CN114789941B - 一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法及装置 - Google Patents

一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及绕线机技术领域，公开了一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法及装置，其方法是在收到绕线启动指令并启动绕线后，一方面根据指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法、伺服电机驱动器和伺服电机来进行反馈调节，缩小指定恒张力值与实时恒张力值的差距，实现基于恒张力绕线模式来达成避免出现断线/伤线的目的，另一方面在判定实时恒张力值到达指定恒张力值后，根据来自摄像头的实时采集图像，通过基于神经网络完成预训练的收放卷状态识别模型来实时识别是否已完成收放卷，并在是时停止绕线且进行完成提醒，如此可及时发现当前物料已加工完成，利于尽快进行物料调度，进一步提高绕线加工效率及质量。

Description

一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法及装置
技术领域
本发明属于绕线机技术领域，具体地涉及一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法及装置。
背景技术
绕线机是一种用于将线状的物体缠绕到特定工件上的设备，通常用于铜线缠绕(即针对在电器产品中需要用漆包铜线绕制成的电感线圈，可以使用绕线机完成这一道或多道加工)和纺线加工(即针对在纺织行业中需要用棉纱线/人造纤维线等绕制成的且各种适合纺织机用的纱团/绽，也可使用绕线机来加工)等。为了适应高效率和高产量的要求，目前已开发出全自动绕线机，其采用多头联动设计，并采用可编程控制器作为设备的控制核心，配合机械手、气动控制元件和执行附件等来完成自动排线、自动缠脚、自动剪线和自动装卸骨架等功能，这种机型的生产效率极高，大大地降低了对人工的依赖，使得一个操作员工可以同时照看几台这样的设备，生产品质比较稳定，非常适合产量要求高的加工场合。但是现有全自动绕线机在绕线时依然还存在易断线/伤线以及不能及时发现当前物料已加工完成的问题，限制了加工效率及质量的进一步提高。
发明内容
为了解决现有全自动绕线机在绕线时存在易断线/伤线以及不能及时发现当前物料已加工完成的问题，本发明目的在于提供一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法、装置、智能绕线机、控制设备及计算机可读存储介质，既可实现基于恒张力绕线模式来达成避免出现断线/伤线的目的，又可及时发现当前物料已加工完成，利于尽快进行物料调度，进一步提高绕线加工效率及质量，便于实际应用和推广。
第一方面，本发明提供了一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法，由安装在绕线机上的控制器执行，包括：
接收来自人机交互设备的且携带有绕线模式的绕线启动指令；
在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，按照如下方式启动绕线：先根据记录在所述恒张力绕线模式中的指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法计算得到目标转速值，然后根据所述目标转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，其中，所述张力传感器安装在所述绕线机的线缆张紧轮上且用于实时测量线缆张力，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
判断所述实时恒张力值是否到达所述指定恒张力值；
在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件；
将所述实时特征量导入基于神经网络的且已预先完成训练的收放卷状态识别模型，得到实时的收放卷状态识别结果；
在所述收放卷状态识别结果为完成收放卷时，停止绕线，并生成收放卷完成提醒信息；
将所述收放卷完成提醒信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
基于上述发明内容，提供了一种可避免出现断线/伤线以及及时提醒当前物料已加工完成的新型绕线控制方案，即在收到绕线启动指令并启动绕线后，一方面根据指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法、伺服电机驱动器和伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，实现基于恒张力绕线模式来达成避免出现断线/伤线的目的，另一方面在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，根据来自摄像头的实时采集图像，通过基于神经网络完成预训练的收放卷状态识别模型来实时识别是否已完成收放卷，并在是时停止绕线且进行完成提醒，如此可及时发现当前物料已加工完成，利于尽快进行物料调度，进一步提高绕线加工效率及质量，便于实际应用和推广。
在一个可能的设计中，在接收到绕线启动指令之后且提取到实时特征量之前，所述方法还包括：
在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，按照如下方式启动绕线：根据记录在所述定速绕线模式中的指定转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来缩小所述目标转速值与所述实时转速值的差距，其中，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
判断所述实时转速值是否到达所述指定转速值；
在判定所述实时转速值到达所述指定转速值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件。
在一个可能的设计中，在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，所述方法还包括：
在启动绕线的同时启动第二计时器；
在所述第二计时器的计时到达预设的第二时长阈值时，若发现所述实时转速值还未到达所述指定转速值，则停止绕线，并生成第二故障报警信息；
将所述第二故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
在一个可能的设计中，在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，所述方法还包括：
在启动绕线的同时启动第一计时器；
在所述第一计时器的计时到达预设的第一时长阈值时，若发现所述实时恒张力值还未到达所述指定恒张力值，则停止绕线，并生成第一故障报警信息；
