纺织生产流程在线检测、质量数据挖掘和工艺参数优化

陈帅 许莹 邬碧烽

1.浙江钛石纺织检测研究院有限公司 浙江诸暨 311800

2.浙江万安科技股份有限公司 浙江诸暨 311800

智能纺织技术是伴随着计算技术、通信技术和自动控制技术等多领域研究成果的引用而发展起来的新型纺织生产方式。中国制造2025、德国工业4.0等国内外制造业中长期规划的颁布实施，工业智能化逐渐成为未来制造业发展的最主要趋势。纺织业作为一项历史悠久的传统工业类型，长期以来需要占用大量的劳动力，生产效率得不到快速提升，为此需进行智能纺织的研究。

1 纺织生产特性分析

作为世界上第一个实现产业化的工业类型，我国的纺织工业在工业革命之后得到了飞速发展，在历经家庭工坊作业、蒸汽时代、电气时代和自动化时代的发展之后，智能化加工成为了纺织工业未来的主要发展方向。纺织加工最核心的工作是实现金属等刚体与纤维集合体、气流等流体与纤维集合体、橡胶等弹性体与纤维集合体的耦合，并调配纤维间的相互作用。上述几种作用力之前的数学模型难以精确建立，导致长期以来的纺织加工模式是一种半理论半经验的模型。

分析纺织智能化的主要要求与特征，认为其应具备四方面的能力，包括以在线和离线检测为代表的感知能力、信息与数据的收集储存与分析能力、数据挖掘与自适应能力、自我诊断与调整的行为决策能力。现阶段纺织工业应用领域中前两项能力已经具备，后两种能力尚处于探索和试验阶段[1]。

2 纺织生产流程在线检测、质量数据挖掘

2.1 纺织生产流程在线检测分析

纺织生产在线检测是通过设定一定的检测频率，对防止过程中的多项技术参数进行数据采集和传输，并经过半自动或者全自动控制中心的调控，完成预定的产品生产质量控制目标。纺织生产在线检测的应用离不开传感器技术和产品的快速发展，近年来纺织生产在线检测的应用规模逐年扩大，检测质量也已经满足生产需要。在线检测已经由半制品检测指标发展为生产全流程检测，检测指标也由静态检测发展为动态指标的检测，宏观检测向微观检测的研究已经进入应用阶段。与之相对应的，电子清纱技术、纤维检测与剔除技术、自动调匀技术等方面的研究取得了突破，为在线检测方面提供了更多的选择。最后，全流程和全指标的检测也为数据挖掘和工艺参数的优化提供了基础资料，为智能化的下一步发展奠定了基础[2]。

纺织加工中最重要的技术参数包括梳理力、牵引力、纤维变速点、横向力与纵向力的耦合等，使用传统的检测方式难以采集上述信息。这是由于一方面数据的采集需要采取非接触采集方式，尽可能降低检测过程对生产过程的影响；另一方面传感器需要完成小型化设计，使之成为生产流水线上设备的附属期间，减少新设备的使用。这就要求在方式在线检测元器件的研制和在线监测方法的选用中，尽可能满足上述两项要求。

2.2 纺织生产流程质量数据挖掘分析

纺织生产的质量数据挖掘是数据库技术和人工智能技术的交叉应用领域，通过数据挖掘，能够借助于设计的算法在海量数据中搜索并整理隐藏于数据之后的规律和过程，为纺织产品的加工生产提供改进和调整的意见建议。与数据挖掘技术联系最紧密的是计算机技术，借助于在线统计与数据分析，专家系统、信息检索和机器学习等多种最先进的计算机技术研究成果，实现了升级版的统计回归分析[3]。

下面重点探讨人工神经网络技术在质量数据挖掘中的应用，人工神经网络技术通过模仿生物神经工作模式，在数据和信息的处理过程中，采用分布式数学模型。在神经网络技术提出之后，受制于海量数据的获取与实现细节技术的制约，该技术的应用一直处于停滞状态。纺织加工中在线检测实现了数据的获取，同时深度学习技术突破了技术的限制，最终完成了数据挖掘在纺织生产中的应用。

3 工艺参数优化与纺织加工智能化

纺织加工生产需要依据不同生产加工需求进行工艺参数的优化，即在现有生产加工设备设施的基础上，优化工艺参数以获得最佳的生产效果，满足纺织品技术要求，并提升生产效率，降低生产成本。工艺参数的优化可借助于在线检测获取的大量数据，并经过数据挖掘得到生产的规律，但是工艺参数优化和智能化之间的关系仍然是纺织加工技术工人的认识误区。

纺织加工智能化可以从三个方面来理解，首先需要配备智能化的纺织设备，传统的设备选择是在供应商介绍和用户使用经验的基础上做出的，智能化的选择可以借助聚类分析方法，为客户提供基于数学模型的最优解。其次工作参数可以实现自动控制基础上的智能调整，该工作可以在机械深度学习的基础上完成。最后，纺织设备和生产流程工作状态的判断应能实现智能化判断，主要包括易损件工作状态、传感器灵敏度、张力设备的工作误差等。

结合笔者的专业特长，认为在专用器件智能化的研究方面，可以从以下两方面入手，首先可以在传感器上使用芯片，在保证现有功能的基础上，做到一个设备多个用途；其次，研究本身具有智能化控制的纺织生产设备，例如用于细纱接头自动化控制的装置。

4 结语

在纺织智能化的浪潮下，如何在最短时间是实现以“自我学习、主动诊断和自主调整”为标志的智能化升级改造，是影响未来阶段纺织生产加工企业发展的重要因素。本文基于智能纺织趋势的研判，重点探讨了在线检测、质量数据挖掘和工艺参数优化三方面内容，尤其要注意的是，智能化设备和生产线的应用离不开技术人员综合素质的提升，在现有技术工人的培训和技能提升中，应格外重视智能化相关理论和技能的培养，为纺织生产加工企业的发展积累大量的优秀人才。