一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制方法与流程

本技术涉及智能制造及纺织印染自动化控制的领域，尤其是涉及一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制方法。

背景技术：

1、随着纺织工业向智能化、自动化和高质量制造方向发展，连续印染生产线已广泛应用于织物染色加工领域。连续印染工艺通常包括坯布输入，染液浸轧、汽蒸固色、水洗、烘干以及整理等多个连续加工环节，其染色质量受到织物特性、染料配比、助剂状态、加工温度、设备运行参数以及生产环境等多种因素的综合影响，在实际生产过程中，即使采用相同工艺参数，由于原材料批次差异、设备状态波动以及染液性能变化等因素，仍容易出现色差偏大、染色不均匀、批次一致性降低等质量问题。

2、目前，连续印染生产线中的染色质量检测主要依赖人工取样检测或离线色差分析方式，即在织物完成染色加工后，通过人工抽检或实验室检测获取染色结果，再根据检测结果对后续生产参数进行调整，该方式存在检测周期较长、反馈滞后以及无法实时反映生产过程动态变化的问题，当发现染色质量异常时，往往已经产生一定数量的不合格产品，导致染料、能源以及生产时间的浪费。

3、同时，现有部分印染生产线虽然配置了在线颜色检测设备，但其主要用于单一颜色参数采集，缺少对染色过程多源数据的综合分析能力，无法充分结合染液状态、设备运行状态以及工艺参数变化规律对染色质量进行提前预测，此外，传统生产控制方式通常依靠操作人员经验调整染液浓度、温度、轧车压力以及运行速度等参数，控制过程自动化程度较低，难以适应连续生产过程中复杂、多变的工况环境。

4、随着人工智能、大数据分析以及工业闭环控制技术的发展，利用多源数据融合和机器学习模型对生产过程进行质量预测，并根据预测结果实现工艺参数动态调节，成为提高印染产品质量稳定性的重要技术方向，然而，现有技术中仍缺少一种能够针对连续印染生产全过程进行数据采集、质量预测、异常判断以及自动调节的综合控制方法，难以实现染色质量由“事后检测”向“过程预测与主动控制”的转变。

5、针对上述中的相关技术，发明人认为存在现有连续印染过程中质量检测滞后、人工调节依赖性强以及染色一致性不足的问题。

技术实现思路

1、为了现有连续印染生产过程中染色质量检测滞后、质量异常难以及时发现、生产工艺参数依赖人工经验调整以及染色一致性不足的技术问题，本技术提供一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制方法。

2、本技术提供的一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制方法采用如下的技术方案：

3、第一方面，一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制方法，包括以下步骤：

4、s1、获取连续印染生产线运行过程中的多源生产数据；

5、所述多源生产数据包括坯布参数数据、染液状态数据、设备运行状态数据、环境参数数据以及在线颜色检测数据；

6、s2、对所述多源生产数据进行预处理，并进行多维特征融合，构建连续印染过程状态特征数据；

7、s3、基于所述连续印染过程状态特征数据建立染色质量预测模型，通过所述染色质量预测模型对目标织物的染色质量进行预测，获得染色质量预测结果；

8、s4、根据所述染色质量预测结果建立染色质量评价模型，对染色效果进行综合评价，并判断当前染色状态是否满足预设质量要求；

9、s5、当所述染色质量预测结果偏离目标质量范围时，生成对应的工艺参数调整策略；

10、s6、根据所述工艺参数调整策略对连续印染生产线中的染液参数、温度参数以及设备运行参数进行动态调节；

11、s7、采集调整后的实际染色检测数据，并根据实际染色结果与预测结果之间的误差对所述染色质量预测模型进行反馈优化，以形成染色质量预测与工艺参数调节的闭环控制。

12、通过采用上述技术方案，实现了连续印染生产过程的智能化质量预测与闭环调控功能，通过采集多源生产数据并进行特征融合，建立染色质量预测模型，实现对染色效果的提前预测；根据预测结果进行质量评价和异常判断，自动生成工艺参数调整策略，并动态调节染液、温度及设备参数，同时结合实际生产反馈优化模型，提高染色质量稳定性、生产效率以及过程控制精度。

