CN116307289A - 一种纺织品加工工序参数检测预测方法、***及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种纺织品加工工序参数检测预测方法、***及存储介质,涉及纺织技术领域,包括:获取纺织品加工的所有加工工序,根据每一道工序确定每一道加工工序所需的加工设备;建立加工设备的运行参数预测模型;监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求;根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求。本发明的优点在于:可实现纺织品加工的智能化决策,保证纺织品最终加工的合格率,可有效的降低纺织品的不良率,同时可有效的防止纺织资源的浪费。
Description
技术领域
本发明涉及纺织技术领域,具体是涉及一种纺织品加工工序参数检测预测方法、***及存储介质。
背景技术
纺织原意是取自纺纱与织布的总称,但是随着纺织知识体系和学科体系的不断发展和完善,特别是非织造纺织材料和三维复合编织等技术产生后,已经不仅是传统的手工纺纱和织布,也包括无纺布技术,现代三维编织技术,现代静电纳米成网技术等生产的服装用、产业用、装饰用纺织品。
近年来,随着计算机技术的不断发展,纺织企业大规模数字化、信息化生产十分必要,然而,现阶段的纺织品加工数字化发展进程中针对于纺织品加工工序的检测通常是针对于工序完成后的产品进行质量检测,不能提前针对于加工工序的参数进行智能化的加工决策,导致发现加工工序不合格时,往往已经造成了大量的加工不良品产生,造成大量的纺织资源的浪费。
发明内容
为解决上述技术问题,提供一种纺织品加工工序参数检测预测方法、***及存储介质,本技术方案解决了上述的现阶段的纺织品加工数字化发展进程中针对于纺织品加工工序的检测通常是针对于工序完成后的产品进行质量检测,不能提前针对于加工工序的参数进行智能化的加工决策,导致发现加工工序不合格时,往往已经造成了大量的加工不良品产生,造成大量的纺织资源的浪费的问题。
为达到以上目的,本发明采用的技术方案为:
一种纺织品加工工序参数检测预测方法,包括:
获取纺织品加工的所有加工工序,根据每一道工序确定每一道加工工序所需的加工设备;
获得当前纺织车间的加工设备的历史运行状态,基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型,所述加工设备的运行参数运行预测模型以加工设备的历史运行参数曲线为输入,以加工设备的未来运行参数预测数据为输出;
监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求;
根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求,若是,则对加工设备进行维护,若否,则不对加工设备进行维护;
其中,所述根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求具体包括:
通过实时加工参数曲线进行计算当前纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量指标,并判断工序完成质量指标是否小于当前工序的完成质量预设值,若是,则判定为纺织品不合格,输出工序合格信号,若否,则判定为纺织品当前工序合格,输出工序不合格信号;
结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据,基于后续加工工序后的加工数据进行调整后续加工工序。
优选的,所述根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求具体包括:
将加工设备的历史运行参数曲线输入加工设备的运行参数预测模型,预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数,获得运行参数预测曲线;
通过运行参数预测曲线进行计算下一批次纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量预测数据,判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值,若是,则输出加工设备维护信号,若否,则不做输出。
优选的,所述基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型具体包括如下步骤:
对加工设备历史运行状态进行分析,获取加工设备的工作过程中的加工参数的运行曲线图,得到若干运行曲线样本图;
以若干运行曲线样本图作为训练样本,进行拟合分析加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图。
优选的,所述加工工序的完成质量的计算方法具体包括:
确定当前纺织品所需求每一台加工设备的最佳加工参数;
按照加工设备中每一个加工参数对于加工设备对应的加工工序的影响程度对加工设备中每一个加工参数附加权重值;
按照完成质量指标计算公式进行计算当前加工工序的完成质量;
其中,所述完成质量指标计算公式为:式中,/>为加工工序的完成质量,/>为加工设备中第i个加工参数的权重值,/>为加工设备中第i个加工参数在加工过程中的曲线表达式,/>为当前批次的加工工序的起始时刻,为当前批次的加工工序的终止时刻,/>为加工设备中第i个加工参数的最佳加工参数值,/>为加工设备中所有加工参数总数。
优选的,所述结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据具体包括:
根据后续加工工序的运行参数预测模型,预测当前批次的纺织品进入后续加工工序时的加工设备的运行参数,获得后续加工工序的运行参数预测数据;
基于后续加工工序的运行参数预测数据代入完成质量指标计算公式中,进行计算后续加工工序的完成质量预测值;
针对每一道加工工序对纺织品质量的影响重要程度,对每一道加工工序附加重要权重值;
将已完成工序的完成质量和后续加工工序的完成质量预测值代入纺织品质量分数计算公式,进行计算纺织品质量分数预测值;
