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龙图腾网获悉无锡舟控客电子设备有限公司申请的专利一种基于智能传感器的绒毛机速度调节方法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：CN120797358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511292879.6，技术领域涉及：B65H23/188；该发明授权一种基于智能传感器的绒毛机速度调节方法是由施延刚;王淼;施星舟;陈怡婷;陈怡诚;陈茜设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能传感器的绒毛机速度调节方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备智能调节技术领域，且公开了一种基于智能传感器的绒毛机速度调节方法，包括：采集目标布料的图像，判断布料张力是否稳定，并分别执行张力调节或执行拉毛效果评估，确定最终调整数据，对起绒辊齿轮比和张力控制器进行数据调整，该基于智能传感器的绒毛机速度调节方法，减少因张力不稳定导致的生产停机和质量问题，优化了张力控制和齿轮比调整，通过精确的拉毛效果模拟，提高产品的质量稳定性，支持实时监控布料张力和拉毛效果，能够及时发现并调整问题，减少次品率，能够适应不同的布料材质、密度和厚度，通过模拟和优化，适用于多种生产条件，通过精确的张力控制，减少因张力问题导致的设备磨损，降低维护成本。

本发明授权一种基于智能传感器的绒毛机速度调节方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能传感器的绒毛机速度调节方法，其特征在于：包括： 采集目标布料的图像； 对目标布料进行分析，判断布料张力是否稳定； 若布料张力不稳定，则执行张力调节，直至布料张力稳定； 若布料张力稳定，则执行拉毛效果评估； 确定最终调整数据，根据最终调整数据，对起绒辊齿轮比和张力控制器进行数据调整； 所述判断布料张力是否稳定，具体为： 提取预处理后的图像； 计算张力平衡指数： ； 其中，为所有欧式距离的方差或标准差的归一化值，为所有欧式距离的最大值，为所有欧式距离的最小值，为超参数，避免分母为零，为张力平衡指数； 计算过料均衡评价： ； 其中，为张紧辊当前扭矩与历史平均扭矩的偏差，为张紧辊的历史平均扭矩，为目标像素点到目标辊中轴线的最短距离，为目标像素点的总数，为过料均衡评价值； 定义一个阈值调整判断函数，计算指数阈值： ； 其中，为初始阈值，为预设的调整参数，为根据预设的阈值调整判断函数修正初始阈值，所得到最终的指数阈值； 定义一个张力稳定判断函数，判断布料张力是否稳定： ； 若，则判定布料张力稳定； 若，则判定布料张力不稳定； 执行张力调节，直至布料张力稳定，包括确定张力调节数据，具体为： 获取传感器类型： ； 其中，为传感器的类型，表示编码器，表示霍尔效应传感器； 安装并初始化传感器： ； 其中，为传感器初始化后的传感器的数据，为传感器初始化函数，用于初始化传感器； 使用传感器采集齿轮比相关数据： 其中，为传感器采集的数据，对于霍尔效应传感器，采集的是磁场变化的脉冲信号，对于编码器，采集的是输出的脉冲数，为数据采集函数，即为从传感器采集数据的过程； 根据采集到的数据，计算齿轮比： 其中，表示传感器类型为编码器时所使用的齿轮比计算公式，为传感器采集的编码器每转一圈的脉冲数，为传感器采集的电机每转一圈的转数，表示传感器类型为霍尔效应传感器时所使用的齿轮比计算公式，为传感器采集的齿轮齿数，为传感器检测到的脉冲数； 记录齿轮比： ； 其中，为记录后的齿轮比及其相关数据，为记录函数，用于记录齿轮比； 获取预处理后的图像； 调用张力模拟模型，提取预处理后的图像和齿轮比对应的所有张力调节数据： ； ； 其中，为张力模拟模型，用于根据输入的图像和齿轮比，提取相应的张力调节数据，为张力调节数据，为目标张力值，为达到目标张力所需的能耗，为达到目标张力所需的时间； 对于每组张力调节数据中的张力值，分别模拟应用至目标布料中，判断布料张力是否稳定； 