一种梭织机梭箱转换控制装置及控制方法与流程

本发明属于梭织机梭箱转换技术领域，尤其涉及一种梭织机梭箱转换控制装置及控制方法。

背景技术：

目前我国的色织产品很多，尤其是一些少数民族用品，例如云锦、藏袍、古代戏装、羊绒围巾制品等等，纬纱颜色的控制都局限于最多的纬纱只能使用1-7种，而且1-4色目前比较成熟，但是4色以上-7色，多梭箱的转换存在许多问题，主要来源于机械零部件多，控制部件结构复杂，调试难度大等，近年来国内基本采用电子控制电磁铁，在通过电磁铁和机械零部件来一起控制多梭箱升降机构，实现1-4色的纬纱自由转换。2x4的梭箱虽然已经可以制造出来合格的产品，但是由于织布机转速低，易损件多造成生产效率非常低的现象。

综上所述，现有技术存在的问题是：

现有的织布机转速低，易损件多造成生产效率非常低的现象；同时机械零部件易损耗，调试不方便，梭箱运行不稳定，电子产品和机械部件结合造成梭箱数量上不去，最多4x4，而且由于机械零部件多造成送经不良，维修成本高，车速底，生产效率只能达到65％左右；同时，现有织布机不能及时检查纬线状况，容易产生次品布；在织布过程容易产生大量的灰尘，影响环境卫生。

现在的电脑控制器控制多层气缸充气和放气中，控制信号能力差，不能准确控制多层气缸的提升，对于精密行业实用性差。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种梭织机梭箱转换控制装置及控制方法。

本发明是这样实现的，一种梭织机梭箱转换控制方法，所述梭织机梭箱转换控制方法包括：

通过电脑控制器控制多层气缸的第一个气缸、第二个气缸、第三个气缸、第四个气缸、第五个气缸充气和放气；通过第一个气缸、第二个气缸、第三个气缸、第四个气缸、第五个气缸安装的压力感应器检测压力信号，电脑控制器对压力感应器检测的压力信号基于粒子群多目标算法对压力信号进行信号特选择，分析出充气和放气的控制指令；基于粒子群多目标算法包括：

1)计算pareto前沿点，根据相关度和冗余度目标函数计算压力信号特征个体的适应度，并求出当前字符个体中的pareto前沿点，时间复杂度为o(n²)；

2)，调用分裂规则创建基本膜，完成准备工作后，表层膜内开始分裂生成m个基本膜；分裂基本膜数量m与外部档案的pareto前沿点数量相等；然后将这些存档的pareto前沿点作为该基本膜内种群的最优个体；最后，将其余各个个体放入距离自身最近的pareto前沿点所在基本膜中，时间复杂度为o(n×r)；

3)，基本膜内独立执行粒子群算法，各个基本膜内，以最先存入外部档案内的pareto前沿点为种群最优个体，运用公式xt+1＝xt+vt+1和

和公式

π＝(v,t,c,μ,ω1,…,ωm,(r1,ρ1),…(rm,ρm))，计算新的个体速度和位置；并根据最新的位置重新计算适应度；其中，公式xt+1＝xt+vt+1中，vt，vt+1分别是第t和第t+1次飞行的速度；xt，xt+1分别是经过第t和第t+1次飞行后粒子落在的位置；公式(4)中，v为字母表，其所包含元素为字符对象。它是对细胞内新陈代谢元素、物质的抽象；为输出字母表；为催化剂，这些元素在细胞进化过程中即不发生变化，也不产生新的字符；但在某些进化规则中必需有它的参与才能执行，如果不存在规则将无法被执行；μ是包含m个膜的膜结构，各个膜及其所围的区域用标号集h表示，h＝{1,2,…,m}，其中m称为该膜系统的度；ωi∈v^*(1≤i≤m)表示膜结构μ中的区域i里面含有对象的多重集，v^*是v中字符组成的任意字符对象的集合；ri(1≤i≤m)是进化规则的有限集，每一个ri是与膜结构u中的区域i相关联的，ρi是ri中的偏序关系，称为优先关系，表示规则ri执行的优先关系。ri的进化规则是二元组(u,v)，通常写成u→v，v中字符可以属于v也可以不属于v，但当某规则执行后产生了不属于v的字符对象时，执行该规则后膜被溶解；u的长度即u所含字符对象的个数称为规则u→v的半径；

