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龙图腾网获悉杭州新丝路布业有限公司申请的专利一种面向涤粘色纺抗静电面料的智能化生产方法及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120782132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511269731.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种面向涤粘色纺抗静电面料的智能化生产方法及介质是由谢益斌;杜思俊;方斌;缪璐璐设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向涤粘色纺抗静电面料的智能化生产方法及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及工业数据处理及分析领域，具体为一种面向涤粘色纺抗静电面料的智能化生产方法及介质。本发明具体实现步骤如下：采集导电纤维断裂所产生的声学数据流，并同步采集图像数据流，对纱线毛羽及断头进行精细化分类与量化，采用卡尔曼滤波融合多源数据，并输入门控循环神经网络以预测未来质量偏差，基于模型预测控制算法生成最优控制动作序列，主动调节多项工艺参数以规避生产缺陷。本发明实现了从被动缺陷检测到主动缺陷规避的根本性转变，不仅显著提升了缺陷预测精度与控制最优性，更通过精细化的缺陷分类增强了对生产过程的诊断与洞察能力。

本发明授权一种面向涤粘色纺抗静电面料的智能化生产方法及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向涤粘色纺抗静电面料的智能化生产方法，其特征在于，包括： 将声学波导集中器布置在紧邻纱线运行路径的位置，并采集单根导电纤维断裂产生的高频声学信号，所述高频声学信号通过安装在所述声学波导集中器焦点处的声学发射传感器阵列上组成第一数据流； 利用多个图像传感器同步捕捉图像数据，使用双边滤波技术对所述图像数据进行预处理，基于图论及局部阈值算法构建毛羽监测模型，利用所述毛羽监测模型进行毛羽检测与分类，生成量化毛羽指标并处理，组成第二数据流； 基于图像分析结果，利用时间同步的第一数据流和第二数据流通过卡尔曼滤波执行融合，确定未来预测偏差，并在有限预测时域内，通过最小化未来预测偏差与控制输入变化惩罚的二次型成本函数，计算最优控制动作序列，基于所述最优控制动作序列协同调节多个纺织工艺参数，最小化所述未来预测偏差； 采用卡尔曼滤波算法，对时间同步的所述第一数据流和所述第二数据流进行数据融合，获得一个统一的当前过程状态估计，将融合后的当前状态估计输入到基于门控循环神经网络的时间序列预测模型中，并由所述预测模型输出包含未来预测时域内多个关键质量属性预测值的多维向量作为未来预测向量； 在每个控制周期的开始，获取最新生成的所述未来预测向量，从工艺数据库中读取代表理想产品质量的目标质量向量，并逐分量计算所述未来预测向量与所述目标质量向量之间的差异，形成一个偏差向量，该偏差向量即为所述未来预测偏差； 采用模型预测控制算法，定义二次型成本函数，所述成本函数具体包括所述未来预测偏差的平方成比例的性能惩罚项和与控制动作的幅度和变化率成比例的控制努力惩罚项，并将优化过程构建为在线约束优化问题，其中，约束为预设的工艺硬性规定，包括执行器的物理极限与工艺安全要求，在满足所述约束的条件下，采用数值优化算法在线求解能在整个预测时域内使所述成本函数总和最小化的唯一控制动作序列，并将该序列作为所述最优控制动作序列输出。

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