13、可选的，所述多源生产数据通过设置于连续印染生产线上的多源数据采集模块获取；

14、所述连续印染生产线包括坯布输入单元、染液供应单元、染色加工单元、烘干整理单元以及成品输出单元；

15、其中：所述坯布参数数据包括织物材质、纤维组成、织物克重、织物厚度、含水率以及初始颜色参数；

16、所述染液状态数据包括染料浓度、助剂浓度、ph值、染液温度、电导率以及黏度；

17、所述设备运行状态数据包括导布速度、轧车压力、染液循环流量以及设备运行负载。

18、通过采用上述技术方案，实现了连续印染生产过程的多维状态感知功能，通过多源数据采集模块对坯布、染液、设备运行等关键参数进行实时获取，全面掌握影响染色质量的生产因素；利用多类型数据融合形成完整的工艺状态信息，为后续染色质量预测、异常分析及闭环控制提供准确、可靠的数据基础，提高质量预测精度和生产稳定性。

19、可选的，所述多源数据预处理包括：

20、通过数据预处理模块对采集数据进行数据清洗、异常值剔除、时间同步以及归一化处理；

21、其中：所述数据清洗单元用于去除无效数据；

22、所述异常数据剔除单元用于识别并删除异常采样数据；

23、所述时间同步单元用于将不同采集设备获得的数据按照生产时间轴进行同步；

24、所述数据归一化单元用于消除不同类型数据之间的量纲差异。

25、通过采用上述技术方案，实现了对多源生产数据的标准化预处理功能，通过数据清洗去除无效信息，通过异常值剔除提高数据可靠性，通过时间同步保证不同采集设备数据的时序一致性，并通过归一化处理消除数据量纲差异，从而提升多源数据融合分析的准确性和稳定性，为后续生产状态监测、工艺优化及智能决策提供高质量数据基础。

26、可选的，所述多维特征融合包括：

27、通过数据融合模块将坯布特征、染液特征、设备运行特征以及颜色检测特征进行融合，所述数据融合模块包括多源特征融合单元、染色过程状态特征向量生成单元（、时序数据构建单元；

28、建立染色过程状态特征向量：

29、f=[fp,fd,fe,fc]

30、其中：fp表示坯布特征；fd表示染液状态特征；fe表示设备运行状态特征；fc表示颜色检测特征；

31、根据所述状态特征向量生成连续印染过程时序数据。

32、通过采用上述技术方案，实现了连续印染过程多维生产特征的融合建模功能，将坯布属性、染液状态、设备运行参数及颜色检测结果进行统一表征，构建综合状态特征向量，实现不同来源数据之间的关联分析与协同表达，从而提升染色过程状态描述的完整性和准确性，并为后续工艺优化、质量预测及智能控制提供可靠的数据基础。

33、可选的，所述染色质量预测模型包括输入层、特征融合层、时序特征提取层（以及质量预测输出层；

34、所述时序特征提取层采用循环神经网络模型，包括长短期记忆网络lstm模型、门控循环单元gru模型中的至少一种；

35、所述染色质量预测模型用于根据连续时间段内的生产状态数据预测染色质量参数。

36、通过采用上述技术方案，实现连续印染过程染色质量的智能预测功能，通过输入层对多源生产状态数据进行接收，通过特征融合层实现多维特征关联，通过lstm或gru时序网络提取染色过程中的动态变化规律，并利用预测输出层实现质量参数预测，从而提高染色质量预测的准确性、实时性及稳定性，实现对染色异常趋势的提前识别，为工艺调整和质量控制提供依据。

37、可选的，所述质量预测输出层输出的染色质量预测结果包括：预测色差值δe、颜色均匀性指标、色牢度预测指标、批次一致性指标；

38、根据上述预测结果形成染色质量评价参数。

39、通过采用上述技术方案，通过输出预测色差值、颜色均匀性、色牢度及批次一致性等关键质量参数，能够从颜色准确性、稳定性及产品一致性等多个维度对染色效果进行量化分析，形成综合质量评价参数，从而提高染色质量检测的全面性和可靠性，为生产过程优化及质量控制提供数据支撑。

40、可选的，所述染色质量评价模型包括：色差评价单元、均匀性评价单元、色牢度评价单元以及批次一致性评价单元；

41、通过综合质量评价模型对各评价指标进行加权计算：

42、q=w1e+w2u+w3s+w4b；

43、其中：q表示综合染色质量评价值；e表示色差评价指标；u表示颜色均匀性指标；s表示色牢度指标；b表示批次一致性指标。

44、通过采用上述技术方案，对色差、均匀性、色牢度及批次一致性指标进行独立分析，并利用加权计算方式形成综合评价值，实现染色质量的量化评估，提高质量评价的准确性和全面性，为生产工艺优化、质量追溯及智能调控提供可靠依据。