电脑控制器控制电磁阀，然后通过电磁阀控制多层气缸，由上述不同气缸升降来控制梭织机制梭箱的升降；电脑控制器控制电磁阀中，基于粒子群优化方法进行控制；粒子群优化方法包括：

重新定义联合直方图中的h(e，g)以及粒子的速度和位移更新公式，粒子的速度和位移更新公式定义如下：

其中，v表示粒子速度，t表示时间，i表示第i个粒子，j表示第j个路径，w是惯性权重，c1、c2表示学习因子，pi,j表示第i个粒子经历过的最好位置，pg,j表示群体所有微粒经历过的最好位置，其中e，g分别为待匹配路径和模板路径，h(e，g)表示在最优路径e出现的位置上，在历史路径相应的位置g出现的次数；

通过粒子的速度和位移更新公式更新粒子的速度和位移，找到优解，优解公式为：

xi,j表示第i个粒子第j个路径所需要更新的位移，xi,j(1)表示的是xi,j的下一个，每次都在变化，下一次就为xi,j(2)；

同时，通过电脑控制器启动吸尘器对梭织机制梭箱内的灰尘进行清理。

进一步，基于粒子群多目标算法进一步包括：计算pareto前沿点前需进行初始化及适应度评估；在表层膜内生成n个字符，表示提取的雷达辐射源信号特征集个数，每个字符包含d维变量，并在满足多目标优化问题约束条件的前提下，依次对n个字符进行初始化，编码方式采用二进制编码方式；个体x＝{x1,x2,...,xd}的取值范围{0，1}，当取值为1时该特征被选中；初始化时，计算所有样本取值在各个特征上的方差，然后根据下面公式计算所选取的概率；

vj表示在第j维特征上所有样本取值的方差；当p大于0.5时，该特征易于选中；

求出当前字符个体中的pareto前沿点，时间复杂度为o(n²)后，还需进行：

初始化外部档案，pareto前沿点数量小于预设数值r，则直接将所有点存入外部档案中；pareto前沿点数量大于预设数值，根据公式计算所有pareto前沿点的拥挤距离，从拥挤距离最小的点开始逐一删除，直至备选存入外部档案的pareto前沿点数量与预设数值相等；然后将这些前沿点存放在外部档案中；式中，n表示目标函数的个数，di表示第i个字符对象的在种群中的拥挤距离，表示种群中第m个目标函数取得的最大值，表示种群中第m个目标函数取得的最小值，和是第i个字符对象在第m维两侧最临近点的第m个目标函数值，其中

进一步，所述表层膜本采用细胞型膜系统，所述细胞型膜系统的结构组成表达式如下：

∏＝(v，t，c，μω1，…，ωm(r1，ρ1)，…，(rmρm))；

其中，v为字母表，其所包含元素为字符对象。它是对细胞内新陈代谢元素、物质的抽象；

为输出字母表；

为催化剂，这些元素在细胞进化过程中即不发生变化，也不产生新的字符；但在某些进化规则中必需有它的参与才能执行，如果不存在规则将无法被执行；

μ是包含m个膜的膜结构，各个膜及其所围的区域用标号集h表示，h＝{1,2,…,m}，其中m称为该膜系统的度；

ωi∈v^*(1≤i≤m)表示膜结构μ中的区域i里面含有对象的多重集，v^*是v中字符组成的任意字符对象的集合；

ri(1≤i≤m)是进化规则的有限集，每一个ri是与膜结构u中的区域i相关联的，ρi是ri中的偏序关系，称为优先关系，表示规则ri执行的优先关系。ri的进化规则是二元组(u,v)，通常写成u→v，v中字符可以属于v也可以不属于v，但当某规则执行后产生了不属于v的字符对象时，执行该规则后膜就被溶解了；u的长度即u所含字符对象的个数称为规则u→v的半径；

