一种喷气织机工作参数优化方法

本申请属于喷气织机控制，具体涉及一种喷气织机工作参数优化方法。

背景技术：

1、喷气织机设备中，引纬系统对喷气织造的完成起着关键作用，影响着喷气织机织造效率及织物质量，其运动过程为高速重复运动，再加上压力罐的压力值等现场环境因素的干扰，使得纬线在被引纬过程中实际到达位置与设定位置有可能产生位置误差，从而导致短纬、断纬以及长纬的织机故障停车，进而影响布匹质量和生产效率，故往往为了保证织布质量和减少故障停台率，车间工人会将织机所有喷嘴的开启时长参数和织机喷气压力值设定为较大值，将织机快车车速设定为较小值，由此导致的问题是无法实现保证织布质量的同时运行效率最大化，也造成了能源的浪费。

2、通常喷气织机生产车间会放置几百台织机，每台织机都需要储纬器、主喷嘴、剪刀、辅助喷嘴、异型筘、探纬器相互协作配合进行几千甚至上万次重复运动来完成一米布的编织，若能在纬纱实际到达位置允许范围内尽可能减小喷气喷嘴的喷气时长和引纬压力值，提高织机快车时的车速。那么将大大减少能源的消耗，整个车间的生产效率也能得到较大的提升。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决喷气织机引纬系统主辅喷嘴的开启时间的调整无法实现自动化和运行效率最大化，并提出一种喷气织机工作参数优化方法。

2、所述喷气织机工作参数优化方法，包括：

3、确定纬纱到达位置阈值，采集纬纱在喷气织机的不同工作参数下的飞行时长和实际到达位置，建立数据样本库；

4、建立纬纱飞行时长与工作参数之间的第一响应面模型，以及建立纬纱实际到达位置与工作参数之间的第二响应面模型；

5、基于数据样本库对所建立的第一响应面模型和第二响应面模型进行拟合，得到拟合度最高的第一响应面模型和第二响应面模型；

6、采用自适应樽海鞘优化算法对拟合后的第一响应面模型和第二响应面模型进行工作参数优化，得到喷气织机的最优工作参数。

7、进一步的，所述工作参数包括快车车速v、辅助喷嘴喷气时长优化量k和快车时引纬气压m。

8、进一步的，所述纬纱飞行时长与工作参数之间的第一响应面模型，公式表示为：

9、

10、式中，ft表示纬纱飞行时长与工作参数之间的第一响应面模型，β0，βi，βii分别是第一响应面模型第i个工作参数的偏移项、线性偏移和二阶偏移系数，βij是第一响应面模型的第i个工作参数与第j个工作参数的交互效应系数，xi是第i个工作参数的编码值，xj是第j个工作参数的编码值，n为工作参数的总数。

11、进一步的，所述纬纱实际到达位置与工作参数之间的第二响应面模型，公式表示为：

12、

13、式中，fe表示纬纱实际到达位置与工作参数之间的第二响应面模型，α0，αi，αii分别是第二响应面模型第i个工作参数的偏移项、线性偏移和二阶偏移系数，αij是第二响应面模型的第i个工作参数与第j个工作参数的交互效应系数，xi是第i个工作参数的编码值，xj是第j个工作参数的编码值，n为工作参数的总数。

14、进一步的，所述基于数据样本库对所建立的第一响应面模型和第二响应面模型进行拟合，得到拟合度最高的第一响应面模型和第二响应面模型，包括：

15、求解具体回归模型表达式和以及模型参数β0、βi、βii、βij、α0、αi、αii和αij，其中，和为计算纬纱飞行时长和纬纱实际到达位置时关于v、m、k的回归函数；

16、对第一响应面模型ft和第二响应面模型fe进行显著性检验；

17、根据显著性检验的结果，得到拟合度最高的第一响应面模型和第二响应面模型。

18、进一步的，所述采用自适应樽海鞘优化算法对拟合后的第一响应面模型和第二响应面模型进行工作参数优化，得到喷气织机的最优工作参数，包括：

19、领导者位置更新公式如下

20、

21、其中，表示编号为1的樽海鞘在第j维空间的位置，j∈[1，d]，d表示给定问题的解包含的变量总数；fj是食物源在第j维空间的位置；ubj和lbj分别表示第j维位置取值的上界和下界；f(xi)为当前位置樽海鞘的适应度，f(x*)为最优适应度，ω1为递减权重系数，ωmin为在区间[0，1]内分布的最小惯性权重因子；c2和c3是均匀分布于[0,1]的随机数，系数c1是收敛因子，其定义如下式所示：

