一种布料节能生态染整优化方法及其在染整工艺

本发明涉及布料加工控制领域，具体来说，尤其涉及一种布料节能生态染整优化方法及其在染整工艺中应用。背景技术：1、布料是指由纤维通过一定的工艺过程制成的织物。根据制作工艺和用途的不同，布料可以分为各种类型，如棉布、麻布、丝绸、羊毛布、合成纤维布等。2、布料节能生态染整是一种综合了环保和节能理念的布料处理工艺，包括纺织品的染色、整理、清洗等多个步骤，其核心目标是在保证产品质量和工艺效果的前提下，最大程度地减少能源和资源的消耗，减少有害物质的排放，对环境产生尽可能小的负面影响。3、优化布料节能生态染整的目的是通过科学和技术手段，提高染整工艺的能源利用效率和资源利用效率，减少污染物排放，实现可持续生产，其目的通过优化工艺参数和使用高效设备，减少染整过程中所需的电力、燃料等能源消耗，通过节能降耗，提高资源利用效率，从而降低生产成本，增强企业的市场竞争力。4、传统甩干室温度控制系统往往缺乏精准的温度控制，容易出现温度过高或过低的情况，导致布料处理质量不稳定，且传统的持续加热方式容易造成能源浪费，能源利用效率低，在染色过程中，现有技术常常无法根据布料种类和颜色需求进行精准的染料配方调整，导致配色错误，染色效果不佳，在染料投放量和染色时间的控制上缺乏实时监测和调整，容易造成染料浪费和环境污染。5、针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。技术实现思路1、为了克服以上问题，本发明旨在提出一种布料节能生态染整优化方法及其在染整工艺中应用，目的在于解决现有技术常常无法根据布料种类和颜色需求进行精准的染料配方调整，导致配色错误，染色效果不佳，在染料投放量和染色时间的控制上缺乏实时监测和调整，容易造成染料浪费和环境污染的问题。2、为此，本发明采用的具体技术方案如下：3、根据本发明的一个方面，提供了一种布料节能生态染整优化方法，该布料节能生态染整优化方法包括以下步骤：4、s1、对布料进行清洗去浆，并送入甩干室；5、s2、预设甩干室温度区间，并基于预设甩干室温度区间利用间断性加热进行热管理；6、s3、将甩干后的布料送入染色室，预设染料配方，并通过t-s模糊模型优化染色配方的染色参数，同时利用分光光度计对染料浓度进行在线监测；7、s4、将染色后的布料送入自动化清洗设备进行清洗，将清洗后的布料送入烘干室，预设烘干室温度区间，并在烘干室对布料进行烘干；8、s5、将烘干后的布料通过自动输送装置运输到展平设备进行布料展平，并将展平后的布料运输到预设位置进行存储；9、将甩干后的布料送入染色室，预设染料配方，并通过t-s模糊模型优化染色配方的染色参数，同时利用分光光度计对染料浓度进行在线监测包括以下步骤：10、s31、利用传送带将甩干后的布料输送到染色室入口；11、s32、识别布料的种类，并获取布料的颜色需求；12、s33、根据布料种类和颜色需求，预设染料配方；13、s34、将染料配方归一化为模糊输入变量；14、s35、基于t-s模糊模型，设定染色时间和染料浓度的模糊控制规则；15、s36、根据模糊控制规则和模糊输入变量，进行模糊推理，得出染色时间和染料浓度的具体值，将具体值当作染色配方的实际值；16、s37、使用分光光度计实时监测染液中的染料浓度；17、s38、若实时监测到的染料浓度偏离预设值，则根据t-s模糊模型调整染料投放量和染色时间，并完成布料的染色过程。18、可选地，预设甩干室温度区间，并基于预设甩干室温度区间利用间断性加热进行热管理包括以下步骤：19、s21、初始化负责决策神经网络参数和价值评估神经网络参数；20、s22、预设包含甩干室的初始温度和加热器的初始状态及目标温度区间；21、s23、利用初始化的负责决策神经网络参数，根据甩干室的温度和加热器状态选择最优的加热器动作；22、s24、在甩干室中执行选择的加热器动作，观察并记录动作执行后甩干室中新的温度和新的加热器状态；23、s25、根据甩干室的新温度和加热器状态，计算奖励值；24、s26、利用价值评估神经网络参数对奖励值进行评估，并将当前状态、动作、奖励和新状态存储到经验回放池中；25、s27、定期更新目标负责决策神经网络参数和目标价值评估神经网络参数，并跟踪当前的负责决策神经网络参数和价值评估神经网络参数的参数变化；26、s28、更新当前状态作为观察到的新状态，并判断新状态是否满足预设的训练终止条件；27、若不满足终止条件，则返回s23的步骤；28、若满足终止条件，则结束热管理过程。29、可选地，根据甩干室的新温度和加热器状态，计算奖励值包括以下步骤：30、s251、根据预设的目标温度区间，确定甩干室温度控制的范围；31、s252、计算当前甩干室温度与目标温度区间的偏差，并记录当前动作执行过程中加热器的能耗；32、s253、结合温度偏差和记录的能耗，定义奖励函数；33、s254、利用定义的奖励函数，计算当前动作的奖励值；34、其中，计算当前动作的奖励值的公式为：35、；36、式中，表示奖励值；37、表示温度偏差的权重；38、表示当前温度；39、表示目标温度；40、表示能耗的权重；41、表示加热器功率；42、表示加热时间。