整个膜系统处于给定环境中；系统由5个以上相互关联的膜按层次组合而成；最外层的膜被称为表层膜skinmembrane，而不包含其它膜结构的膜叫做基本膜elementarymembrane；每个膜所包围的部分被称为区域regions；

拥挤距离的计算公式如式所示；

式中，n表示目标函数的个数，di表示第i个字符对象的在种群中的拥挤距离，表示种群中第m个目标函数取得的最大值，表示种群中第m个目标函数取得的最小值，和是第i个字符对象在第m维两侧最临近点的第m个目标函数值，其中

进一步，粒子的位移更新方法包括：

按照xi,j＝vi,j+wvi,j对xi,j进行更改；

以概率c1h(e,g)修改(pi,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(1)为xi,j与c1h(e,g)(pi,j-xi,j)的和，pi,j-xi,j(t)表示每个粒子与个体最优位置的交换序；

以概率c2h(e,g)修改(pg,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(2)为xi,j(1)与c2h(e,g)(pg,j-xi,j)的和，pg,j-xi,j(t)表示群体最优位置与个体位置的交换序，更新位移完毕。

进一步，所述梭织机的断纬检测方法包括：

步骤1)，机器运行时每运转一圈梭床靠近一次探纬叉，当有纬纱时，探纬叉上的红外接收头和红外发射头会检测到纬纱经过，机器正常运行时电脑控制器会根据探纬叉检测到的纬纱间隔时间计算出纬纱的间隔时间平均值；

步骤2)，电脑控制器会根据平均值去除时间小于平均值的干扰信号；当纬纱断以后，探纬叉检测不到纬纱，间隔时间大于平均值的1.5倍时继电器输出控制信号，离合器断开机器停止运转；

步骤3)，产量计算方法：用户根据纬密轮的齿数输入到电脑控制器中，电脑控制器会根据纬密和探纬叉检测到的次数计算出产量；电脑控制器会根据用户的需求。

本发明另一目的在于提供一种实现所述梭织机梭箱转换控制方法的计算机程序。

本发明另一目的在于提供一种实现所述梭织机梭箱转换控制方法的信息数据处理终端。

本发明另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行项所述的梭织机梭箱转换控制方法。

本发明另一目的在于提供一种实现所述梭织机梭箱转换控制方法的梭织机梭箱转换控制装置，所述梭织机梭箱转换控制装置包括：第一侧梭箱、多层气缸、电脑控制器、第二侧梭箱、电磁阀；

第一侧梭箱、第二侧梭箱底部分别衔接多层气缸；多层气缸底部通过螺丝固定有电磁阀；

所述电脑控制器通过电路线连接电磁阀。

进一步，所述第一侧梭箱、第二侧梭箱内部包括探纬叉、钢扣、梭床、纬线、吸尘器；

梭床右端通过螺丝固定有探纬叉；梭床左端通过螺丝固定有吸尘器；梭床顶端嵌套有钢扣；纬线从探纬叉穿过，探纬叉上设置有红外接收头和红外发射头，红外接收头和红外发射头与电脑控制器电连接；

