专利名称：基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统的制作方法
技术领域：
本发明属于自动控制及纺织机械技术领域，是智能控制技术的应用，特别是涉及一种基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整方法。
背景技术：
自调匀整系统被广泛应用于梳棉机等纺织机械中，用以控制输出棉条重量，改善最终成纱质量。目前传统的梳棉机自调匀整系统主要包括两部分棉条重量自调匀整部分和棉箱气压控制。其中棉条厚度自调匀整部分主要采用 开环控制，首先根据棉层位移厚度传感器检测输入棉层的厚度变化，调节给棉罗拉电机的转速，从而控制输出棉条的粗细和重量。棉箱气压控制部分主要是根据棉箱内气压的大小来调节棉箱风机的供棉速度，以此来调整棉层的厚度，也是一种开环的控制方式。自调匀整控制系统的效果取决于给棉罗拉电机转速-输入棉层厚度之间的函数关系。如果要求输出棉条重量稳定，假设梳棉机内纤维存量是定值，并且落棉率远小于1，根据质量守恒定律，给棉罗拉电机转速-输入棉层厚度之间满足如下公式
权利要求
1.一种基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，其特征在于包括 (1)、基于时间序列关联规则和支持向量机挖掘方法的棉条重量自调匀整单元；所述棉条重量自调匀整单元包括棉层厚度位移传感器、给棉罗拉、棉条厚度位移传感器、道夫、道夫测速传感器；首先根据棉层厚度位移传感器检测输入棉层的厚度变化，调节给棉罗拉的转速，从而控制输出棉条的粗细和重量，然后根据道夫前端的棉条厚度位移传感器检测的棉条厚度反馈至给棉罗拉，控制给棉罗拉的电机频率，整体构成棉条重量自调匀整闭环控制部分。
(2)、基于核主元分析和支持向量机方法的棉箱气压智能控制单元；所述棉箱气压智能控制单元包括气压传感器、棉箱风机；所述棉箱气压智能控制单元根据棉箱内气压传感器采集到的气压的大小来调节棉箱风机的供棉速度，以此来调整棉层的厚度，然后利用棉条重量自调匀整单元的棉层厚度位移传感器采集的棉层厚度数据反馈给供棉风机，从而实现棉箱气压的闭环控制； (3)、基于决策树支持向量机的梳棉机智能匀整预警单元。
2.根据权利要求I所述的基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，其特征在于包括如下步骤 a、训练测试数据采集采集的数据为各种位移传感器数据和给棉罗拉、棉箱风机、道夫的电机频率数据，数据采集周期为6个月，利用这些数据建立训练测试数据集； b、数据预处理把采集到的数据进行预处理，采用关联规则进行时间序列挖掘处理，分析数据之间的相关性，消除冗余数据，挖掘其中潜在的强关联规则； C、棉条重量自调匀整闭环控制根据道夫前端的棉条厚度位移传感器检测的棉条厚度反馈至给棉罗拉，控制给棉罗拉的电机频率，整体构成棉条重量自调匀整闭环控制部分；然后利用采集数据建立基于关联规则和支持向量机方法的棉条重量预测模型，输出最优的棉条重量预测结果和对应的给棉罗拉的电机的频率值； d、棉箱气压闭环智能控制利用棉条重量自调匀整单元的棉层厚度位移传感器采集的棉层厚度数据反馈给供棉风机，实现棉箱气压的闭环控制；然后利用核主元分析方法提取采集数据的核主元信息，并在此基础上建立基于支持向量机的棉层厚度预测模型，预测未来的供棉量变化趋势，自动调节棉箱风机的转速，达到棉层厚度稳定的目的； e、梳棉机智能匀整报警单元建立基于决策树支持向量机方法的梳棉机匀整故障识别模型，分类识别出智能匀整运行中发生的突发故障，然后及时采取相应的处理措施。