将所述第一故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
在一个可能的设计中，在得到实时的收放卷状态识别结果之后，所述方法还包括：
在所述收放卷状态识别结果为断线状态或缠绕状态时，停止绕线，并生成第三故障报警信息；
将所述第三故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
在一个可能的设计中，所述人机交互设备包括有触摸屏。
第二方面，本发明提供了一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制装置，适用布置于安装在绕线机上的控制器中，包括有依次通信连接的指令接收模块、绕线启动模块、比较判断模块、特征提取模块、状态识别模块、绕线停止模块和信息传送模块；
所述指令接收模块，用于接收来自人机交互设备的且携带有绕线模式的绕线启动指令；
所述绕线启动模块，用于在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，按照如下方式启动绕线：先根据记录在所述恒张力绕线模式中的指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法计算得到目标转速值，然后根据所述目标转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，其中，所述张力传感器安装在所述绕线机的线缆张紧轮上且用于实时测量线缆张力，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
所述比较判断模块，用于判断所述实时恒张力值是否到达所述指定恒张力值；
所述特征提取模块，用于在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件；
所述状态识别模块，用于将所述实时特征量导入基于神经网络的且已预先完成训练的收放卷状态识别模型，得到实时的收放卷状态识别结果；
所述绕线停止模块，用于在所述收放卷状态识别结果为完成收放卷时，停止绕线，并生成收放卷完成提醒信息；
所述信息传送模块，用于将所述收放卷完成提醒信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
在一个可能的设计中，所述绕线启动模块还用于在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，按照如下方式启动绕线：根据记录在所述定速绕线模式中的指定转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来缩小所述目标转速值与所述实时转速值的差距，其中，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
所述比较判断模块还用于判断所述实时转速值是否到达所述指定转速值；
所述特征提取模块还用于在判定所述实时转速值到达所述指定转速值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件。
第三方面，本发明提供了一种智能绕线机，包括有绕线机本体，还包括有人机交互设备、张力传感器、旋转编码器、伺服电机驱动器、伺服电机、摄像头和控制器；
所述人机交互设备，通信连接所述控制器，用于与控制人员进行人机交互，以便输入绕线启动指令以及展示来自所述控制器的信息；
所述张力传感器，安装在所述绕线机本体的线缆张紧轮上，用于实时测量线缆张力；
所述旋转编码器，安装在所述绕线机本体的绕线辊上，用于实时测量绕线辊转速；
所述伺服电机驱动器，安装在所述绕线机本体上并电连接所述伺服电机，用于驱动所述伺服电机；
所述伺服电机，安装在所述绕线机本体上，用于传动所述绕线辊旋转；
所述摄像头，安装在所述绕线机本体上并使镜头视野涵盖所述绕线机本体的收放卷部件；
所述控制器，安装在所述绕线机本体上并分别通信连接所述人机交互设备、所述张力传感器、所述旋转编码器、所述伺服电机驱动器和所述摄像头，用于执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。
第四方面，本发明提供了一种控制设备，包括有依次通信连接的存储单元、处理单元和收发单元，其中，所述存储单元用于存储计算机程序，所述收发单元用于收发消息，所述处理单元用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。
第五方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。
第六方面，本发明提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的智能绕线控制方法的流程示意图。
图2是本发明提供的在恒张力绕线模式下连续进行模糊控制绕线的工作示意图。
图3是本发明提供的智能绕线控制装置的结构示意图。
图4是本发明提供的智能绕线机的内部系统结构示意图。
图5是本发明提供的控制设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例来对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明虽然是用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明示例的实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，尽管本文可能使用术语第一和第二等等来描述各种对象，但是这些对象不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个对象和另一个对象。例如可以将第一对象称作第二对象,并且类似地可以将第二对象称作第一对象，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解，对于本文中可能出现的术语“和/或”，其仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A、单独存在B或者同时存在A和B等三种情况；对于本文中可能出现的术语“/和”，其是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A或者同时存在A和B等两种情况；另外，对于本文中可能出现的字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
如图1所示，本实施例第一方面提供的且基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法，可以但不限于由具有一定计算资源的且分别通信连接有人机交互设备、张力传感器、旋转编码器、伺服电机驱动器和摄像头的控制器执行，例如由单片机、FPGA(FieldProgrammable Gate Array，现场可编程逻辑门阵列)或PLC(Programmable LogicController，可编程逻辑控制器)等控制器执行。如图1所示，所述基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法，由安装在绕线机上的控制器执行，并可以但不限于包括有如下步骤S1～S7。
