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专利名称：浆纱过程上浆率实时在线检测方法
技术领域：
上浆率是浆纱质量好坏的重要指标之一。上浆率过大或过小都将严重影响浆纱的质量，给织造生产带来不便，甚至造成大量的原料浪费。为了保证浆纱质量，首先需要对上浆率进行检测，进而控制其达到规定指标。目前，国内外现存的对上浆率进行检测的方法都存在一定的缺陷时间上的滞后性、应用范围上的局限性、检测结果的不稳定性等，不能很好的实现对上浆率的在线检测。因此，对上浆率的实时检测进行研究是保证浆纱质量的前提，也具有很大的理论价值和实用价值。本发明通过间接的方法实现上浆率实时在线检测。确定与上浆率紧密相关的可测过程参数，利用智能方法极度学习机建立模型，使用实际生产数据训练网络，寻找上浆率与这些过程参数之间的联系。将训练好极度学习机上浆率检测系统投入到实际生产中去，通过实时获得的可测参数便可得到该时刻的上浆率。该方法能够有效地克服现有生产过程中退浆法带来的大滞后问题，进而减少残次品的出现，提高浆纱质量，降低成本，为企业创造巨大经济效益。
背景技术：
目前实际生产中对上浆率的检测大都采用退浆法，这种方法通过对上浆后的纱线进行退浆、烘干并称重的方式得到上浆率，整个过程需要4-6个小时，在这期间对浆液浓度无法实现即时准确的控制，这种时间上的大滞后必然影响到纱线产品质量的保障，因此在实际生产过程中，产生大量次品的情况时有发生，对后续产品质量的保证以及能源的节约和成本的降低都带来了许多困难。因此，能够实时精确测量浆纱过程上浆率的方法是众多纺织企业所迫切需要开发的技术。

发明内容
本发明所要解决的技术问题是，通过对浆纱过程的深入分析，确定与上浆率紧密相关的可测过程参数，使用一种新的人工智能方法ELM神经网络建立模型，利用实际生产数据训练网络，获得上浆率与这些过程参数之间的联系，进而得到上浆率实时在线检测模型。本发明采用的技术方案是1.确定与上浆率紧密相关的可测过程参数。纱线的上浆方式已由早期的“单浸单压”发展到了现在广泛使用的可以在一定程度上提高浆纱质量的“双浸双压”上浆方式，也是本研究的工艺基础，具体过程如

图1所示通过对浆纱机理的深入调研和对影响上浆率因素的细致分析，浆纱过程的五个部分以及各相关参数在浆纱过程中的分布如图2所示(I)浆液浓度、粘度和温度上浆率的大小为纱线的浆料浸透率与被覆率的和，与二者均为正比例关系。实践证明，浆液粘度随浓度的增大而增大；温度对浸透率与被覆率的影响主要表现在对浆液粘度的影响上，一般情况下，浆液粘度随着浆液温度的增加而减小。在浆料调制的过程中，一般选用热稳定性好的浆料，对于不同性质的浆料、不同材质的纱线，为了使纱线的浆料浸透率和被覆率比例恰当，一般根据经验数据使浆液的浓度和粘度适宜。浆液浓度一般根据式
①设计式中，k :浆液浓度，Sa :压出加重率，s :上浆率。实际调浆过程中，为了达到一定的粘度，把浆液加热到糊化温度后，一般要先升高
到一定的温度(90 95度)，并保温一段时间后再使用。浆液粘度的经验计算公式为
权利要求
1.浆纱过程上浆率实时在线检测方法，其特征在于使用与上浆率紧密相关的可测过程参数和极度学习机，通过间接的方法建立上浆率在线检测模型。
2.权利要求1所述的浆纱过程上浆率实时在线检测方法，其特征还在于通过对浆纱机理的深入调研和对影响上浆率因素的细致分析，确定能精确反映上浆率大小的上浆率相关过程参数。
3.权利要求1所述的浆纱过程上浆率实时在线检测方法，其特征还在于在权利要求2 的基础上，使用极度学习机建立上浆率在线检测模型。
全文摘要
本发明是一种浆纱过程上浆率实时在线检测方法，针对现有上浆率测量时间滞后严重的问题，通过间接的方法实现上浆率实时在线检测。确定与上浆率紧密相关的可测过程参数，利用智能方法ELM神经网络建立模型，使用实际生产数据训练网络，寻找上浆率与这些过程参数之间的联系。将训练好的ELM神经网络上浆率检测系统投入到实际生产中去，通过实时获得的可测参数便可得到该时刻的上浆率。该方法能够有效地克服现有生产过程中退浆法带来的大滞后问题，进而减少残次品的出现，提高浆纱质量，降低成本，为企业创造巨大经济效益。
文档编号G01N33/36GK102998434SQ20121048727
公开日2013年3月27日 申请日期2012年11月26日 优先权日2012年11月26日
发明者田慧欣 申请人:天津工业大学