3.根据权利要求2所述的基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，其特征在于所述步骤c中的棉条重量自调匀整闭环控制建立基于关联规则和支持向量机的预测模型，输入量为匀整端的棉层厚度位移传感器信息、道夫前端的棉条厚度位移传感器信息、给棉罗拉的电机频率、道夫的转速，输出量为棉条重量，并通过控制变频器电压的大小来调节给棉罗拉的电机频率； (3a)、首先对采集的数据集进行多维关联规则挖掘，提取所有满足最小支持度的频繁项集，生成满足最小置信度的强规则，组成关联规则集合，然后对规则进行分析，去掉没有实际意义的规则；关联规则挖掘侧重于确定数据中不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和可信度阈值的多个域之间的依赖关系；设在数据集中所有事件T的集合为D，支持度S是数据集中包含事件X和事件Y的数据数与所有数据数的比，记作supOT 4 F)。置信度C是指包含X和Y的数据数与包含X的数据数之比,记作cwij&fence (X 7)，具体公式如下 支持度
4.根据权利要求2所述的基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，其特征在于所述步骤d中基于核主元分析和支持向量机方法的棉箱气压预测模型是指 (4a)、由于气压传感器数据以及棉层厚度位移传感器、棉条厚度位移传感器数据的非线性特征明显，通过关联规则提取出频繁项集后，依旧存在数据量大，维度高的问题，利用核主元分析方法分析约减后的数据信息，通过非线性映射将输入空间映射到特征空间，并在特征空间上进行主元分析；通过核函数，将非线性问题转换为线性问题，提取数据的主元信息；其中核主元分析的特征提取公式为
5.根据权利要求2所述的基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，其特征在于所述步骤e中的梳棉机智能匀整故障报警单元，建立基于决策树支持向量机的故障分离识别模型； (5a)、识别方法的训练过程是从原始采集智能控制系统的监测数据的多个分类样本模式入手，从决策树的角度来讲是先从叶节点出发，首先在所有N个单一类别样本集中根据模式样本间的类间距离超平面远近，寻找两个最难分的样本集；利用最难分类的样本集进行支持向量机(N-I)训练，把分类训练结果合并生成新的样本集； (5b)、然后在其余的单一类别样本集中，找到与步骤5a中生成的样本集之间距离超平面最近的样本集，也即是最难分离的样本集，并使用它们进行支持向量机(N-2)训练，再将它们合并得到新样本集；循环此分类过程，直到只余下最后两个样本集为止； (5c)、利用最后余下的两个样本集进行支持向量机(I)训练，形成最终的训练样本集，此时就得到了决策树的根节点；在训练过程中共建立了 N-I个支持向量机子分类器；相对于一对一算法的N (N-I)/2个分类器，该算法在程序实现过程中，提高分类准确度的同时也极大地提高了分类的效率； (5d)、在基于决策树支持向量机的分类过程中，对测试样本首先从根节点的支持向量机子分类器支持向量机(I)入手，首先确定是否有突发故障发生，如果没有发生故障则返回无故障，模型分类结束；如果发生故障事件，根据支持向量机子分类器支持向量机(2)来判 断，确定其属于哪一类型的故障，以此类推。
全文摘要
本发明涉及一个基于时间序列挖掘的梳棉机智能匀整系统，属于自动控制及纺织机械技术领域，是智能控制技术的应用，系统包括三部分(1)基于时间序列关联规则和支持向量机挖掘方法的棉条重量自调匀整单元；(2)基于核主元分析和支持向量机方法的棉箱气压智能控制单元；(3)基于决策树支持向量机的梳棉机智能匀整预警单元。本发明设计的系统不仅步骤合理，而且很大程度上提高了输出棉条的质量的稳定性，提高了生产效率，降低了生产成本。
文档编号D01G23/06GK102704054SQ20121017342
公开日2012年10月3日 申请日期2012年5月29日 优先权日2012年5月29日
发明者倪建军, 范新南, 谭宪军, 马华伟 申请人:河海大学常州校区