纺纱质量的在线控制是掌握纺纱设备运行状况、在机半成品质量的有效保障。与坯布质量控制相比，纱线质量的控制因受诸多因素（如环境温湿度波动、纤维自身属性变异，传感器数据异常、远程数据通信可靠性差、预测和控制模型欠缺等）的影响变得更加困难，加之纺纱过程的不可重复性，严重制约了纱线质量在线控制技术发展。

该团队自2004年起，在国内外较早地系统开展了纺纱、织造过程的计算机监测系统。而且，在“国家科技支撑计划项目子课题”、“中国纺织之光科技教育应用基础研究项目”的大力支持下，经过四年的科技攻关，研发了一套纺纱数据驱动的质量智能控制技术，并取得了比较突出的发明成果，具体的发明点总结如下：

（1）对海量纺纱数据进行降维、除噪处理，并对其进行统一描述，提出了一种纺纱数据统一形式化表示方法，研究了一种基于D-S证据理论的多源异构纺纱数据融合技术，进而提出了一种海量纺纱数据聚类分析Dk-means算法，保证了海量纺纱数据的完整性。

（2）基于海量纺纱数据，利用Dk-means算法从中提取最优纤维属性变量（断裂伸长），对纺纱质量特征值进行修正，提出了一种基于Dk-means算法与灰色关联分析的纺纱质量异常因素识别方法，解决了质量异常波动问题，保证了海量纺纱数据的可用性。

（3）围绕整个棉纺工序，将烟花算法引入到神经网络模型，提出了一种烟花算法改进神经网络的纺纱质量控制模型。依托海量数据，对每个工序中的纺纱质量波动机理进行了研究，研发了一种多工序递阶的纺纱质量控制技术，实现了纺纱质量的有效控制。

该成果在数据采集装置设计、纺纱数据处理与算法设计、质量控制模型与技术方面取得了多项创新性成果，目前已申请并公布的国家发明专利7项、软件著作权3项。而且，研究的海量纺纱数据统一形式化表示方法、纺纱质量异常因素辨识方法、多工序递阶的纺纱质量控制技术在咸阳华润纺织有限公司、咸阳纺织集团一分厂等纺织企业成功应用，推动了陕西省纺织企业在纺纱质量控制与管理方面的创新发展。 同时，该团队与“新疆众海新思信息技术有限公司”进行技术合作，研究的关键技术及其产品在新疆新越丝路有限公司等纺织企业成功应用和配套使用，目前已逐渐实现了产业化。

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生产监控系统在纺织企业的实际应用

多路复用数据采集装置在纺织企业的实际应用