所述探纬叉通过前后调节杆连接固定块；调节支架包括固定在前后调节杆上的固定块和固定在固定块上的调节板，调节板上设置有滑槽。

综上所述，本发明的优点及积极效果为：

本发明去掉了原有的机械零部件，直接使用电脑控制气缸，使本产品从原有的4x4梭箱升级到6x6梭箱，而且不需要过多的机械控制，减少了机械传动零件多，综合间隙大的缺点，颜色的转换和制作工艺都经过电脑设计，u盘拷贝到电脑控制盒，过程简单，梭箱升降间隙小，动作快使用该产品织布机运转率达到95％以上；同时本发明采用气动控制元件和多层气缸控制，可以实现1-10色的纬纱自动换色。原来的产品是机械控制只能使用1-6种颜色的纬纱，经过技术改进的新产品填补国内没有6x6多梭箱的空白，对多种梭织机的色织产品例如云锦或藏袍、戏装或者其他少数民族的特种梭织色织产品起到了推进的作用；同时，本发明适用于各种织布机设备，解决了织布机的纬线断了，而不停车，从而避免生产次品布；通过设置的吸尘器可以净化织布环境，保持织布环境的干净卫生；整个控制装置结构简单明了，故障率低，维修方便，大大减少工人的劳动强度，提高了工作效率。

通过电脑控制器控制多层气缸的第一个气缸、第二个气缸、第三个气缸、第四个气缸、第五个气缸充气和放气；通过第一个气缸、第二个气缸、第三个气缸、第四个气缸、第五个气缸安装的压力感应器检测压力信号，电脑控制器对压力感应器检测的压力信号基于粒子群多目标算法对压力信号进行信号特选择，分析出充气和放气的控制指令中，采用了在多目标优化问题中被广泛采用的kur、zdt1、zdt2、zdt3和zdt6函数用于测试。本发明选择使用mopso、pesa2、spea2三个算法与新算法进行对比，根据运算结果进行对比分析新算法优劣。各个算法的参数设置见表1。

对比观察kup测试函数下，各算法求得的近似pareto前沿点可以看到新算法与spea2、pesa2结果基本相近，前沿点分布较均匀，不管是收敛速度还是质量都优于传统mopso算法

表1各算法的参数设置

对比观察zdt1与zdt2测试函数下，各算法求得的近似pareto前沿点可以看到新算法和mopso算法的收敛速度明显优于spea2和pesa2算法。但仔细观察可以发现，与mopso相比，新算法的近似pareto前沿点分布更加均匀。

对比观察zdt3与zdt6测试函数下，各算法求得的近似pareto前沿点可以看到各算法结果基本相近。在zst测试函数下，近似pareto前沿点在f1(x)∈[0,0.1]段，新算法要稍优于其它3种算法。

本发明采用invertedgenerationaldistance(igd)评价指来对比评估各算法的性能。对每种算法分别计算30次近似pareto前沿，随后求得这30次igd的平均值和方差(表2)。

表3不同算法在igd上的仿真结果

从各算法在不同测试函数下求得近似pareto前沿点分布图及表3中，不难看出，新算法在收敛速度方面优于spea2和pesa2两种算法，与mopso算法相近。但新算法在结果分布的均匀程度上明显优于mopso算法。

综上所述，新算法具备了收敛速度快，近似pareto前沿点分布均匀等特点，能够较好的逼近真实pareto前沿。因此，可以证明新算法在求解多目标优化问题方面是可行、有效的。

与现有的基本pso算法相比，本发明减少了迭代次数，提高了收敛速度，并且搜索的平均结果也有一定提高。通过互信息pso和基本pso算法burma14、ulysses22、oliver30和att48数据集上测试，结果显示互信息pso算法可以搜索到最优路径，搜索性能比基本pso算法有了明显提高。互信息pso算法的平均搜索距离比基本pso算法较优，体现了局部搜索能力的增强，同时也减少了迭代次数。运行50次。将互信息pso与基本pso在搜索最优值时，最主要的是互信息pso与基本pso算法相比，减少了迭代次数，提高了收敛速度，并且搜索的平均结果也有一定提高，对控制电磁阀的控制方式提供了有力保证。

