水刺布生产线智能控制系统技术方案

本发明专利技术涉及一种水刺布生产线智能控制系统，包括数据获取模块：用于实时获取并存储生产线数据，所述生产线数据包括喂棉罗拉值、实时水分值、实时速度值、实时克重值；数据处理模块：用于对所述生产线数据进行分类及控制处理，给出喂棉罗拉参数调整意见；参数控制模块：用于对所述参数调整意见进行验证，并应用于所述控制系统中；数据获取模块、数据处理模块、参数控制模块依次连接。本发明专利技术能够通过智能方式为工人输出参数调整的意见，并完成自动化调整工作，在保证调整准确性的基础上省去了许多人工工作。工工作。工工作。

【技术实现步骤摘要】
水刺布生产线智能控制系统


[0001]本专利技术涉及智能化水刺布生产
，特别是涉及一种水刺布生产线智能控制系统。

技术介绍

[0002]如图1展示了目前水刺工艺生产线上的工艺流程部分片段。水刺布生产线本身具有较高的自动化和信息化水平，产线上的相关检测设备会持续进行质量指标数据的采集、解析和基础分析，产线工人可根据分析结果来决定相关环节生产设备的参数调整策略。
[0003]与克重指标关联性最高的“梳理成网”和“在线监测”的具体流程包括：一、梳理成网：纤维暂存设备稳定地向梳理成网设备输送纤维，经由梳理成网设备(气压棉箱、梳理机、交叉铺网机、多辊牵伸机等)形成纤网。铺网设备有两套，各自梳理一层纤网，然后上下两层纤网合并起来输送至后面的水刺工艺。喂棉速度参数可以进行人工控制，当增加喂棉速度时，会导致出产的无纺布的克重和厚度增加。二、在线监测：水刺布进入卷绕设备前设有检测设备(克重、水分、厚度、疵点检测)，扫描器单程采样，并以目标值为基准用图形化的方式展示出来。其中，克重是波动比较频繁的指标，比如更换原材料、前方送棉不均匀、水分多寡等等原因都可能导致克重变化。
[0004]目前，生产线上对于克重的操作都是以人工主观判断为主，当曲线超出设定的阈值时，操作员会到铺网设备的控制台上调整喂棉量。有关克重的调整大约每天会出现十几次到数十次。
[0005]通过上述的介绍，可以看到对于水刺工艺生产线来说，根据监测数据进行设备参数调整的步骤需要人工干涉完成，根据调研，目前我国大多数水刺法非织造布生产线都是采用类似的半自动化生产。
[0006]人工干涉调整参数具有以下的缺陷：
[0007]效率不佳，具有延时性。克重指标的监视和因应调整占了生产过程中大多数的调整工作。并且，由于监视在线指标设备与调整克重的控制台距离较远，师傅来回往复不仅费力，也不够及时。
[0008]整不稳定。师傅调整参数的操作比较主观，基本是采用“调一调看一看”的方式。通过看在线扫描得出的曲线，如果“偏高”就“降低一点”喂棉参数，如果“高的厉害”就“多降一些”喂棉参数。想要解决人工干涉调整参数的缺陷，亟需一种水刺布生产线智能控制系统。

