本發(fā)明涉及紡織機械，具體為一種紡絲機的處理輥和烘干輥控制系統(tǒng)。

背景技術：

1、在紡織工業(yè)中，紡絲機的處理輥和烘干輥的控制系統(tǒng)是關鍵的生產設備，其性能直接影響到最終產品的質量和生產效率。紡絲過程中，處理輥和烘干輥的精確控制對于確保纖維的質量和性能至關重要。由于這些過程高度依賴于設備的精確調節(jié)，因此設備的控制系統(tǒng)必須能夠精確監(jiān)控并調整各種操作參數，如溫度、拉伸速度和干燥條件等。

2、現(xiàn)有技術中，雖然許多紡絲機采用了自動化控制系統(tǒng)來監(jiān)測和調節(jié)處理輥和烘干輥的操作參數，但這些系統(tǒng)通常依賴于傳統(tǒng)的控制算法，這些算法往往不能充分適應生產環(huán)境中的快速變化。此外，現(xiàn)有的系統(tǒng)往往缺乏預測設備故障的能力，無法提前識別出潛在的設備問題，如異常振動或溫度升高，這可能導致生產中斷和高昂的維修成本。

3、現(xiàn)有技術的主要問題是其有限的適應性和預測性維護能力。盡管現(xiàn)有系統(tǒng)可以執(zhí)行基本的監(jiān)控和控制功能，但它們通常不能實時調整處理參數以應對生產中突發(fā)的變化，也缺乏有效的故障預測機制，這限制了其在高標準市場需求下維持產品質量一致性和減少生產中斷的能力。此外，對人工操作的過度依賴進一步增加了生產效率的不穩(wěn)定性和操作錯誤的風險。因此，存在一種迫切需要開發(fā)一種更為高效、智能的紡絲機控制系統(tǒng)，以解決上述問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種紡絲機的處理輥和烘干輥控制系統(tǒng)，解決了傳統(tǒng)的系統(tǒng)不能實時調整處理參數以應對生產中突發(fā)的變化，也缺乏有效的故障預測機制的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種紡絲機的處理輥和烘干輥控制系統(tǒng)，包括：

3、傳感器，配置于處理輥和烘干輥上，所述傳感器適于測量與紡絲機操作相關的至少一種參數；

4、數據采集單元，連接到所述傳感器，適于接收并預處理所述參數，包括將模擬信號轉換為數字信號，并執(zhí)行數據歸一化；

5、中央處理單元，配置有機器學習模塊，用于根據接收的運行參數執(zhí)行預測算法，預測設備的運行狀況和維護需求；

6、用戶界面，用于展示預測結果和接收用戶輸入，以調整處理輥和烘干輥的運行參數。

7、優(yōu)選的，所述傳感器包括溫度傳感器和振動傳感器，其中所述溫度傳感器為熱電偶類型，用于在加工過程中監(jiān)測處理輥和烘干輥的表面溫度，而所述振動傳感器為加速度計，用于監(jiān)測與設備運行狀態(tài)相關的振動頻率和幅度。

8、優(yōu)選的，所述數據采集單元進一步包括模擬到數字轉換器，該數字轉換器用于將從所述傳感器接收的模擬信號轉換為數字信號，并執(zhí)行數據歸一化處理，其中數據歸一化包括按照下列公式計算每個數據點的z-score：

9、

10、其中是從傳感器接收的原始數據點，是該數據集的平均值，是標準差。

11、優(yōu)選的，所述中央處理單元的機器學習模塊采用支持向量機算法進行故障預測和健康監(jiān)測，所述算法基于以下公式進行訓練和執(zhí)行：

12、

13、其中是從訓練數據中學習得到的權重向量，是輸入特征向量，是學習得到的偏置項，是預測輸出，訓練步驟包括使用歷史運行數據作為訓練集，通過最小化預測誤差來調整和。

14、優(yōu)選的，所述中央處理單元進一步配置有執(zhí)行主成分分析的模塊，用于從所述運行參數中提取關鍵特征，關鍵特征提取步驟包括計算各個特征的協(xié)方差矩陣，然后找到協(xié)方差矩陣的特征向量，這些特征向量代表數據中最大方差的方向，用于優(yōu)化支持向量機算法的性能。

15、優(yōu)選的，所述用戶界面進一步包括實時警報系統(tǒng)，用于在預測到的維護需求達到閾值時，向操作員發(fā)送警報，該實時警報系統(tǒng)通過以下方法激活：

16、監(jiān)測通過長短期記憶網絡模型輸出的維護需求指標；

17、當指標超過預設閾值時，自動觸發(fā)警報并通過圖形用戶界面提示用戶進行必要的維護操作。

18、優(yōu)選的，所述系統(tǒng)進一步包括遠程監(jiān)控模塊，該模塊允許通過互聯(lián)網從遠程位置監(jiān)控和調整處理輥和烘干輥的運行參數，遠程監(jiān)控模塊包括：

