一种连续染色温区多点协同控制方法与流程

本申请属于协同控制领域，尤其涉及一种连续染色温区多点协同控制方法。

背景技术：

1、连续染色机内部通常设置有多个加热单元和温度传感器，各温区的温度状态不仅受到本温区加热功率的影响，还会因织物的连续传输和空气流动受到相邻温区热量的关联作用。控制系统根据温度传感器采集到的实测温度，计算实测温度与设定温度之间的温区偏差，对各个温区的加热功率进行协同调节。现有的多点协同控制方法通过建立温度预测模型或利用解耦算法，综合计算多个温区的功率控制量，并将指令下发至各温区的加热执行机构，维持整体温度场的平衡。现有的基于常规启发式算法的温度寻优控制策略在面对高维且复杂的温区环境时，普遍存在交叉变异操作缺乏针对性、寻优过程易陷入局部最优以及对局部连续温区的协同调节能力较弱等缺陷，无法根据温区间的实时动态偏差、相邻温差进行自适应功率寻优，难以满足现代连续染色机对多温区温度高精度、低波动及全局动态协同控制的要求。

技术实现思路

1、为了求解出当前迭代条件下满足适应度要求的加热功率修正量，保障染色工艺的稳定运行，根据本发明的一方面，提供了一种连续染色温区多点协同控制方法，所述方法包括：

2、基于连续染色机各温区的实测温度与设定温度获取温区偏差，将各温区加热功率修正量按温区顺序编码为个体构建初始种群，并从当前种群中选取待交叉个体作为目标个体，根据温区偏差与历代交叉采纳次数计算缩放因子，结合差分向量生成变异个体；

3、根据个体中相邻维度的加热功率修正量差值的正负变化位置将个体划分为若干连续温区片段，基于各片段内温区偏差均值与最大片段偏差均值的比值确定片段交叉概率，以片段为单位在目标个体与所述变异个体之间进行交换得到试验个体；

4、将所述个体、各温区实测温度以及各温区当前基础加热功率共同输入连续染色机温度预测模型得到各温区预测温度，基于预测温度、设定温度以及相邻温区目标温差计算适应度值以择优保留个体，并在适应度值未改善时生成扰动个体替换种群中最差个体，当迭代至满足终止条件时将最优个体解码为加热功率修正量下发至执行机构。

5、根据本发明的另一方面，提供了一种连续染色温区多点协同控制系统，所述系统包括以下模块：

6、生成模块，用于基于连续染色机各温区的实测温度与设定温度获取温区偏差，将各温区加热功率修正量按温区顺序编码为个体构建初始种群，并从当前种群中选取待交叉个体作为目标个体，根据温区偏差与历代交叉采纳次数计算缩放因子，结合差分向量生成变异个体；

7、确定模块，用于根据个体中相邻维度的加热功率修正量差值的正负变化位置将个体划分为若干连续温区片段，基于各片段内温区偏差均值与最大片段偏差均值的比值确定片段交叉概率，以片段为单位在目标个体与所述变异个体之间进行交换得到试验个体；

8、替换模块，用于将所述个体、各温区实测温度以及各温区当前基础加热功率共同输入连续染色机温度预测模型得到各温区预测温度，基于预测温度、设定温度以及相邻温区目标温差计算适应度值以择优保留个体，并在适应度值未改善时生成扰动个体替换种群中最差个体，当迭代至满足终止条件时将最优个体解码为加热功率修正量下发至执行机构。

9、本发明通过温区偏差与历代交叉采纳次数计算缩放因子，合理调控变异步长。根据相邻温区修正量差值的变化划分连续温区片段，并基于片段偏差均值确定交叉概率，以片段为单位进行交叉交换。该策略充分顾及相邻温区间的热耦合效应，保留了优秀的局部协同控制信息。结合各温区实测温度、当前基础加热功率以及候选加热功率修正量输入温度预测模型进行适应度评估，并在优化停滞时利用扰动个体替换最差个体，维持了种群多样性，从而得到当前迭代条件下满足适应度要求的加热功率修正量，有利于提高多温区温度控制的协调性和稳定性，降低染色工艺温度波动。

1.一种连续染色温区多点协同控制方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于连续染色机各温区的实测温度与设定温度获取温区偏差，将各温区加热功率修正量按温区顺序编码为个体构建初始种群，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据温区偏差与历代交叉采纳次数计算缩放因子，结合差分向量生成变异个体，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据个体中相邻维度的加热功率修正量差值的正负变化位置将个体划分为若干连续温区片段，基于各片段内温区偏差均值与最大片段偏差均值的比值确定片段交叉概率，以片段为单位在目标个体与所述变异个体之间进行交换得到试验个体，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述个体、各温区实测温度以及各温区当前基础加热功率共同输入连续染色机温度预测模型得到各温区预测温度，基于预测温度、设定温度以及相邻温区目标温差计算适应度值以择优保留个体，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在适应度值未改善时生成扰动个体替换种群中最差个体，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当迭代至满足终止条件时将最优个体解码为加热功率修正量下发至执行机构，包括：

8.一种连续染色温区多点协同控制系统，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述基于连续染色机各温区的实测温度与设定温度获取温区偏差，将各温区加热功率修正量按温区顺序编码为个体构建初始种群，包括：

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述根据温区偏差与历代交叉采纳次数计算缩放因子，结合差分向量生成变异个体，包括：