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基于BP神经网络的缝纫工序状态识别

2021-05-07张守京郭文飞张荣川

轻工机械 2021年2期
关键词:信号

张守京, 郭文飞*, 张荣川

(1.西安工程大学 机电工程学院, 陕西 西安 710048;2.西安工程大学 西安市现代智能纺织装备重点实验室, 陕西 西安 710048)

服装生产过程中由于工作环境不同,平缝机(平缝机是服装加工中最常见的加工设备之一)的性能不同,缝纫工人的熟练程度和习惯不同,造成产品出现的质量问题不同[1-2]。目前,缝纫后产品的质量检验一般采用人工质检[3],检验服装缝纫线迹是否漂亮、柔软、稳定,以及面料缝合表面是否有缝纫皱缩、缝迹形态不良、缝线张力不良、断线、脱缝和跳针等现象。此类问题直接影响到产品的品质。由于服装生产是大批量流水线生产,因此质量评定对于质检技术人员是一项繁杂辛苦的工作。为解决服装生产缝制产品质量问题,众多研究学者提出了多种优化服装生产管理的思想[4-5]。在服装生产过程中,90%的工作量集中在缝制加工,所以研究的重点是缝制工艺生产线上出现的相关问题[6-7]。为了更好地解决这些问题,产品的工艺过程被拆分成若干和阶段工序时,要求产品品质和工艺结构需相对稳定,同时满足一定的量产;这些条件保证了流水生产方式具有较高的效率和最终产品的质量[8]。

近年来,电流信号监测生产状态在制造业中已有广泛的应用:文献[9]建立刀具电机电流与切削力、铣削力间的模型, 实时监测机床刀具的工况状态,为机床结构优化和加工工艺参数优化进行了支持性的改进;文献[10]结合切削力与主轴电流的联系,提出了基于主轴切削电流系数的铣刀磨损状态监测方法,能有效地识别新刀、正常和严重磨损3种状态;……

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