19、安全身份驗證系統(tǒng)，以確保只有授權用戶可以訪問和修改參數；

20、數據加密傳輸，確保運行參數的傳輸過程中的數據安全。

21、優(yōu)選的，所述數據采集單元進一步包括故障檢測邏輯，該邏輯用于基于從傳感器接收到的參數異常自動診斷潛在的硬件故障，故障檢測邏輯包括：

22、分析溫度和振動數據的異常模式；

23、利用預定義的異常閾值來判斷是否存在故障狀況，并在用戶界面上提供故障指示。

24、優(yōu)選的，所述中央處理單元進一步配置有能力學習和適應新運行條件的自適應學習模塊，該模塊基于持續(xù)接收的新數據自動調整預測模型的參數，以提高預測的準確性和系統(tǒng)的整體性能。

25、優(yōu)選的，所述中央處理單元進一步配置有用于動態(tài)節(jié)能優(yōu)化的模塊，該模塊根據當前的生產效率和能源消耗數據，自動調整設備的能源使用，以最大化能效，具體步驟包括：

26、監(jiān)測實時能源消耗數據；

27、基于預設的能效目標自動調整處理輥和烘干輥的運行速度和溫度設置。

28、工作原理：該系統(tǒng)采用先進的傳感技術、數據處理單元、中央處理單元和用戶界面，確保了高效、可靠的紡絲操作。在該系統(tǒng)中，處理輥和烘干輥上部署了溫度傳感器和振動傳感器以實時監(jiān)測關鍵操作參數。溫度傳感器采用熱電偶類型，負責監(jiān)測輥子表面的溫度，以維持紡絲過程的最佳溫度條件；振動傳感器則使用加速度計，監(jiān)測設備的振動狀況，及時發(fā)現(xiàn)設備故障的預兆。數據采集單元包括模擬到數字轉換器（adc），負責將模擬信號轉換為數字信號，并進行數據歸一化處理。這一處理步驟通過計算z-score來標準化數據，公式為其中代表原始數據點，是平均值，是標準差。歸一化確保了數據的一致性和可比性，為后續(xù)分析提供了準確的輸入，系統(tǒng)的中央處理單元內置機器學習模塊，使用支持向量機（svm）和長短期記憶網絡（lstm）模型來分析收集的數據，執(zhí)行故障預測和維護需求預測。這些預測基于歷史和實時數據，通過機器學習模型不斷優(yōu)化，提高了預測的準確性和設備的運行效率，用戶界面設計為圖形用戶界面（gui），提供直觀的數據顯示和操作控制，包括實時數據流、歷史趨勢分析及預警信息。實時警報系統(tǒng)根據lstm模型輸出的維護需求指標，當這些指標超過預設閾值時，自動觸發(fā)警報，通過gui提示用戶進行必要的維護操作，從而提高了設備的可靠性和安全性。此外，系統(tǒng)包括遠程監(jiān)控模塊，允許通過互聯(lián)網遠程監(jiān)控和調整設備運行參數。該模塊包括安全身份驗證和數據加密傳輸，確保數據安全和操作的授權訪問。故障檢測邏輯進一步增強了系統(tǒng)的自動化監(jiān)控能力，能夠基于傳感器數據的異常模式自動診斷硬件故障，及時在用戶界面上提供故障指示。中央處理單元還配置有自適應學習模塊和能源優(yōu)化模塊，這些模塊基于持續(xù)接收的新數據自動調整預測模型的參數，并根據實時能源消耗數據調整設備的能源使用，以最大化能效。這種動態(tài)調整不僅提高了能源使用的效率，也降低了操作成本。

29、本發(fā)明提供了一種紡絲機的處理輥和烘干輥控制系統(tǒng)。具備以下有益效果：

30、1、本發(fā)明通過精確監(jiān)控和自動調整處理輥和烘干輥的溫度、速度等關鍵參數，本發(fā)明確保了纖維處理過程的穩(wěn)定性和重復性。這種精細控制有助于保持產品質量的一致性，減少因處理條件波動導致的品質問題，從而滿足高標準的市場需求。

31、2、本發(fā)明通過實時數據監(jiān)控和先進的預測算法，本發(fā)明能夠及時識別出潛在的設備問題，如異常振動或溫度升高，從而實施預防性維護措施。這不僅延長了設備的使用壽命，還顯著減少了因突發(fā)故障導致的維修成本和生產中斷。

32、3、本發(fā)明自動化和智能化控制系統(tǒng)減少了對人工操作的依賴，提高了生產過程的效率。通過自適應學習算法，系統(tǒng)能夠基于歷史數據和實時反饋優(yōu)化操作參數，實現(xiàn)更快的生產周期和更高的原料利用率。