一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法和装置，首先确定手套机所能允许的最大位置误差阈值，并采集主轴机头在不同工作参数下的横移时间和位置误差，从而建立数据样本库；然后，建立横移时间与工作参数之间的第一数学回归模型，以及建立位置误差与工作参数之间的第二数学回归模型，并基于数据样本库对所建立第一和第二数学回归模型进行拟合，得到拟合度最高的第一和第二数学回归模型；最后采用自适应蝙蝠算法对第一和第二数学回归模型进行工作参数优化，得到手套机最优工作参数

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法和装置


[0001]本申请属于手套机针织
，具体涉及一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法和装置
。

技术介绍

[0002]全自动针织手套机设备中，主轴机头是实现手套编制的核心部件，其运动特征主要表现为高速
、
高加减速启停和小位移重复运动，这一特征会使得主轴机头在横移过程中产生位置误差，进而影响手套质量和生产效率
。
[0003]通常手套生产车间拥有上百台设备，每台设备都需要主轴机头进行几百甚至上千次横移运动来完成一只手套的编织，若能在位置误差允许范围内尽可能降低主轴机头单次横移时间，那么将大大缩短每只手套的编织时间，整个车间的生产效率也能得到较大的提升
。
[0004]然而，目前针织手套生产厂家主要依靠人工经验调整主轴机头的最大速度，往往将所有设备伺服器参数设定为相同常数值，无法实现不同设备的运行效率最大化
。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提出了一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法和装置，在于针对针织手套机生产效率优化问题，
[0006]为了实现上述目的，本申请技术方案如下：
[0007]一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，包括：
[0008]确定手套机所能允许的最大位置误差阈值，并采集主轴机头在不同工作参数下的横移时间和位置误差，从而建立数据样本库；
[0009]建立横移时间与工作参数之间的第一数学回归模型，以及建立位置误差与工作参数之间的第二数学回归模型；
[0010]基于数据样本库对所建立第一和第二数学回归模型进行拟合，得到拟合度最高的第一和第二数学回归模型；
[0011]采用自适应蝙蝠算法对第一和第二数学回归模型进行工作参数优化，得到手套机最优工作参数
。
[0012]进一步的，所述工作参数包括伺服位置增益
K
L
、
加减速时间
t
a
和目标速度
V。
[0013]进一步的，所述建立横移时间与工作参数之间的第一数学回归模型，包括：
[0014]在给定目标速度
V
不变情况下，建立横移时间
t
在不同位置增益
K
L
下与加速时间
t
a
的数学回归模型
Φ
t1
，公式表示为：
[0015][0016]式中，
a
t1
，
b
t1
，
C
t1
为常值参数，为计算横移时间
t
时关于
K
L
和
t
a
的回归函数；
[0017]在给定加速时间
t
a
不变情况下，建立横移时间
t
在不同位置增益
K
L
下与目标速度
V
的数学关系
Φ
t2
，公式表示为：
[0018][0019]式中，
a
t2
，
b
t2
，
C
t2
为常值参数，为计算横移时间
t
时关于
K
L
和
V
的回归函数；
[0020]综合得到横移时间
t
与工作参数之间的第一数学回归模型，公式表示为：
[0021][0022]式中，
C
t
＝
C
t1
+C
t2
为常值参数
。
[0023]进一步的，所述建立位置误差与工作参数之间的第二数学回归模型，包括：
[0024]在给定目标速度
V
不变情况下，建立位置误差
e
在不同位置增益
K
L
下与加速时间
t
a
的数学关系
Φ
e1
，公式表示为：
[0025][0026]式中，
a
e1
，
b
e1
，
C
e1
为常值参数，为计算位置误差
e
时关于
K
L
和
t
a
的回归函数；
[0027]在给定加速时间
t
a
不变情况下，建立位置误差
e
在不同位置增益
K
L
下与目标速度
V
的数学关系
Φ
e2
，公式表示为：
[0028][0029]式中，
a
e2
，
b
e2
，
C
e2
为常值参数，为计算位置误差
e
时关于
K
L
和
V
的回归函数；
[0030]综合得到位置误差
e
