一、研究背景与意义

（一）研究背景

随着纺织工业智能化转型的加速推进，自动络筒机作为纺织生产流程中的关键设备，其控制管理系统的性能直接影响生产效率和产品质量。STARO自动络筒机作为行业主流设备，其控制系统在稳定性、自适应性和智能化程度方面仍存在提升空间。当前纺织行业面临用工成本上升、质量要求提高等挑战，传统控制方式已难以满足现代化生产需求。物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术的发展，为络筒机控制系统的智能化升级提供了技术支撑，亟需开展系统性研究以提升设备性能和生产管理水平。

（二）研究意义

从技术层面看，本研究将推动纺织设备控制技术的创新发展，完善智能化纺机控制理论体系，为纺织装备升级提供技术参考。从应用层面看，研究成果将提升STARO自动络筒机的运行效率和稳定性，降低能耗和废品率，提高产品质量一致性，对促进纺织行业智能化转型和高质量发展具有重要价值。

二、研究现状与文献综述

（一）国内外研究现状

国际上，德国、日本等纺织机械制造强国在智能纺机控制系统研发方面处于领先地位，已形成较成熟的技术体系。国内相关研究主要集中在单机控制优化层面，对络筒机全流程智能化管理系统的研究相对不足。随着"中国制造2025"战略的推进，纺织装备智能化研究日益受到重视，但在控制算法、系统集成等方面仍需突破。

（二）文献综述

通过文献梳理发现，当前研究存在三个主要局限：一是控制策略单一，自适应能力不足；二是数据利用不充分，缺乏智能决策支持；三是系统开放性差，难以实现设备互联。这些问题的解决需要控制理论、信息技术和纺织工艺的跨学科融合。

三、研究方法与技术路线

（一）研究方法 

1. 实验研究法：本研究将构建半实物仿真实验平台，通过硬件在环（HIL）测试验证控制算法的有效性和鲁棒性。实验平台将模拟实际生产环境中的关键工艺参数和设备运行状态，采用多变量输入输出控制系统，精确复现生产过程中的动态特性。通过设计正交实验方案，系统考察不同工况下控制算法的响应特性和稳定性，为算法优化提供实证依据。实验过程将重点监测控制精度、响应速度、抗干扰能力等关键性能指标，确保算法在实际应用中的可靠性。

2. 数据驱动法：采用工业大数据分析方法，对历史生产数据进行深度挖掘和特征提取。通过建立数据驱动的过程模型，识别影响产品质量的关键工艺参数及其相互作用关系。运用机器学习算法，从海量生产数据中自主学习最优控制规则，形成自适应控制策略。该方法特别适用于复杂工艺过程，能够突破传统机理模型的局限性，实现基于数据的过程优化和决策支持。

3. 模型预测法：基于过程机理和数据驱动相结合的方法，构建多尺度质量预测模型。模型将整合物料特性、设备参数、工艺条件等多源信息，通过时间序列分析和状态估计技术，实现产品质量的在线预测和早期预警。创新性地引入迁移学习机制，使模型能够适应不同批次、不同原料的工况变化，提高预测的泛化能力。模型输出将为实时质量控制提供决策依据，支持预防性干预措施的实施。

4. 系统集成法：采用系统工程方法论，设计"感知-决策-执行"一体化的智能控制系统架构。重点解决异构设备通信协议转换、多源数据时空对齐、控制指令协同分配等关键技术问题。通过开发统一的数据中间件和控制逻辑引擎，实现生产设备、检测仪器、控制系统的无缝集成和信息互通。系统将支持模块化扩展和参数化配置，满足不同生产场景的个性化需求，形成可复制的智能制造解决方案。

（二）技术路线

1. 基础研究阶段：通过文献调研和现场考察，明确研究目标和关键技术难点。构建理论框架，设计实验方案，搭建数据采集系统，为后续研究奠定基础。

2. 算法开发阶段：基于机理分析和数据挖掘，开发先进控制算法和质量预测模型。通过仿真分析和实验验证，不断优化算法性能和适用范围。

3. 系统实现阶段：整合硬件设备和软件系统，构建完整的智能制造平台。通过系统调试和功能测试，确保各模块协同运行的稳定性和可靠性。

4. 验证优化阶段：在实际生产环境中进行系统验证，收集运行数据和使用反馈。通过迭代优化，持续提升系统性能和用户体验。

5. 推广应用阶段：总结研究成果，形成技术规范和应用指南。通过培训交流和示范推广，促进技术成果的转化应用。

四、研究创新点

（一）理论创新

1. "感知-决策-执行"闭环智能控制理论体系构建：本研究创新性地提出纺织生产全流程的智能控制理论框架，突破了传统开环控制的局限性。通过建立多源信息感知网络、智能决策中枢和精准执行系统的闭环反馈机制，实现了纺织设备从单机控制到系统协同的理论跨越。该理论特别强调"状态感知-智能分析-动态调整"的实时闭环特性，为纺织智能制造提供了全新的方法论指导。

2. 纺织设备数字孪生建模理论突破：针对纺织工艺复杂性，创新提出融合物理机理与数据驱动的混合建模方法。通过构建设备-工艺-环境的多尺度数字孪生模型，实现了虚拟空间对物理设备的精准映射，为预测性维护和工艺优化奠定理论基础。该理论解决了传统建模方法在非线性纺织系统中的适应性难题。

（二）技术创新

1. 深度强化学习控制算法研发：创新性地将深度强化学习应用于纱线张力控制领域，开发了基于DDPG算法的自适应控制系统。通过构建包含状态空间、动作空间和奖励函数的强化学习框架，实现了对不同原料、不同工艺参数的自适应调节，控制精度提升显著。该算法特别解决了纺织生产中工况多变导致的控制失准问题。