附图说明

图1是本发明实施例提供的梭织机梭箱转换控制装置结构示意图；

图2是本发明实施例提供的第一侧梭箱、第二侧梭箱内部结构示意图；

图3是本发明实施例提供的探纬叉结构示意图；

图中：1、第一侧梭箱；2、多层气缸；3、电脑控制器(dmx512)；4、第二侧梭箱；5、电磁阀；6、探纬叉；7、钢扣；8、梭床；9、纬线；10、吸尘器；11、调节支架；12、前后调节杆；13、固定块；14、调节板；15、滑槽。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

如图1-图3所示，本发明实施例提供的梭织机梭箱转换控制装置包括：第一侧梭箱1、多层气缸2、电脑控制器(dmx512)3、第二侧梭箱4、电磁阀5。

第一侧梭箱1、第二侧梭箱4底部分别衔接多层气缸2；多层气缸2底部通过螺丝固定有电磁阀5；电脑控制器(dmx512)3通过电路线连接电磁阀5。

如图2所示，本发明实施例提供的第一侧梭箱、第二侧梭箱内部包括探纬叉6、钢扣7、梭床8、纬线9、吸尘器10；

梭床8右端通过螺丝固定有探纬叉6；梭床8左端通过螺丝固定有吸尘器10；梭床8顶端嵌套有钢扣7；纬线9从探纬叉6穿过，探纬叉6上设置有红外接收头和红外发射头，红外接收头和红外发射头与电脑控制器(dmx512)3电连接；电脑控制器(dmx512)3通过电路线连接吸尘器10；

如图3所示，本发明实施例提供的探纬叉6通过前后调节杆12连接固定块13；调节支架11包括固定在前后调节杆12上的固定块13和固定在固定块13上的调节板14，调节板14上设置有滑槽15。

本发明使用时，当第一侧梭箱1、第二侧梭箱4调好各自的第一梭箱，其他梭箱不需要在做调整。减少了安装调试的费用和时间浪费。当多层气缸2第一个气缸充气，梭箱就会上升，然后是二、三、四、五、逐个充气就会是梭箱位置产生1-6层的转换，这些气缸通过电脑控制器(dmx512)3控制充气和放气，电脑控制器(dmx512)3控制电磁阀5，然后通过电磁阀5控制多层气缸2，由气缸升降来控梭织机制梭箱的升降，就实现了梭箱的不同；同时，可以通过电脑控制器(dmx512)3启动吸尘器10对梭箱内的灰尘进行清理，保持梭箱的干净和卫生。

其中，梭织机的断纬检测方法如下：

步骤1，机器运行时每运转一圈梭床靠近一次探纬叉，当有纬纱时，探纬叉上的红外接收头和红外发射头会检测到纬纱经过，机器正常运行时电脑控制器(dmx512)会根据探纬叉检测到的纬纱间隔时间计算出纬纱的间隔时间平均值；

步骤2，电脑控制器(dmx512)会根据平均值去除时间小于平均值的干扰信号；因为机型不同，电压有变化电脑控制器(dmx512)会自适应不同的工作状态；当纬纱断了以后，探纬叉检测不到纬纱，间隔时间大于平均值的1.5倍时继电器输出控制信号，离合器断开机器停止运转；

步骤3，产量计算方法：用户根据纬密轮的齿数输入到电脑控制器(dmx512)中，电脑控制器(dmx512)会根据纬密和探纬叉检测到的次数计算出产量；电脑控制器(dmx512)会根据用户的需求。

下面结合具体分析对本发明作进一步描述。

本发明实施例提供的梭织机梭箱转换控制方法，包括：

通过电脑控制器控制多层气缸的第一个气缸、第二个气缸、第三个气缸、第四个气缸、第五个气缸充气和放气；通过第一个气缸、第二个气缸、第三个气缸、第四个气缸、第五个气缸安装的压力感应器检测压力信号，电脑控制器对压力感应器检测的压力信号基于粒子群多目标算法对压力信号进行信号特选择，分析出充气和放气的控制指令；基于粒子群多目标算法包括：