判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值,若是,则判断可以完成纺织品合格品的加工,继续进行后续加工工序,若否,则判断为不能完成纺织品合格品的加工,输出调整后续加工工序信号;
其中,所述纺织品质量分数计算公式为:式中,/>为纺织品质量分数预测值,/>为纺织品加工的所有加工工序总数,/>为第j个加工工序的重要权重值,/>为第j个加工工序的完成质量或完成质量预测值,若第j个加工工序为已完成的加工工序,为第j个加工工序的完成质量,若第j个加工工序为后续的加工工序,/>为第j个加工工序的完成质量预测值。
优选的,所述预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数具体包括:
获取下一批次的纺织品的数量;
基于下一批次的纺织品的数量进行计算下一批次的纺织品完成加工工序的加工时长,记为加工需求时长;
将历史运行参数曲线与加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图进行拟合,判断加工设备当前的加工状态阶段,并基于标准运行曲线图判断加工设备的在接下来的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线。
进一步的,提出一种纺织品加工工序参数检测预测***,用于实现如上述的纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,包括:
处理器,所述处理器用于进行建立加工设备的运行参数预测模型、计算当前纺织品加工工序的完成质量、根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求、结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据,基于后续加工工序后的加工数据进行调整后续加工工序、更新加工设备的历史运行参数曲线和预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求;
加工参数监测模块,所述加工参数监测模块用于监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
输出模块,所述输出模块用于输出工序合格信号和/或工序不合格信号和/或加工设备维护信号和/或调整后续加工工序信号。
可选的,所述处理器内部集成有:
参数模型单元,所述参数模型单元用于基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型;
历史参数更新单元,所述历史参数更新单元用于结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
第一计算单元,所述第一计算单元用于进行计算纺织品加工工序的完成质量;
第二计算单元,所述第二计算单元用于计算纺织品质量分数预测值;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值;
参数预测单元,所述参数预测单元用于进行预测加工设备的在下一批次的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值。
再进一步的,提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可读程序,所述计算机可读程序背调用时执行如上述的纺织品加工工序参数检测预测方法。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
本发明提出一种纺织品加工工序参数检测预测方案,对每一台加工设备的每一次维护后的历史加工数据进行分析加工参数的变化曲线,并基于已完成工序的完成质量进行后续加工工序的调整,实现纺织品加工的智能化决策,保证纺织品最终加工的合格率,可有效的降低纺织品的不良率,进而可有效的提高纺织品生产良率;
本发明基于对加工设备的历史运行参数曲线进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求,根据预测结果进行判断是否需要进行设备维护,可有效的防止纺织品加工原料输入不合格的加工工序,可有效的避免大量的加工不良品产生,进而有效的防止纺织资源的浪费。
附图说明
图1为本发明中的纺织品加工工序参数检测预测***结构框图;
图2为本发明中的纺织品加工工序参数检测预测方法流程图;
图3为本发明中的预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求的方法流程图;
图4为本发明中的加工设备的运行参数预测模型的建立方法流程图;
图5为本发明中的加工工序的完成质量的计算方法流程图;
图6为本发明中的预测纺织品后续加工工序后的加工数据的方法流程图;
图7为本发明中的预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数的方法流程图。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例,本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
参照图1,一种纺织品加工工序参数检测预测***,包括:
处理器,处理器用于进行建立加工设备的运行参数预测模型、计算当前纺织品加工工序的完成质量、根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求、结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据,基于后续加工工序后的加工数据进行调整后续加工工序、更新加工设备的历史运行参数曲线和预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求;
加工参数监测模块,加工参数监测模块用于监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
输出模块,输出模块用于输出工序合格信号和/或工序不合格信号和/或加工设备维护信号和/或调整后续加工工序信号。
其中,处理器内部集成有:
