【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能控制，尤其涉及一种基于智能控制的染色工艺优化方法及系统。
技术介绍
1、染色工艺作为纺织工业中的关键环节，其染色质量与工艺稳定性直接影响产品的商业价值与市场竞争力。传统的染色工艺主要依赖工人经验和固定的工艺配方进行控制，通常采用单一参数控制方法，即根据经验设定温度曲线、染料配比、助剂添加量等参数，并通过简单的pid控制器维持这些参数在设定范围内。随着自动化技术的发展，染色行业引入了基于模糊控制、专家系统等方法的智能控制技术，实现了部分参数的自动调节，如温度控制、液位控制等。然而，这些方法大多针对单一或少数几个参数进行独立控制，缺乏对染色全过程多参数协同优化的能力，且难以适应不同类型织物和染料的特性变化。
2、现有染色工艺控制方法存在明显不足：首先，传统经验式控制方法对工人技能依赖性强，工艺参数设定缺乏科学依据，导致染色质量波动大，批次间一致性差；其次，现有自动化控制系统多为单参数控制，忽略了染色参数间的复杂交互关系，无法实现全局优化；第三，现有控制方法缺乏学习和自适应能力，难以根据实际染色效果进行参数自动调整和...
【技术保护点】
1.一种基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述对染色工艺关键参数进行采集，获得染色工艺原始数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述基于所述染色工艺原始数据集进行预处理与特征提取，得到染色过程特征数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述利用所述染色过程特征数据集构建深度学习预测模型并执行多目标优化，得到最优染色工艺参数组合，所述多目标优化采用非支配...
【技术特征摘要】
1.一种基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述对染色工艺关键参数进行采集，获得染色工艺原始数据集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述基于所述染色工艺原始数据集进行预处理与特征提取，得到染色过程特征数据集，包括：
4.根据权利要求1所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述利用所述染色过程特征数据集构建深度学习预测模型并执行多目标优化，得到最优染色工艺参数组合，所述多目标优化采用非支配排序遗传算法，包括：
5.根据权利要求4所述的基于智能控制的染色工艺优化方法，其特征在于，所述基于所述训练集构建包含多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络的多结构深度学习模型，得到染色质量预测基础模型，所述多层感知机包含4个隐藏层，所述卷积神经网络包含3个卷积块，所述循环神经网络采用双向结构，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋宋炎，胡凯，董晓锋，刘涛，孙丹丹，徐跃辉，吴林芳，崔守松，李文，陈海丽，黄忠，
申请(专利权)人：博森纺织科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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