技术实现思路

[0009]本专利技术的目的是提供一种水刺布生产线智能控制系统，以解决现有技术中，人工干涉调整参数效率不佳、调整不稳定等缺陷。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0011]水刺布生产线智能控制系统，包括：
[0012]数据获取模块：用于实时获取并存储生产线数据，所述生产线数据包括喂棉罗拉
值、实时水分值、实时速度值、实时克重值；
[0013]数据处理模块：用于对所述生产线数据进行分类及控制处理，给出喂棉罗拉参数调整意见；
[0014]参数控制模块：用于对所述参数调整意见进行验证，并应用于所述控制系统中；
[0015]所述数据获取模块、所述数据处理模块、所述参数控制模块依次连接。
[0016]优选地，所述数据获取模块通过工艺产线上的传感器实时获取所述生产线数据，并将所述生产线数据通过KEPServer保存至influxDB时序数据库中，用于供后续模块进行处理与分析。
[0017]优选地，所述数据获取模块中还包括预处理单元，所述预处理单元用于对所述生产线数据进行清洗、分割和提取，采用上采样或下采样方法进行数据增强处理，得到预处理后的数据，并将所述预处理后的数据保存至所述influxDB时序数据库中。
[0018]优选地，所述数据处理模块包括：
[0019]分类单元：用于通过分类模型预测未来超过克重阈值的概率；
[0020]控制单元：用于搭建自动化控制闭环，给出喂棉罗拉参数调整意见。
[0021]优选地，所述分类模型用于根据实时生产线数据进行分类，获得当前生产状态及分类结果，对所述分类结果定义标签种类，并根据所述分类结果判断是否需要进行调整操作的决策，若需要进行调整操作，则将所述分类结果输入到所述控制单元中继续进行处理，若不需要进行调整操作，则继续重新输入新的数据。
[0022]优选地，所述分类模型采用双层分类器，所述双层分类器包括第一分类器和第二分类器，将所述第一分类器的输出量作为所述第二分类器的输入量。
[0023]优选地，所述第一分类器采用随机森林模型，通过对历史克重窗口和历史喂棉罗拉窗口进行特征提取，输入到所述随机森林模型中，输出每个所述标签的预测百分比；所述第二分类器采用循环神经网络模型LSTM，输入所述第一分类器的输出标签预测百分比的历史窗口，输出为生产状态的预测标签；所述LSTM模型采用小批次梯度下降方法对历史数据进行训练，通过随机梯度下降对实时数据进行调整，通过softmax激活的全连接层，得到生产状态标签的概率。
[0024]优选地，所述控制单元包括：
[0025]预测模型：用于根据历史生产线数据和标签的预测百分比，预测系统未来输出的喂棉罗拉值；
[0026]优化控制子单元：用于通过克重变化量与喂棉罗拉变化量之间的预测模型，对喂棉罗拉值进行调整，通过所述分类模型输出的标签预测百分比，作为对所述生产状态分类的隶属度，基于模型转换，输出最优喂棉罗拉调整量。
[0027]优选地，所述参数控制模块包括反馈校正单元，所述反馈校正单元用于在每个新的采样时刻,进行重新预测，并利用实时信息对预测结果进行修正，然后再进行新的优化。
[0028]本专利技术的有益效果为：
[0029]本专利技术能够更好的建立克重变化与喂棉罗拉参数变化的关系，能够通过智能方式为工人输出参数调整的意见，并完成自动化调整工作，在保证调整准确性的基础上省去了许多人工工作，通过智能控制完成了一个“监测
‑
调整
‑
变更”的自动化闭环。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本专利技术中现有技术流程示意图；
[0032]图2为本专利技术实施例的系统设计图；
[0033]图3为本专利技术实施例的克重正常趋势示例图；
[0034]图4为本专利技术实施例的克重异常趋势示例图；
[0035]图5为本专利技术实施例的喂棉罗拉数据清洗示例图；
[0036]图6为本专利技术实施例的下采样及上采样方法简要流程图；
[0037]图7为本专利技术实施例的模型设计图；
[0038]图8为本专利技术实施例的分类模型设计示意图；
[0039]图9为本专利技术实施例的LSTM模型示意图；
[0040]图10为本专利技术实施例的传统控制系统结构图；
[0041]图11为本专利技术实施例的优化控制示意图；
[0042]图12为本专利技术实施例的控制模型结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，包括：数据获取模块：用于实时获取并存储生产线数据，所述生产线数据包括喂棉罗拉值、实时水分值、实时速度值、实时克重值；数据处理模块：用于对所述生产线数据进行分类及控制处理，给出喂棉罗拉参数调整意见；参数控制模块：用于对所述参数调整意见进行验证，并应用于所述控制系统中；所述数据获取模块、所述数据处理模块、所述参数控制模块依次连接。2.根据权利要求1所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述数据获取模块通过工艺产线上的传感器实时获取所述生产线数据，并将所述生产线数据通过KEPServer保存至influxDB时序数据库中，用于供后续模块进行处理与分析。3.根据权利要求2所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述数据获取模块中还包括预处理单元，所述预处理单元用于对所述生产线数据进行清洗、分割和提取，采用上采样或下采样方法进行数据增强处理，得到预处理后的数据，并将所述预处理后的数据保存至所述influxDB时序数据库中。4.根据权利要求1所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述数据处理模块包括：分类单元：用于通过分类模型预测未来超过克重阈值的概率；控制单元：用于搭建自动化控制闭环，给出喂棉罗拉参数调整意见。5.根据权利要求4所述的水刺布生产线智能控制系统，其特征在于，所述分类模型用于根据实时生产线数据进行分类，获得当前生产状态及分类结果，对所述分类结果定义标签种类，并根据所述分类结果判断是否需要进行调整操作的决策，若需要进行调整操作，则将所述分类结果输...

【专利技术属性】
技术研发人员：史晓慧，马振武，刘熠珺，马腾飞，彭世钊，史可，汪卫，宋东鹏，
申请(专利权)人：济南永信新材料科技有限公司，
类型：发明
国别省市：