【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，更具体地说，本专利技术涉及一种梳棉机的智能控制方法。
技术介绍
1、梳棉机作为纺织行业中的重要设备，广泛应用于棉花的预处理过程中。它通过将棉花纤维经过机械梳理，使纤维更加均匀，满足后续纺纱、织布工序的需求。随着纺织行业对生产效率、产品质量以及自动化程度的要求不断提高，传统的梳棉机已经难以满足现代化生产的需求。为此，智能控制技术应运而生，推动了梳棉机从传统机械操作向高度自动化和智能化的转型。
2、智能控制技术在梳棉机中的应用，主要体现在设备运行状态的实时监控、故障诊断、自动调节以及生产过程的优化上。近年来，随着传感器技术、物联网、人工智能以及大数据分析技术的不断发展，梳棉机的智能化水平得到了显著提升。首先，传感器技术的应用使得梳棉机能够实时监控棉花的处理过程，包括温度、湿度、压力、振动等多个参数的采集。这些数据可以实时反馈至控制系统，确保设备的正常运行。同时，视觉识别技术的引入使得设备能够对棉花的种类、纤维质量进行自动识别，并根据不同的原料调整操作参数，保证加工质量的一致性。
3、数据分析与大数据技术的结合，使得梳棉机在处理大量纤维数据时，能够通过机器学习算法实现对生产过程的自适应调节。例如，在棉花湿度、温度变化较大的情况下，系统能够自动调整梳理力度与速度，以确保最佳处理效果。同时，生产过程中的数据可以通过云平台进行远程监控和分析，实现跨地区、跨设备的统一调度与管理。
4、上述公开的技术方案中，至少存在如下技术问题：
5、然而传统的梳棉机的智能控制方法中在梳理
6、针对上述问题，本专利技术提出一种解决方案。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种梳棉机的智能控制方法，通过建立纤维束质量评估模型同时考虑到与吸风负压值和道夫数量之间的关系，以解决上述背景中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种梳棉机的智能控制方法，包括根据马克隆值获取多组不同质量的棉花，将待测棉花放入梳棉机中进行梳理，获取纤维束质量影响数据；根据所述纤维束质量影响数据基于机器学习算法构建纤维束质量评估模型；基于皮尔逊相关系数分析得到吸风负压值、道夫数量和纤维束质量评估系数之间关系强度；根据所述皮尔逊相关系数调整纤维束质量影响数据、吸风负压值和道夫数量的值。
4、在一个优选的实施方式中，所述纤维束质量影响数据包括纤维排列系数，所述纤维排列系数的获取步骤具体如下:将不同马克隆值的棉纤维投放进梳棉机进行梳棉，得到多组待测纤维束，并记录每组纤维束中的每根纤维相对于纤维束主方向的角度；所述纤维束主方向是指纤维束的主拉伸方向；根据所述每根纤维相对于纤维束主方向的角度和纤维束主方向构建纤维排列系数公式；基于最小二乘法计算最小化预测值与实际实验值之间的误差平方和；通过改变控制排列角度差异对排列一致性的影响常数，找到使误差平方和最小的参数组合，使误差平方和最小的参数组合则是最佳影响常数；通过优化算法包括梯度下降法和牛顿法更加精确得到影响常数的最佳值；根据所述维排列系数公式计算，得到维排列系数。
5、在一个优选的实施方式中，所述纤维束质量影响数据包括纤维均匀性系数，所述纤维均匀性系数的获取步骤具体如下:将不同马克隆值的棉纤维投放进梳棉机进行梳棉，得到多组待测纤维束，并记录每组纤维束中的每根纤维的直径和纤维数量；根据每组纤维束中的每根纤维的直径和纤维数量相加平均计算，得到纤维的平均直径；根据所述纤维的平均直径、每根纤维的直径和纤维数量基于线性回归构建纤维均匀性系数回归模型；获取实验中的数据，包括纤维均匀性系数、纤维的平均直径、每根纤维的直径和纤维数量，基于最小二乘法进行拟合，得到控制直径分布对均匀性的影响系数的最佳值；根据所述控制直径分布对均匀性的影响系数的最佳值和纤维均匀性系数回归模型得到最终维均匀性系数公式，通过维均匀性系数公式计算得到维均匀性系数。
6、在一个优选的实施方式中，所述纤维束质量影响数据包括纤维强度系数，所述纤维强度系数的获取步骤具体如下:将不同马克隆值的棉纤维投放进梳棉机进行梳棉，得到多组待测纤维束，并记录纤维束的初始长度和初始横截面积；将待测纤维束的两端夹持在测试机的夹具中，确保夹持力均匀且没有滑动现象，并设定拉伸速率；启动测试机施加拉伸力，记录拉力与位移的关系，在纤维断裂时停止测试，并记录纤维断裂时的最大载荷和纤维的变形量；根据所述纤维断裂时的最大载荷和纤维的变形量基于预设的抗拉强度公式计算，得到待测纤维的抗拉强度；基于标准偏差公式对抗拉强度计算，得到纤维抗拉强度的标准偏差；基于最小二乘法对实验数据进行回归分析，得到实验拟合的常数的值，所述实验数据包括纤维抗拉强度的标准偏差、纤维的直径和纤维的原始长度；根据所述实验数据和实验拟合的常数的值基于预设的纤维强度系数公式计算，得到纤维强度系数。