1)计算pareto前沿点，根据相关度和冗余度目标函数计算压力信号特征个体的适应度，并求出当前字符个体中的pareto前沿点，时间复杂度为o(n²)；

2)，调用分裂规则创建基本膜，完成准备工作后，表层膜内开始分裂生成m个基本膜；分裂基本膜数量m与外部档案的pareto前沿点数量相等；然后将这些存档的pareto前沿点作为该基本膜内种群的最优个体；最后，将其余各个个体放入距离自身最近的pareto前沿点所在基本膜中，时间复杂度为o(n×r)；

3)，基本膜内独立执行粒子群算法，各个基本膜内，以最先存入外部档案内的pareto前沿点为种群最优个体，运用公式xt+1＝xt+vt+1和

和公式

π＝(v,t,c,μ,ω1,…,ωm,(r1,ρ1),…(rm,ρm))，计算新的个体速度和位置；并根据最新的位置重新计算适应度；其中，公式xt+1＝xt+vt+1中，vt，vt+1分别是第t和第t+1次飞行的速度；xt，xt+1分别是经过第t和第t+1次飞行后粒子落在的位置；公式(4)中，v为字母表，其所包含元素为字符对象。它是对细胞内新陈代谢元素、物质的抽象；为输出字母表；为催化剂，这些元素在细胞进化过程中即不发生变化，也不产生新的字符；但在某些进化规则中必需有它的参与才能执行，如果不存在规则将无法被执行；μ是包含m个膜的膜结构，各个膜及其所围的区域用标号集h表示，h＝{1,2,…,m}，其中m称为该膜系统的度；ωi∈v^*(1≤i≤m)表示膜结构μ中的区域i里面含有对象的多重集，v^*是v中字符组成的任意字符对象的集合；ri(1≤i≤m)是进化规则的有限集，每一个ri是与膜结构u中的区域i相关联的，ρi是ri中的偏序关系，称为优先关系，表示规则ri执行的优先关系。ri的进化规则是二元组(u,v)，通常写成u→v，v中字符可以属于v也可以不属于v，但当某规则执行后产生了不属于v的字符对象时，执行该规则后膜被溶解；u的长度即u所含字符对象的个数称为规则u→v的半径；

电脑控制器控制电磁阀，然后通过电磁阀控制多层气缸，由上述不同气缸升降来控制梭织机制梭箱的升降；电脑控制器控制电磁阀中，基于粒子群优化方法进行控制；粒子群优化方法包括：

重新定义联合直方图中的h(e，g)以及粒子的速度和位移更新公式，粒子的速度和位移更新公式定义如下：

其中，v表示粒子速度，t表示时间，i表示第i个粒子，j表示第j个路径，w是惯性权重，c1、c2表示学习因子，pi,j表示第i个粒子经历过的最好位置，pg,j表示群体所有微粒经历过的最好位置，其中e，g分别为待匹配路径和模板路径，h(e，g)表示在最优路径e出现的位置上，在历史路径相应的位置g出现的次数；

通过粒子的速度和位移更新公式更新粒子的速度和位移，找到优解，优解公式为：

xi,j表示第i个粒子第j个路径所需要更新的位移，xi,j(1)表示的是xi,j的下一个，每次都在变化，下一次就为xi,j(2)；

同时，通过电脑控制器启动吸尘器对梭织机制梭箱内的灰尘进行清理。

基于粒子群多目标算法进一步包括：计算pareto前沿点前需进行初始化及适应度评估；在表层膜内生成n个字符，表示提取的雷达辐射源信号特征集个数，每个字符包含d维变量，并在满足多目标优化问题约束条件的前提下，依次对n个字符进行初始化，编码方式采用二进制编码方式；个体x＝{x1,x2,...,xd}的取值范围{0，1}，当取值为1时该特征被选中；初始化时，计算所有样本取值在各个特征上的方差，然后根据下面公式计算所选取的概率；