若布料张力稳定，则将该张力值对应的一组张力调节数据定为稳定数据组； 若布料张力不稳定，则将该张力值对应的一组张力调节数据定为不稳定数据组； 整合所有稳定数据组，形成稳定调节数据集； 提取稳定调节数据集中，能耗值和时间能耗的数值均为最小的稳定数据组，定为调节数据组； 将调节数据组对应的张力调节数据，定为目标张力调节数据，记为； 执行拉毛效果评估，具体为： 获取传感器类型： ； 其中，为传感器的类型，表示编码器，表示霍尔效应传感器； 安装并初始化传感器： ； 其中，为传感器初始化后的传感器的数据，为传感器初始化函数，用于初始化传感器； 使用传感器采集齿轮比相关数据： ； 其中，为传感器采集的数据，对于霍尔效应传感器，采集的是磁场变化的脉冲信号，对于编码器，采集的是输出的脉冲数，为数据采集函数，即为从传感器采集数据的过程； 根据采集到的数据，计算齿轮比： ； ； 其中，表示传感器类型为编码器时所使用的齿轮比计算公式，为传感器采集的编码器每转一圈的脉冲数，为传感器采集的电机每转一圈的转数，表示传感器类型为霍尔效应传感器时所使用的齿轮比计算公式，为传感器采集的齿轮齿数，为传感器检测到的脉冲数； 记录齿轮比： ； 其中，为记录后的齿轮比及其相关数据，为记录函数，用于记录齿轮比； 确定满足拉毛效果的齿轮比与布料张力组合，具体为： 调用组合模拟模型，确定预处理后的图像和齿轮比对应的模拟效果： ； 其中，为预处理后的图像和齿轮比在组合模拟模型中对应的模拟效果，为组合模拟模型； 获取目标效果，记为； 判断当前齿轮比与布料张力是否满足目标效果： ； 若，则判定满足目标效果； 则不调整任何参数，绒毛机设备以当前速度运转即可； 若，则判定不满足目标效果； 则从组合模拟模型中提取所有可能的齿轮比与布料张力的组合： ； 其中，是一个列表，包含了该布料图像下所有满足目标效果的可能的齿轮比与布料张力的组合，为列表生成函数，用于从组合模拟模型中提取所有可能的齿轮比与布料张力的组合，并生成一个包含多种组合的列表，以便后续评估和选择最优组合，提供一个全面的组合列表，以评估哪些组合能够满足所需的拉毛效果； 将提取到的组合记录下来； 对每个组合进行评估，计算每个组合的能耗值、时间消耗以及模拟效果： ； 其中，为对每个组合进行评估后得到的结果，用于存储每个组合的评估结果，以便后续选择最优组合，为对提取到的每个组合进行评估的函数，为每个组合生成一个评估结果，评估每个组合的性能，为选择最优组合提供依据； 根据评估结果，选择综合性能最好的组合，定为最优组合： ； 其中，为从所有评估的组合中选择出来的最佳组合，它是能耗最低、时间最短且效果最好的组合，用于调整张力控制器和起绒辊的齿轮比，以达到最佳的生产效果，为选择最优组合的函数，它根据评估结果，选择综合性能最好的组合，确定最终的调整方案，以实现最节能、最省时且效果最好的生产过程； 确定最终调整数据，根据最终调整数据，对起绒辊齿轮比和张力控制器进行数据调整，具体为： 获取最优组合； 根据最优组合中的张力值，调整张力控制器的参数： ； 其中，为从最优组合中提取的目标张力值，表示为了达到最佳的拉毛效果，布料在输送过程中需要维持的目标张力，为比例系数，为积分时间，为微分时间，为调整比例-积分-微分PID控制器的参数的函数，比例-积分-微分PID控制器包括比例系数、积分时间和微分时间； 进行稳定性测试： ； 其中，为稳定性测试的结果，是一个布尔值，输出为True或False,表示系统是否稳定，为测试函数，用于对调整后的PID参数进行稳定性测试，确保系统能够稳定运行； 在张力监控模式下，进行自动跨度调整； 根据最优组合中的齿轮比，调整起绒辊的齿轮比； 根据电机编码器分辨率和电机旋转一圈所需要的脉冲数，计算电子齿轮比： ； 其中，为电子齿轮比，为电机编码器分辨率，为电机旋转一圈所需要的脉冲数； 将计算得到的电子齿轮比设置到起绒辊的控制系统中； 对调整后的齿轮比进行传动效率测试，确保其能够高效、稳定地运行： ； 其中，为传动效率测试的结果，表示系统是否高效运行，为传动效率测试函数，用于测试调整后的齿轮比是否能够高效运行。

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