参数模型单元,参数模型单元用于基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型;
历史参数更新单元,历史参数更新单元用于结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
第一计算单元,第一计算单元用于进行计算纺织品加工工序的完成质量;
第二计算单元,第二计算单元用于计算纺织品质量分数预测值;
第一判断单元,第一判断单元用于判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值;
第二判断单元,第二判断单元用于判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值;
参数预测单元,参数预测单元用于进行预测加工设备的在下一批次的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线;
第三判断单元,第三判断单元用于判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值。
上述纺织品加工工序参数检测预测***的工作过程为:
步骤一:参数模型单元基于每一个加工设备的历史运行状态建立每一个加工设备对应的运行参数预测模型;
步骤二:加工参数监测模块监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
步骤三:历史参数更新单元结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
步骤四:第一计算单元基于加工设备的历史运行参数曲线进行计算纺织品加工工序的完成质量,第一判断单元判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值,输出模块根据第一判断单元判断结果输出工序合格信号或工序不合格信号;
步骤五:第二计算单元已完成工序的完成质量和后续加工工序的完成质量预测值代入纺织品质量分数计算公式,进行计算纺织品质量分数预测值,第二判断单元进行判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值,输出模块根据第二判断单元判断结果输出或不输出调整后续加工工序信号;
步骤六:参数预测单元用于进行预测加工设备的在下一批次的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线,第一计算单元进行计算下一批次纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量预测数据,第三判断单元判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值,输出模块根据第二判断单元输出或不输出加工设备维护信号。
为进一步的说明本方案,请参阅图2所示,结合上述纺织品加工工序参数检测预测***,提出一种纺织品加工工序参数检测预测方法,包括:
获取纺织品加工的所有加工工序,根据每一道工序确定每一道加工工序所需的加工设备;
获得当前纺织车间的加工设备的历史运行状态,基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型,加工设备的运行参数运行预测模型以加工设备的历史运行参数曲线为输入,以加工设备的未来运行参数预测数据为输出;
监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求;
根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求,若是,则对加工设备进行维护,若否,则不对加工设备进行维护;
其中,根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求具体包括:
通过实时加工参数曲线进行计算当前纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量指标,并判断工序完成质量指标是否小于当前工序的完成质量预设值,若是,则判定为纺织品不合格,输出工序合格信号,若否,则判定为纺织品当前工序合格,输出工序不合格信号;
结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据,基于后续加工工序后的加工数据进行调整后续加工工序。
对每一台加工设备的每一次维护后的历史加工数据进行分析加工参数的变化曲线,并基于已完成工序的完成质量进行后续加工工序的调整,实现纺织品加工的智能化决策,保证纺织品最终加工的合格率,可有效的降低纺织品的不良率,进而可有效的提高纺织品生产良率;
请参阅图3所示,根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求具体包括:
将加工设备的历史运行参数曲线输入加工设备的运行参数预测模型,预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数,获得运行参数预测曲线;
通过运行参数预测曲线进行计算下一批次纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量预测数据,判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值,若是,则输出加工设备维护信号,若否,则不做输出。
基于对加工设备的历史运行参数曲线进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求,根据预测结果进行判断是否需要进行设备维护,可有效的防止纺织品加工原料输入不合格的加工工序;
请参阅图4所示,基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型具体包括如下步骤:
对加工设备历史运行状态进行分析,获取加工设备的工作过程中的加工参数的运行曲线图,得到若干运行曲线样本图;
以若干运行曲线样本图作为训练样本,进行拟合分析加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图。