vj表示在第j维特征上所有样本取值的方差；当p大于0.5时，该特征易于选中；

求出当前字符个体中的pareto前沿点，时间复杂度为o(n²)后，还需进行：

初始化外部档案，pareto前沿点数量小于预设数值r，则直接将所有点存入外部档案中；pareto前沿点数量大于预设数值，根据公式计算所有pareto前沿点的拥挤距离，从拥挤距离最小的点开始逐一删除，直至备选存入外部档案的pareto前沿点数量与预设数值相等；然后将这些前沿点存放在外部档案中；式中，n表示目标函数的个数，di表示第i个字符对象的在种群中的拥挤距离，表示种群中第m个目标函数取得的最大值，表示种群中第m个目标函数取得的最小值，和是第i个字符对象在第m维两侧最临近点的第m个目标函数值，其中

所述表层膜本采用细胞型膜系统，所述细胞型膜系统的结构组成表达式如下：

其中，v为字母表，其所包含元素为字符对象。它是对细胞内新陈代谢元素、物质的抽象；

为输出字母表；

为催化剂，这些元素在细胞进化过程中即不发生变化，也不产生新的字符；但在某些进化规则中必需有它的参与才能执行，如果不存在规则将无法被执行；

μ是包含m个膜的膜结构，各个膜及其所围的区域用标号集h表示，h＝{1,2,…,m}，其中m称为该膜系统的度；

ωi∈v^*(1≤i≤m)表示膜结构μ中的区域i里面含有对象的多重集，v^*是v中字符组成的任意字符对象的集合；

ri(1≤i≤m)是进化规则的有限集，每一个ri是与膜结构u中的区域i相关联的，ρi是ri中的偏序关系，称为优先关系，表示规则ri执行的优先关系。ri的进化规则是二元组(u,v)，通常写成u→v，v中字符可以属于v也可以不属于v，但当某规则执行后产生了不属于v的字符对象时，执行该规则后膜就被溶解了；u的长度即u所含字符对象的个数称为规则u→v的半径；

整个膜系统处于给定环境中；系统由5个以上相互关联的膜按层次组合而成；最外层的膜被称为表层膜skinmembrane，而不包含其它膜结构的膜叫做基本膜elementarymembrane；每个膜所包围的部分被称为区域regions；

拥挤距离的计算公式如式所示；

式中，n表示目标函数的个数，di表示第i个字符对象的在种群中的拥挤距离，表示种群中第m个目标函数取得的最大值，表示种群中第m个目标函数取得的最小值，和是第i个字符对象在第m维两侧最临近点的第m个目标函数值，其中

粒子的位移更新方法包括：

按照xi,j＝vi,j+wvi,j对xi,j进行更改；

以概率c1h(e,g)修改(pi,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(1)为xi,j与

c1h(e,g)(pi,j-xi,j)的和，pi,j-xi,j(t)表示每个粒子与个体最优位置的交换序；

以概率c2h(e,g)修改(pg,j-xi,j)的交换序，得到xi,j(2)为xi,j(1)与c2h(e,g)(pg,j-xi,j)的和，pg,j-xi,j(t)表示群体最优位置与个体位置的交换序，更新位移完毕。

所述梭织机的断纬检测方法包括：

步骤1)，机器运行时每运转一圈梭床靠近一次探纬叉，当有纬纱时，探纬叉上的红外接收头和红外发射头会检测到纬纱经过，机器正常运行时电脑控制器会根据探纬叉检测到的纬纱间隔时间计算出纬纱的间隔时间平均值；

步骤2)，电脑控制器会根据平均值去除时间小于平均值的干扰信号；当纬纱断以后，探纬叉检测不到纬纱，间隔时间大于平均值的1.5倍时继电器输出控制信号，离合器断开机器停止运转；

步骤3)，产量计算方法：用户根据纬密轮的齿数输入到电脑控制器中，电脑控制器会根据纬密和探纬叉检测到的次数计算出产量；电脑控制器会根据用户的需求。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等。

以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。