与工作参数的第二数学回归模型，表示为：
[0031][0032]式中，
C
e
＝
C
e1
+C
e2
为常值参数
。
[0033]进一步的，所述采用自适应蝙蝠算法对第一和第二数学回归模型进行工作参数优化，得到手套机最优工作参数，包括：
[0034]S4.1、
算法参数设计：将工作参数描述为蝙蝠个体
b
i
，蝙蝠种群规模为
N
，且
i
＝
1,2,
…
N
；脉冲响度
A
的初始值为
A0，脉冲速率
r
的初始值为
r0，脉冲频率
f
的取值范围为
[f
min
,f
max
]，
f
min
为最小频率脉冲，
f
min
为最大频率脉冲；设定算法优化最大迭代次数为
T
max
；
[0035]S4.2、
种群初始化：对
N
个蝙蝠个体
b
i
的值进行初始化设计，根据工作参数约束范围在
d
维空间中扩散分布得到一组初始种群；
[0036]S4.3、
适应度计算：通过适应度函数
S
f
计算出每只蝙蝠的适应度，并找出当前适应度函数最优蝙蝠个体
b
Gbest
：
[0037]S
f
＝
f
t
+
α
f
e
；...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，其特征在于，所述基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，包括：确定手套机所能允许的最大位置误差阈值，并采集主轴机头在不同工作参数下的横移时间和位置误差，从而建立数据样本库；建立横移时间与工作参数之间的第一数学回归模型，以及建立位置误差与工作参数之间的第二数学回归模型；基于数据样本库对所建立第一和第二数学回归模型进行拟合，得到拟合度最高的第一和第二数学回归模型；采用自适应蝙蝠算法对第一和第二数学回归模型进行工作参数优化，得到手套机最优工作参数
。2.
根据权利要求1所述的基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，其特征在于，所述工作参数包括伺服位置增益
K
L
、
加减速时间
t
a
和目标速度
V。3.
根据权利要求2所述的基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，其特征在于，所述建立横移时间与工作参数之间的第一数学回归模型，包括：在给定目标速度
V
不变情况下，建立横移时间
t
在不同位置增益
K
L
下与加速时间
t
a
的数学回归模型
Φ
t1
，公式表示为：式中，
a
t1
，
b
t1
，
C
t1
为常值参数，为计算横移时间
t
时关于
K
L
和
t
a
的回归函数；在给定加速时间
t
a
不变情况下，建立横移时间
t
在不同位置增益
K
L
下与目标速度
V
的数学关系
Φ
t2
，公式表示为：式中，
a
t2
，
b
t2
，
C
t2
为常值参数，为计算横移时间
t
时关于
K
L
和
V
的回归函数；综合得到横移时间
t
与工作参数之间的第一数学回归模型，公式表示为：式中，
C
t
＝
C
t1
+C
t2
为常值参数
。4.
根据权利要求2所述的基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，其特征在于，所述建立位置误差与工作参数之间的第二数学回归模型，包括：在给定目标速度
V
不变情况下，建立位置误差
e
在不同位置增益
K
L
下与加速时间
t
a
的数学关系
Φ
e1
，公式表示为：式中，
a
e1
，
b
e1
，
C
e1
为常值参数，为计算位置误差
e
时关于
K
L
和
t
a
的回归函数；在给定加速时间
t
a
不变情况下，建立位置误差
e
在不同位置增益
K
L
下与目标速度
V
的数学关系
Φ
e2
，公式表示为：
式中，
a
e2
，
b
e2
，
C
e2
为常值参数，为计算位置误差
e
时关于
K
L
和
V
的回归函数；综合得到位置误差
e
与工作参数的第二数学回归模型，表示为：式中，
C
e
＝
C
e1
+C
e2
为常值参数
。5.
根据权利要求1所述的基于数据驱动的手套机针织效率优化方法，其特征在于，所述采用自适应蝙蝠算法对第一和第二数学回归模型进行工作参数优化，得到手套机最优工作参数，包括：
S4.1、
算法参数设计：将工作参数描述为蝙蝠个体
b
i
，蝙蝠种群规模为
N
，且
i
＝
1,2,
…
N
；脉冲响度
A
的初始值为
A0，脉冲速率
...

【专利技术属性】
技术研发人员：林文杰，李阳，鲍祺雍，黄光普，吴祥，董辉，张丹，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：