可以理解的是,纺织品加工设备的运行参数的变化曲线随着加工进程的进行,随着细小纤维的附着和消耗品的持续消耗,通常处于与加工时间相关的稳定的下降状态,因此,本方案中,通过对若干个加工参数的运行曲线样本图进行拟合计算出,每一个加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图,此标准运行曲线图代表着加工设备的运行状态图。
请参阅图5所示,加工工序的完成质量的计算方法具体包括:
确定当前纺织品所需求每一台加工设备的最佳加工参数;
按照加工设备中每一个加工参数对于加工设备对应的加工工序的影响程度对加工设备中每一个加工参数附加权重值;
按照完成质量指标计算公式进行计算当前加工工序的完成质量;
其中,完成质量指标计算公式为:式中,/>为加工工序的完成质量,/>为加工设备中第i个加工参数的权重值,/>为加工设备中第i个加工参数在加工过程中的曲线表达式,/>为当前批次的加工工序的起始时刻,为当前批次的加工工序的终止时刻,/>为加工设备中第i个加工参数的最佳加工参数值,/>为加工设备中所有加工参数总数。
可以理解的是,同一个加工设备的加工参数通常会对加工工序有着不同的影响程度,因此本方案中加工设备中每一个加工参数附加权重值,并通过公式计算在当前批次的加工时间段内加工参数的均值,通过计算若干个加工参数的均值组成的数组和加工设备的最佳加工参数组成的数组之间的加权距离,可有效的表示出加工工序的完成质量;
本方案中通过加工参数的均值组成的数组和加工设备的最佳加工参数组成的数组之间的加权距离取倒数,计算出的完成质量指标越大,则加权距离越小,代表实时加工参数与最佳参数之间的距离越接近,则加工工序的完成质量越高。
请参阅图6所示,结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据具体包括:
根据后续加工工序的运行参数预测模型,预测当前批次的纺织品进入后续加工工序时的加工设备的运行参数,获得后续加工工序的运行参数预测数据;
基于后续加工工序的运行参数预测数据代入完成质量指标计算公式中,进行计算后续加工工序的完成质量预测值;
针对每一道加工工序对纺织品质量的影响重要程度,对每一道加工工序附加重要权重值;
将已完成工序的完成质量和后续加工工序的完成质量预测值代入纺织品质量分数计算公式,进行计算纺织品质量分数预测值;
判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值,若是,则判断可以完成纺织品合格品的加工,继续进行后续加工工序,若否,则判断为不能完成纺织品合格品的加工,输出调整后续加工工序信号;
其中,纺织品质量分数计算公式为:式中,/>为纺织品质量分数预测值,/>为纺织品加工的所有加工工序总数,/>为第j个加工工序的重要权重值,/>为第j个加工工序的完成质量或完成质量预测值,若第j个加工工序为已完成的加工工序,/>为第j个加工工序的完成质量,若第j个加工工序为后续的加工工序,/>为第j个加工工序的完成质量预测值。
通过对已完成的工序的完成质量和后续工序的完成质量预测值进行加权求和,计算纺织品质量分数,当纺织品质量分数小于纺织品质量分数预设值时,则代表按照现在的加工设备的状态,后续的加工工序难以完成纺织品的加工,此时需要对后续加工设备进行维护,以提高后续的加工工序的完成质量,进而保证纺织品的加工质量。
请参阅图7所示,预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数具体包括:
获取下一批次的纺织品的数量;
基于下一批次的纺织品的数量进行计算下一批次的纺织品完成加工工序的加工时长,记为加工需求时长;
将历史运行参数曲线与加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图进行拟合,判断加工设备当前的加工状态阶段,并基于标准运行曲线图判断加工设备的在接下来的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线。
根据加工过程中加工设备加工参数的实时变化曲线与加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图进行拟合,可有戏的确定加工设备的加工状态阶段,进而进行准确的加工设备的接下来的加工参数曲线。
再进一步的,本发明还提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可读程序,计算机可读程序被调用时执行如上述的纺织品加工工序参数检测预测方法;
可以理解的是,计算机可读存储介质可以是磁性介质,例如,软盘、硬盘、磁带;光介质例如,DVD;或者半导体介质例如固态硬盘SolidStateDisk,SSD等。
综上所述,本发明的优点在于:可实现纺织品加工的智能化决策,保证纺织品最终加工的合格率,可有效的降低纺织品的不良率,同时可有效的防止纺织资源的浪费。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。
Claims (9)
1.一种纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,包括:
获取纺织品加工的所有加工工序,根据每一道工序确定每一道加工工序所需的加工设备;
获得当前纺织车间的加工设备的历史运行状态,基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型,所述加工设备的运行参数运行预测模型以加工设备的历史运行参数曲线为输入,以加工设备的未来运行参数预测数据为输出;
监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求;
根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求,若是,则对加工设备进行维护,若否,则不对加工设备进行维护;
其中,所述根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求具体包括:
