下实现精确的工艺控制和自动化调节。具体实施方法包括以下步骤:
3、s1:输入订单及图案根据分析特征来确定策略。
4、s2:计算多变量的权重以调节织物整体速度。
5、s3:自动提示调速参数进行阈值报警。
6、s4:自适应调整速度匹配多参数实时变化。
7、s5:基于颜色cle lab模型识别织物缺陷。
8、s6:根据缺陷检测结果动态调整织印速度及生成报告。
9、所述步骤s1具体包括:
10、在系统中输入订单信息及图案,通过高级特征提取算法对输入数据进行分析,确定最优的速度分层策略,并根据织物特性和图案复杂度选择适宜的调速模式,以实现织印过程的动态优化和性能提升。
11、所述步骤s2具体包括:
12、依据图案的分层解析结果,运用动态控制算法生成精确的速度调整信号及颜色控制信号,通过区域性速度调节机制对各个织印区域实施精细化速度调控,以确保织物表面质量的一致性及色彩表现的精确性。
13、所述步骤s3具体包括:
14、自动计算每个织印区域的动态速度需求,利用自适应控制算法生成相应的控制信号,实现区域速度的一致性与协同;如果实际速度与预测速度存在差异,系统会自动提示用户,以确保织物在生产过程中的整体质量与性能稳定性。
15、所述步骤s4具体包括:
16、在系统中,根据自定义动态速度匹配策略,根据用户自定义的多参数,如织物的质地、颜色、图案复杂度等,通过先进的数据分析和机器学习算法,实时判定调速策略。该程序能够根据这些参数的变化,动态调整喷气彩织机的运行速度,以匹配图案的变化。特别是在织印过程中,如果发现图案的颜色或复杂度有所变化,系统将自动调整速度,以保证织印质量和效率。同时,系统还会根据实时的运行数据,自动学习和优化调速策略,进一步提高喷气彩织机的运行效率和产品质量。
17、所述步骤s5具体包括:
18、基于颜色cie lab模型,实时解析织物表面的色彩特征,运用卷积神经网络(cnn)算法识别并判断人眼难以察觉的织物缺陷。通过缺陷特征数据与调速参数的关联分析,采用线性回归模型算法进行动态优化调速策略,具体包括构建缺陷特征与调速参数之间的数学关系式,并通过权重计算优化织印速度,以提升生产效率并确保产品质量的一致性与稳定性。此外,系统结合机器学习模型进行预测分析,识别潜在的缺陷趋势,通过前馈控制实现对织物品质的主动管理,以优化生产过程中的质量监控。
19、所述步骤s6具体包括:
20、在分层完成后,根据多功能织印智能仿真模型,依据实时缺陷检测模块获取的缺陷信息,动态调整织印速度以实现对织物缺陷的补偿。系统通过分析缺陷的类型和严重程度,生成相应的速度调整策略。同时,记录所有检测到的缺陷数据,生成详细的质量报告,包括缺陷的性质、位置及处理建议,以确保整个织印过程的可追溯性、质量监控和生产效率的优化。
21、一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统,其特征在于:包括高速喷气彩织机、集成于高速喷气彩织机控制单元的多参数实时监控模块、智能调速控制模块及缺陷检测与标记模块,其中模块功能如所述的用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序的运行模块;
22、所述智能调速训练程序主要通过多参数面检测算法、线性特征提取算法、以及基于色域分析的颜色检测算法与缺陷模块构成;缺陷数据可以进行记录保存,并具备导出查看的功能,以支持后续的质量分析与管理。
23、所述动态调速控制算法通过自适应优化算法,根据实时监测的工艺参数自动调整织印速度,确保在不同生产条件下织物的稳定输出。同时,该模型还支持手动调速功能,使操作者能够根据实际需求灵活调整织印速度,并在调速过程中提供自提示优化建议,以进一步提升生产效率和织物质量。此外,该模型可结合历史数据进行智能预测,提供长期的调速策略建议。所述颜色差异检测算法采用cle lab色差分析模型,结合程序内置的视觉感知模型,自动检测调速过程中的颜色变化,并与目标颜色进行比对,生成实时色差评价报告,确保颜色一致性;
24、所述实况全域织印速度下多参数仿真模型是指基于高速喷气彩织机织造过程中的实时速度数据和多种参数的综合分析,该模型包括多个关键参数的客观度量和主观评估,其中客观度量包括织物材质、织物长度、色彩一致性、图案精度这四个度量参数,主观评估则涵盖用户满意度和视觉质量评分。客观度量与主观评估之间的量化关系模型是通过对每个样品的客观和主观参数进行差值计算,并利用随机森林算法进行非线性拟合,从而求出权重值,以实现对织印质量的有效预测和优化。其中客观度量的权重计算是通过基于以往的生产数据,分析织物材质、织物长度、色彩一致性、图案精度这四个参数对产品质量的影响,收集过去生产的相关数据,包括产品质量指标和生产参数,通过回归分析找出各个参数与最终产品质量之间的关系,并本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统,其特征在于:基于自适应织印参数调控与智能反馈机制,结合多参数仿真、质量评估及缺陷检测的综合策略,通过高速喷气彩织机的多参数实时监控系统及智能调速控制模块,在不同织印速度下实现精确的工艺控制和自动化调节;具体实施方法包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤S1具体包括:
3.根据权利要求2所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤S2具体包括:
4.根据权利要求3所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤S3具体包括:
5.根据权利要求4所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤S4具体包括:
6.根据权利要求5所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤S5具体包括:
7.根据权利要求6所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤S6具体包括:
8.一种用于高速
...【技术特征摘要】
1.一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练方法及系统,其特征在于:基于自适应织印参数调控与智能反馈机制,结合多参数仿真、质量评估及缺陷检测的综合策略,通过高速喷气彩织机的多参数实时监控系统及智能调速控制模块,在不同织印速度下实现精确的工艺控制和自动化调节;具体实施方法包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤s1具体包括:
3.根据权利要求2所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤s2具体包括:
4.根据权利要求3所述的一种用于高速喷气彩织机的智能调速训练程序,其特征在于:所述步骤s3具体...
【专利技术属性】
技术研发人员:梁景波,袁江平,叶绍菲,何晓波,张辉,
申请(专利权)人:江苏莱纳多智能装备有限公司,
类型:发明
国别省市:
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