22、

23、其中，l表示当前迭代次数，l为算法最大迭代次数；

24、在领导者位置更新后，追随者按照下式更新其位置：

25、

26、

27、其中，2≤i≤n，n为种群大小；表示为编号为i的追随者在第j维空间的位置，表示为编号为i-1的追随者在第j维空间的位置，表示第2个到第i个追随者在第j维空间的位置，c4是随机数，服从均匀分布，cauchy(1,0)是服从标准柯西分布的随机变量，guassion(1,0)是服从标准高斯分布分布的随机变量，ω2为自适应权重系数；

28、判断迭代次数是否到达最大迭代次数l，若满足，则停止迭代输出最优解；否则，进行下一轮迭代，直至迭代次数到达最大迭代次数l，最终，求解全局最优樽海鞘位置，即得到喷气织机最优工作参数。

29、进一步的，所述樽海鞘的适应度通过适应度函数sf计算得到，适应度函数的公式如下：

30、sf＝ft+αfe

31、其中，α表示第二响应面模型fe约束的惩罚系数。

32、本发明与现有技术相比，其显著优点为：

33、1、基于数据驱动的织机工作参数优化，本发明利用响应面分析和box-benhnken设计，通过建立数学模型和利用实验数据进行优化，能够更精确地描述和预测工作参数和织机性能之间的关系。相比于传统的经验法或基于规则的优化方法，数据驱动的优化方法更加准确可靠。

34、2、多目标优化，本发明能够同时考虑多个织机性能指标的优化，在实际生产中具有更广泛的实用性，通过建立多目标函数，可以综合权衡不同指标之间的关系，并找到平衡的最优解决方案。

35、3、引入智能算法，本发明可以借助智能算法的优势进行工作参数优化，使用改进的樽海鞘优化算法进行参数优化，可以更高效地搜索和优化参数空间。

36、4、拥有实时性和迭代性，本发明可以根据实时数据进行迭代和优化，实现动态调整和反馈控制。在实际生产中，织机的工作条件和要求可能会不断变化，通过该优化方法可以实时调整工作参数，提高适应性和灵活性。

37、5、拥有解释性，本发明建立的数学模型具备一定的解释性，可以帮助理解和解释工作参数对织机性能的影响，如建立的数学模型可以直观的解释单个因素对织机性能的影响。

技术特征：

1.一种喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述喷气织机工作参数优化方法，包括：

2.根据权利要求1所述的喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述工作参数包括快车车速v、辅助喷嘴喷气时长优化量k和快车时引纬气压m。

3.根据权利要求2所述的喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述纬纱飞行时长与工作参数之间的第一响应面模型，公式表示为：

4.根据权利要求3所述的喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述纬纱实际到达位置与工作参数之间的第二响应面模型，公式表示为：

5.根据权利要求4所述的喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述基于数据样本库对所建立的第一响应面模型和第二响应面模型进行拟合，得到拟合度最高的第一响应面模型和第二响应面模型，包括：

6.根据权利要求5所述的喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述采用自适应樽海鞘优化算法对拟合后的第一响应面模型和第二响应面模型进行工作参数优化，得到喷气织机的最优工作参数，包括：

7.根据权利要求6所述的喷气织机工作参数优化方法，其特征在于，所述樽海鞘的适应度通过适应度函数sf计算得到，适应度函数的公式如下：

技术总结
本申请属于喷气织机控制技术领域，具体涉及一种喷气织机的能量优化控制方法。所述喷气织机的能量优化控制方法，包括：确定纬纱到达位置阈值，并采集纬纱在喷气织机的不同工作参数下的飞行时长和实际到达位置，建立数据样本库；建立纬纱飞行时长与喷气织机的工作参数之间的第一数学回归模型，建立纬纱实际到达位置与喷气织机的工作参数之间的第二数学回归模型；得到拟合后的第一数学回归模型和第二数学回归模型；对拟合后的第一数学回归模型和第二数学回归模型进行喷气织机的工作参数优化，得到喷气织机的最优工作参数。本发明能在纬纱实际到达位置允许范围内尽可能减小主喷嘴和辅助喷嘴的喷气时长，节省耗气量，实现自动化和运行效率最大化。

技术研发人员：董辉,蔡盛盛,张婷颖,吴祥,温震宇,郭方洪,张丹,施安康
受保护的技术使用者：浙江工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8