通过实时加工参数曲线进行计算当前纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量指标,并判断工序完成质量指标是否小于当前工序的完成质量预设值,若是,则判定为纺织品不合格,输出工序合格信号,若否,则判定为纺织品当前工序合格,输出工序不合格信号;
结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据,基于后续加工工序后的加工数据进行调整后续加工工序。
2.根据权利要求1所述的一种纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,所述根据加工设备的历史运行参数曲线,进行预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求具体包括:
将加工设备的历史运行参数曲线输入加工设备的运行参数预测模型,预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数,获得运行参数预测曲线;
通过运行参数预测曲线进行计算下一批次纺织品加工工序的完成质量,获得工序完成质量预测数据,判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值,若是,则输出加工设备维护信号,若否,则不做输出。
3.根据权利要求2所述的一种纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,所述基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型具体包括如下步骤:
对加工设备历史运行状态进行分析,获取加工设备的工作过程中的加工参数的运行曲线图,得到若干运行曲线样本图;
以若干运行曲线样本图作为训练样本,进行拟合分析加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图。
4.根据权利要求3所述的一种纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,所述加工工序的完成质量的计算方法具体包括:
确定当前纺织品所需求每一台加工设备的最佳加工参数;
按照加工设备中每一个加工参数对于加工设备对应的加工工序的影响程度对加工设备中每一个加工参数附加权重值;
按照完成质量指标计算公式进行计算当前加工工序的完成质量;
5.根据权利要求4所述的一种纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,所述结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据具体包括:
根据后续加工工序的运行参数预测模型,预测当前批次的纺织品进入后续加工工序时的加工设备的运行参数,获得后续加工工序的运行参数预测数据;
基于后续加工工序的运行参数预测数据代入完成质量指标计算公式中,进行计算后续加工工序的完成质量预测值;
针对每一道加工工序对纺织品质量的影响重要程度,对每一道加工工序附加重要权重值;
将已完成工序的完成质量和后续加工工序的完成质量预测值代入纺织品质量分数计算公式,进行计算纺织品质量分数预测值;
判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值,若是,则判断可以完成纺织品合格品的加工,继续进行后续加工工序,若否,则判断为不能完成纺织品合格品的加工,输出调整后续加工工序信号;
6.根据权利要求5所述的一种纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,所述预测加工设备进行下一批纺织品加工时的加工参数具体包括:
获取下一批次的纺织品的数量;
基于下一批次的纺织品的数量进行计算下一批次的纺织品完成加工工序的加工时长,记为加工需求时长;
将历史运行参数曲线与加工设备的工作过程中的加工参数的标准运行曲线图进行拟合,判断加工设备当前的加工状态阶段,并基于标准运行曲线图判断加工设备的在接下来的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线。
7.一种纺织品加工工序参数检测预测***,用于实现如权利要求1-6任一项所述的纺织品加工工序参数检测预测方法,其特征在于,包括:
处理器,所述处理器用于进行建立加工设备的运行参数预测模型、计算当前纺织品加工工序的完成质量、根据实时加工参数曲线进行判断当前批次的纺织品的是否满足合格需求、结合已完成工序的加工质量进行预测纺织品后续加工工序后的加工数据,基于后续加工工序后的加工数据进行调整后续加工工序、更新加工设备的历史运行参数曲线和预测加工设备是否可以满足下一批次的纺织品的加工需求;
加工参数监测模块,所述加工参数监测模块用于监测当前批次纺织品的加工参数,获得实时加工参数曲线;
输出模块,所述输出模块用于输出工序合格信号和/或工序不合格信号和/或加工设备维护信号和/或调整后续加工工序信号。
8.根据权利要求7所述的一种纺织品加工工序参数检测预测***,其特征在于,所述处理器内部集成有:
参数模型单元,所述参数模型单元用于基于加工设备的历史运行状态建立加工设备的运行参数预测模型;
历史参数更新单元,所述历史参数更新单元用于结合实时加工参数曲线进行更新加工设备的历史运行参数曲线;
第一计算单元,所述第一计算单元用于进行计算纺织品加工工序的完成质量;
第二计算单元,所述第二计算单元用于计算纺织品质量分数预测值;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断纺织品质量分数预测值是否大于纺织品质量分数预设值;
参数预测单元,所述参数预测单元用于进行预测加工设备的在下一批次的加工需求时长内继续工作的运行参数预测曲线;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断工序完成质量预测数据是否小于当前工序的完成质量最低需求值。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可读程序,其特征在于,所述计算机可读程序背调用时执行如权利要求1-6任一项所述的纺织品加工工序参数检测预测方法。
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