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申请/专利权人：湖州菁诚纺织品有限公司

摘要：本发明公开了一种喷水织机三喷嘴工艺优化改进方法，涉及自动控制技术领域，解决了现有喷水织机三喷嘴工艺优化改进方法中染料渗透不均匀、色彩限制较大、生产效率较低、染色成本较高以及染色牢度不高的问题；通过基于非线性权重粒子群优化算法提高喷液的均匀性和覆盖性；通过流量控制系统控制染料在织物上的渗透深度和均匀度；通过运动控制模型提高染色效果和生产效率；通过计时器和自动化控制方法优化喷液的间隔和持续时间；通过恒温恒湿设备提高染色牢度；通过基于深度学习的自适应控制算法自动学习和调整染色参数，提高染色质量和生产效率；通过在线质量检测系统实时监测染色效果，提高产品质量。

主权项：1.一种喷水织机三喷嘴工艺优化改进方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、染料选择与调配；通过配比分析系统实现染料配方设计的控制和调配；所述配比分析系统通过色谱分析、荧光分析、红外光谱分析、质谱分析和核磁共振分析对染料进行筛选、配比和调配；步骤二、喷嘴设计优化；通过基于非线性权重粒子群优化算法对喷嘴结构进行优化设计，提高喷液的均匀性和覆盖性，并增强染料穿透力；所述基于非线性权重粒子群优化算法通过喷嘴结构优化公式调整各参数的权重，达到优化喷液均匀性和覆盖性，增强染料穿透力；所述基于非线性权重粒子群优化算法的公式表达式为： （1）在公式（1）中，R为喷嘴结构优化参数个数；P为第个优化参数的角度值，用于调整喷液的喷射方向，为第个优化参数的方向角度值，用于控制喷液的覆盖范围；为第个优化参数的长度，用于控制喷液的喷射距离；C为第个优化参数的距离，用于控制喷嘴之间的间距和喷液重叠度；通过粒子位置更新公式更新粒子在参数空间中的位置；所述粒子位置更新公式的公式表达式为： （2）在公式（2）中，Y为第个粒子在第维度上的新位置，用于更新粒子在参数空间中的位置信息；为第个粒子在第维度上的旧位置，用于表示上一轮迭代的位置；c为第个粒子在第维度上的速度，用于表示当前粒子在参数空间中的移动方向和速度；通过粒子速度更新公式更新粒子在参数空间中的速度；所述粒子速度更新公式通过粒子历史最佳位置和全局最佳位置计算粒子下一步的移动方向和速度；所述粒子速度更新公式的公式表达式为： （3）在公式（3）中，T为第个粒子在第维度上的新速度，表示当前粒子在参数空间中的移动方向和速度；为全局最佳位置，用于表示在整个粒子群中所找到的最佳解；S表示第个粒子在第维度上的历史最佳位置，用于表示粒子在历史迭代中所找到的最佳解；表示0到1之间的随机数，用于增加粒子的随机性，避免陷入局部最优解；K表示加速度常数，用于调整个体和全局最优解对粒子速度的影响；表示惯性权重，用于平衡粒子的历史速度和当前速度的比例；步骤三、喷液压力和流量控制优化；通过流量控制系统调整喷液速度和压力，控制染料在织物上的渗透深度和均匀度；步骤四、喷液行程优化；通过运动控制模型调整喷液的喷射方向和角度，控制染料在织物上的分布和渗透；步骤五、喷液间隔时间控制优化；通过计时器和自动化控制方法优化喷液的间隔和持续时间；所述自动化控制方法在一种喷水织机三喷嘴工艺优化改进方法中的工作步骤为：S1、通过光电传感器和激光扫描仪实时采集织物的形状信息、染料分布情况和喷液效果数据；S2、通过图像处理和模式识别方法对织物表面进行至少包括特征提取、缺陷检测和染色效果分析；S3、根据数据处理的结果，通过基于经验规则方法调整喷液的间隔和持续时间；S4、通过喷液系统控制喷头的喷液操作，所述喷液系统通过电磁阀门和电机驱动装置实现喷液的自动化控制；所述喷液系统的工作原理包括：u1、喷液间隔控制；根据优化方案中设定的喷液开始时间和喷液停止时间，通过微控制器、计时器芯片控制喷液的间隔时间；u2、喷液持续时间控制；根据优化方案中设定的喷液持续时间，通过控制阀门、泵和喷嘴控制喷液的持续时间；S5、在喷液过程中，通过传感器和相机实时监测染料分布情况和喷液效果，并通过反馈控制方法对控制信号进行动态调整；步骤六、温度和湿度控制优化；通过恒温恒湿设备和湿度传感器优化染色环境的温度和湿度，以促进染料的渗透和固定；所述恒温恒湿设备包括控制模块、恒温模块和恒湿模块；所述控制模块通过主控板、数据采集器和通信模块实现对整个设备的控制和监测；所述数据采集器通过温度传感器和湿度传感器采集环境温度和湿度的实时数据；所述通信模块通过无线网络通信协议和以太网实现设备与其他系统的数据交互和控制；所述恒温模块通过加热器、冷却器和温度传感器实现恒定的温度环境；所述加热器通过热电偶实现升高环境温度；所述冷却器通过制冷剂循环系统降低环境温度；所述温度传感器通过热敏电阻测量环境的温度变化；所述恒湿模块通过加湿器、除湿器和湿度传感器实现恒定的湿度环境；所述湿度传感器通过湿度电阻传感器测量环境的湿度变化；所述加湿器通过超声波加湿器增加环境湿度；所述除湿器通过吸附式除湿器降低环境湿度；步骤七、自动化控制；通过可编程逻辑PLC控制系统和计算机视觉模型实现对整个喷水织机工艺过程的自动化控制和监测；所述可编程逻辑PLC控制系统通过基于深度学习的自适应控制算法自动学习和调整染色参数；所述基于深度学习的自适应控制算法通过基于深度学习的染色参数预测公式预测喷嘴的染色参数，实现对染色过程的自适应控制；所述基于深度学习的染色参数预测公式的公式表达式为： （4）在公式（4）中，M表示第个样本的染色参数，对应第个喷嘴；u表示第个样本的图像输入，对应第个喷嘴，用于提取和表征染色过程的特征；表示深度学习网络的参数，用于学习染色参数与输入图像之间的关系；根据染色参数和喷嘴位置偏移量，通过喷嘴位置调整公式计算每个喷嘴在某个样本下的位置调整量；所述喷嘴位置调整公式的公式表达式为： （5）在公式（5）中，表示第个样本的喷嘴位置调整量，对应第个喷嘴，用于优化染料的喷射效果；h为第个样本的染色参数，对应第个喷嘴；v为第个样本的喷嘴位置偏移量；通过染色参数自适应调整公式根据当前样本的染色参数、染色误差以及自适应调整系数，计算下一个样本的染色参数；所述染色参数自适应调整公式的公式表达式为： （6）在公式（6）中，表示通过自适应调整后的染色参数，用于下一个样本的染色过程；为前一次染色的染色参数，用于计算下一个样本的染色参数；表示当前染色过程误差；为自适应调整系数，用于控制调整幅度；步骤八、质量检测和反馈；通过在线质量检测系统对喷水织机三喷嘴工艺染色效果进行实时监测和反馈调整；所述在线质量检测系统通过传感器和数据分析方法实时监测染色效果，并通过反馈控制方法调整染色参数和工艺流程。

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