23、基于模糊评价的氨纶状态通用监测方法及应用

基于模糊评价的氨纶状态通用监测方法及应用

1. 引言

在现代纺织工业中,包芯纱的需求日益增长。氨纶作为包芯纱的重要原料,由于预牵伸次数不当和导丝辊磨损等原因,容易断裂,导致包芯纱的缺陷增加。及时检测和处理氨纶断裂是保证包芯纱质量的重要环节。目前,大多数纺纱企业采用人工检查,不仅不能及时发现问题,还增加了劳动强度。

众多学者和企业对纺纱过程中氨纶和包芯纱的监测方法进行了研究。例如,有人提出基于机器视觉的自动控制系统来识别织物参数以查找缺陷;有人提出监测纱线缠绕质量的方法来识别空心纱;乌斯特公司的QUANTUM3系统能够监测包芯纱生产中的缺陷,并人工分离有缺陷的片段;还有人开发了基于隧道磁电阻效应的传感器来识别包芯纱断裂,以及基于电磁感应原理的双线圈差分传感器和检测装置来判断纱线状态,还有通过测量纱线输入张力来判断芯纱状态的传感器。

然而,目前大多数研究集中在直接检测包芯纱的状态,对氨纶监测的研究方案很少报道。同时,现有的检测算法复杂,硬件成本高。针对这些问题,本文提出了一种基于模糊评价的氨纶状态通用监测方法,以实时监测并及时解决氨纶的问题。

2. 低成本氨纶状态监测系统

包芯纱是通过将粗纱与氨纶按一定方向加捻并缠绕在纺织筒管上生产的。氨纶位于纺纱机上部,距离导丝辊约50cm。由于氨纶直径小、拉伸距离长,容易在一定范围内晃动,直接监测氨纶状态对硬件要求很高。

正常情况下,氨纶带动导丝辊旋转。如果氨纶断裂,导丝辊会因摩擦而停止转动。因此,该系统通过检测导丝辊的旋转来判断氨纶是否断裂,从而降低了硬件要求和算法复杂度。

监测系统由传感器、信号预处理模块、阈值比较模块、脉冲检测模块、MCU和执行器组成。系统的

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值