43、可选地，利用价值评估神经网络参数对奖励值进行评估，并将当前状态、动作、奖励和新状态存储到经验回放池中包括以下步骤：44、s261、从经验回放池中提取包括当前状态、动作、奖励和新状态的样本；45、s262、在样本中，利用新状态和目标价值评估神经网络，并计算目标q值；46、s263、基于当前状态、动作和计算得到的目标q值，利用梯度下降法更新价值评估神经网络参数；47、s264、基于当前状态和价值评估神经网络，计算负责决策神经网络的策略梯度；48、s265、利用策略梯度，利用梯度上升法更新负责决策神经网络参数；49、s266、将当前状态、动作、奖励和新状态存储到经验回放池中；50、其中，计算负责决策神经网络的策略梯度的公式为：51、；52、式中，表示负责决策神经网络的策略梯度；53、表示负责决策神经网络的参数；54、表示从经验回放池中提取的样本数量；55、表示在给定状态s下，动作a对于q值的变化率；56、s表示给定状态；57、a表示动作；58、si表示从经验回放池中提取的第i个状态；59、π（si）表示根据当前策略π选择的在状态si下的动作；60、表示在给定状态s下，策略网络的输出动作对参数的变化率。61、可选地，根据模糊控制规则和模糊输入变量，进行模糊推理，得出染色时间和染料浓度的具体值，将具体值当作染色配方的实际值包括以下步骤：62、s361、获取模糊输入变量；63、s362、利用预设的模糊隶属函数，将染料配方中的染色参数转换为模糊隶属度值；64、s363、基于t-s模糊模型，利用设定的模糊控制规则进行模糊推理，并计算模糊控制规则的输出值；65、s364、根据所有模糊规则的隶属度值，计算糊控制规则中输出值的加权平均值；66、s365、将加权平均值作为染料配方的实际值。67、可选地，基于t-s模糊模型，利用设定的模糊控制规则进行模糊推理，并计算模糊控制规则的输出值包括以下步骤：68、s3631、根据t-s模糊模型，应用设定的模糊控制规则，对于每个输入模糊输入变量，匹配对应的模糊规则；69、s3632、根据匹配的模糊规则，计算每条模糊控制规则的输出值；70、s3633、计算每条规则的隶属度值，并根据隶属度值对输出值进行加权。71、可选地，计算每条规则的隶属度值的公式为：72、；73、式中，表示模糊输入变量中染色时间在模糊集中的隶属度；74、表示模糊输入变量中染料浓度在模糊集中的隶属度；75、表示每条模糊控制规则的隶属度值。76、可选地，根据所有模糊规则的隶属度值，计算糊控制规则中输出值的加权平均值包括以下步骤：77、s3641、将所有模糊控制规则的加权输出值累加起来，得到所有模糊控制规则的加权输出值的总和；78、s3642、将所有模糊控制规则的隶属度值相加，得到所有模糊控制规则的隶属度值的总和；79、s3643、利用所有模糊控制规则的加权输出值的总和除以所有模糊控制规则的隶属度值的总和，得到最终的加权平均输出值；80、s3644、将最终的加权平均输出值作为最终的输出值。81、可选地，使用分光光度计实时监测染液中的染料浓度包括以下步骤：82、s371、取足量染液样品，去除悬浮颗粒；83、s372、在分光光度计上设定吸光度模式和检测波长，并利用纯溶剂进行校正；84、s373、将染液样品放入样品池，读取并记录吸光度值，并取多次测量的平均值；85、s374、设置测量间隔，自动读取并记录染液样品的吸光度值，并据此计算染料浓度，同时记录染液浓度变化；86、s375、分析染液浓度变化数据并绘制浓度随时间变化的曲线图，根据实时监测结果调整染液配方。87、根据本发明的另一个方面，还提供了一种布料节能生态染整优化方法在染整工艺中应用。88、相较于现有技术，本技术具有以下有益效果：89、1、本发明预设甩干室温度区间能够满足布料处理的需要，保证在适宜的温度范围内进行处理，避免了温度过高或过低可能引起的问题，通过间断性加热管理，根据实际需求灵活控制加热器的工作状态，避免了持续加热可能导致的能源浪费，提高了能源利用效率，有利于节能减排，利用神经网络决策算法，根据实时监测的甩干室温度和加热器状态动态调整加热器的工作状态，保持甩干室温度在预设范围内波动，确保处理过程稳定且符合要求，通过奖励值的计算和价值评估神经网络的更新，不断学习和优化加热管理策略，使得整个过程在保证质量的前提下达到更好的能效和效率，实现了持续的优化改进。90、2、本发明利用布料种类和颜色需求识别方法，确保使用正确的染料配方，提高染色精度，避免配色错误，基于t-s模糊模型设定染色参数，能够在复杂、多变的染色条件下进行精准控制，优化染色效果，使用分光光度计实时监测染液浓度，根据监测数据动态调整染料投放量和染色时间，保证染色质量的一致性和稳定性，通过模糊控制和实时监测，减少染料和能源的浪费，提高资源利用率，降低生产成本，根据实际染色情况，利用模糊模型动态调整染色参数，能够灵活应对生产中的变化和不确定性，确保染色效果符合预期。91、3、本发明通过自动化清洗设备进行二次清洗，能够彻底去除布料上的残留染料和化学品，保证布料的清洁度，提升染色效果的稳定性和质量，设定清洗时间、温度和水流量，可以根据布料的特性和染料的种类进行精准调节，确保清洗过程的高效和可靠，避免布料损伤，通过自动输送装置将烘干后的布料运输到展平设备，实现布料的自动化展平，减少人工操作，提升生产效率，根据布料的物理特性（如厚度、材质等）调节展平参数，保证不同类型布料的展平效果，提高产品的一致性和质量，提高了布料处理和染色工艺的质量、效率和环保性，实现了更高的生产效益和生态效益。