7、在一个优选的实施方式中，所述根据所述皮尔逊相关系数调整纤维束质量影响数据、吸风负压值和道夫数量的值，具体如下：若纤维束质量评估系数低于预设的值，则系统自动调整吸风负压值和道夫数量；若调整吸风负压值和道夫数量后已达到预设的值时，则停止调整；若调整吸风负压值和道夫数量后已达到所能达到的最高纤维束质量评估系数，且该最高纤维束质量评估系数仍未达到预设的值则将调整纤维束质量影响数据；若调整纤维束质量影响数据后仍未达到预设的值，则提醒管理员进行检修和更换设备。
8、本专利技术一种梳棉机的智能控制方法的技术效果和优点：
9、1.本专利技术通过精确控制纤维束质量影响数据(如纤维排列系数、均匀性系数和强度系数)，能够在梳棉过程中实时调整相关参数(如吸风负压值和道夫数量)，从而有效地提高纤维束的质量，降低瑕疵率，确保每批棉花的一致性和高品质。
10、2.本专利技术通过机器学习算法与皮尔逊相关系数分析，本专利技术实现了梳棉机的自动调整功能。系统能够根据纤维束质量评估系数和相关影响因素(如吸风负压、道夫数量)之间的关系，自动调整参数，优化梳棉效果，避免了人工操作误差，提高了生产效率。
11、3.本专利技术通过最小二乘法和回归分析，能够准确地找出影响棉纤维质量的关键参数，并根据这些参数调整机器设定，达到最佳操作效果。特别是通过调整纤维排列角度、直径分布因素，能够在确保产品质量的同时减少能耗，降低设备磨损。
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1.一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量影响数据包括纤维排列系数，所述纤维排列系数的获取步骤具体如下:
3.根据权利要求2所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量影响数据包括纤维均匀性系数，所述纤维均匀性系数的获取步骤具体如下:
4.根据权利要求3所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量影响数据包括纤维强度系数，所述纤维强度系数的获取步骤具体如下:
5.根据权利要求4所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述根据所述皮尔逊相关系数调整纤维束质量影响数据、吸风负压值和道夫数量的值，具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维排列系数的计算公式具体如下：
7.根据权利要求6所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维均匀性系数的计算公式具体如下：
8.根据权利要求7所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维强度系
9.根据权利要求8所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量评估模型的计算公式具体如下：
10.根据权利要求9所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述皮尔逊相关系数的计算公式具体如下：
...【技术特征摘要】
1.一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量影响数据包括纤维排列系数，所述纤维排列系数的获取步骤具体如下:
3.根据权利要求2所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量影响数据包括纤维均匀性系数，所述纤维均匀性系数的获取步骤具体如下:
4.根据权利要求3所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述纤维束质量影响数据包括纤维强度系数，所述纤维强度系数的获取步骤具体如下:
5.根据权利要求4所述的一种梳棉机的智能控制方法，其特征在于，所述根据所述皮尔逊相关系数调整纤维...
【专利技术属性】
技术研发人员：张红良，
申请(专利权)人：浙江帛尚纺织有限公司，
类型：发明
国别省市：
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