45、可选的，所述异常检测与预警模块根据染色质量预测结果进行趋势分析；

46、当预测色差值超过预设阈值时，所述异常判断单元生成染色异常判断结果，并通过预警输出单元输出质量预警信息；

47、所述质量预警信息包括异常类型、异常位置以及对应调整建议；

48、所述闭环控制模块根据工艺参数调整策略控制连续印染生产线运行；

49、所述工艺参数调整策略包括：通过染液参数调节单元调整染料添加量、助剂添加量以及ph值；

50、通过温度参数调节单元调整染液温度、蒸化温度以及烘干温度；

51、通过设备参数调节单元调整导布速度、轧车压力以及染液循环速度；

52、所述反馈优化包括：通过在线质量检测单元获取实际染色质量检测数据；

53、通过预测误差计算单元计算预测结果与实际检测结果之间的误差：ep=|yr-yp|

54、其中：ep表示预测误差；yr表示实际检测结果；yp表示模型预测结果；

55、根据预测误差通过模型参数更新单元调整染色质量预测模型参数，并通过自学习优化单元实现模型持续优化。

56、通过采用上述技术方案，实现连续印染过程质量异常智能检测、预警及闭环优化控制功能，通过对染色质量趋势进行分析，及时识别异常状态并输出针对性调整建议，同时根据工艺参数自动调节染液、温度及设备运行参数，并结合实际检测结果进行误差反馈与模型自学习优化，从而提高生产过程稳定性、质量控制精度及智能化水平。

57、第二方面，一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制系统，包括：多源数据采集模块，用于采集连续印染生产线运行过程中的坯布参数数据、染液状态数据、设备运行状态数据、环境参数数据以及颜色检测数据；

58、数据预处理模块，用于对采集数据进行清洗、同步、归一化处理；

59、数据融合模块，用于构建染色过程状态特征数据；

60、染色质量预测模块，用于基于预测模型输出染色质量预测结果；

61、染色质量评价模块，用于根据预测结果评价染色质量；

62、异常检测与预警模块，用于识别染色异常状态并输出预警信息；

63、闭环控制模块，用于根据预测结果调整印染生产工艺参数；

64、反馈优化模块，用于根据实际染色结果优化预测模型。

65、通过采用上述技术方案，实现连续印染生产线染色质量预测与智能闭环控制功能，通过多源数据采集、预处理及融合构建完整生产状态模型，利用预测模块提前评估染色质量，并结合评价、异常预警及工艺调节模块实现生产过程动态优化，同时通过反馈优化机制持续提升模型预测精度，实现染色质量智能化监测与控制。

66、第三方面，一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储于所述存储器中的计算机程序，所述计算机程序存储所述计算机程序被所述处理器执行时，使所述处理器执行权利要求1～9任一项所述的一种面向连续印染生产线的染色质量预测与闭环控制方法。

67、所述计算机程序存储在计算机可读存储介质中。

68、通过采用上述技术方案，实现了染色质量预测与闭环控制方法的软件化部署功能，通过处理器执行存储于存储器中的计算机程序，实现对连续印染生产数据的智能分析、质量预测、异常识别及工艺调控，同时保证系统运行的稳定性、可扩展性和执行效率，便于在不同生产设备中推广应用。

69、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：

70、1通过构建多源数据采集体系，实现对连续印染生产过程中原材料、染液、设备以及产品质量状态的全面感知，解决传统检测方式数据来源单一的问题。

71、2通过建立基于时序数据分析的染色质量预测模型，实现对染色质量变化趋势的提前预测，使质量控制由生产结束后的检测转变为生产过程中的主动预测。

72、3通过建立综合质量评价模型，从色差、均匀性、色牢度以及批次一致性多个维度评价染色质量，提高质量判断准确性。

73、4通过闭环控制模块，根据预测结果自动调整染液参数、温度参数以及设备运行参数，减少人工经验依赖，提高连续印染生产线自动化控制水平。

74、5通过反馈优化模块对预测模型进行持续更新，使系统能够适应不同织物类型、不同染料体系以及不同生产环境，提高长期运行稳定性。