S1.接收来自人机交互设备的且携带有绕线模式的绕线启动指令。
在所述步骤S1中，所述人机交互设备用于与控制人员进行人机交互，以便所述控制人员通过人机交互操作确定所述绕线模式(其确定范围包括但不限于有恒张力绕线模式/和定速绕线模式等)以及触发向所述控制器发送所述绕线启动指令。所述人机交互设备优选包括有触摸屏，如此可以但不限于通过在所述触摸屏上配置的模式选择虚拟按键/和参数输入虚拟框来确定所述绕线模式，通过在所述触摸屏上配置的绕线启动虚拟按键来触发向所述控制器发送所述绕线启动指令，通过在所述触摸屏上配置的绕线停止虚拟按键来触发向所述控制器发送一个绕线停止指令，以及通过在所述触摸屏上配置的信息显示虚拟框来展示来自所述控制器的信息(例如后续的收放卷完成提醒信息和/或故障报警信息等)、本地时间信息和/或通讯状态，等等。此外，所述人机交互设备可以但不限于通过RS485串口、RS232串口、USB(Universal Serial Bus，通用串行总线)接口和/或RJ45网口等通信连接所述控制器或支持数据导入/导出，以及所述人机交互设备可优选安装在远离所述绕线机的位置，例如总控室。
S2.在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，按照如下方式启动绕线：先根据记录在所述恒张力绕线模式中的指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法计算得到目标转速值，然后根据所述目标转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，其中，所述张力传感器安装在所述绕线机的线缆张紧轮(即在绕线过程中用于张紧待绕线体的张紧轮)上且用于实时测量线缆张力，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转。
在所述步骤S2中，所述指定恒张力值可由所述控制人员在所述参数输入虚拟框中输入得到，其需要根据待绕线体(例如铜线)的抗拉强度来设置一个小于该抗拉强度的数值，以便确保不会出现断线/伤线问题。所述模糊控制算法是一种以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的现有智能控制方法，其可从行为上模仿人的模糊推理和决策过程，因此如图2所示，可将所述指定恒张力值T*与所述实时恒张力值T的差值作为算法输入，通过所述模糊控制算法计算得到目标转速值ω*，然后根据所述目标转速值ω*和所述实时转速值ω，通过所述伺服电机驱动器驱动所述伺服电机来进行反馈调节，进而缩小转速差距及张力差距。此外，所述张力传感器、所述旋转编码器、所述伺服电机驱动器和所述伺服电机均可采用现有产品及安装方式实现在本实施例中的设计目的，以及所述控制器还可以在获取诸如所述指定恒张力值、所述实时恒张力值、所述目标转速值和所述实时转速值等数据后，将这些数据传送至所述人机交互设备进行实时展示。
S3.判断所述实时恒张力值是否到达所述指定恒张力值。
S4.在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件。
在所述步骤S4中，若判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值，则表明当前绕线机已进入一个既高效又不易出现断线/伤线的绕线工作状态，此时就需要实时监测当前物料是否已加工完成，即启动所述摄像头进行图像采集，以便后续进行状态识别。所述摄像头用于实时采集反映当前加工状态的图像，其可以采用普通的摄像产品实现在本实施例中的设计目的。此外，从所述实时采集图像中提取出实时特征量的具体方式为现有常规的特征提取方式，例如提取待绕线体的颜色特征，以及所述控制器还可以将所述实时采集图像也传送至所述人机交互设备进行实时展示。
在所述步骤S4之前，为了在发现当前绕线机始终未进入所述既高效又不易出现断线/伤线的绕线工作状态时能够进行及时地故障报警，优选的，在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，所述方法还包括但不限于有如下步骤S401～S403：S401.在启动绕线的同时启动第一计时器；S402.在所述第一计时器的计时到达预设的第一时长阈值时，若发现所述实时恒张力值还未到达所述指定恒张力值，则停止绕线，并生成第一故障报警信息；S403.将所述第一故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。如此可促使所述控制人员/总控室及时感知故障报警，以便及时进行相应的故障排除。此外，具体可以但不限于通过在所述触摸屏上配置的第一报警指示灯来对外展示所述第一故障报警信息。
S5.将所述实时特征量导入基于神经网络的且已预先完成训练的收放卷状态识别模型，得到实时的收放卷状态识别结果。
在所述步骤S5中，所述神经网络为人工神经网络(Artificial Neural Networks，简写为ANNs)的简称，也可以称作连接模型(Connection Model)，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型；这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。因此可以基于现有常规训练方式得到所述已预先完成训练的收放卷状态识别模型，使得所述收放卷状态识别模型具有对收放卷状态进行准确识别的能力，例如识别是否已完成收放卷、是否出现断线和/或是否出现缠绕，等等。此外，所述神经网络可以但不限于具体采用卷积神经网络、BP(Back Propagation，反向传播)神经网络、RBF(Radial Basis Function，中文名称“径向基函数”)神经网络或感知器网络等实现在本实施例中的设计目的。
S6.在所述收放卷状态识别结果为完成收放卷时，停止绕线，并生成收放卷完成提醒信息。
在所述步骤S6中，若所述收放卷状态识别结果为未完成收放卷，将继续基于模糊控制算法进行反馈调节，确保张力差距维持在零值状态，实现恒张力绕线目的。此外，若在所述步骤S2～S6之间收到来自所述人机交互设备的绕线停止指令后，则也会停止绕线。
S7.将所述收放卷完成提醒信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
在所述步骤S7中，具体可以但不限于通过在所述触摸屏上配置的收放卷完成指示灯来对外展示所述收放卷完成提醒信息，以便促使所述控制人员/总控室及时感知物料用完，进而调度工业机器人进行物料取放。为了在发现断线或缠绕时能够进行及时地故障报警，优选的，在得到实时的收放卷状态识别结果之后，所述方法还包括但不限于有如下步骤S701～S702：S701.在所述收放卷状态识别结果为断线状态或缠绕状态时，停止绕线，并生成第三故障报警信息；S702.将所述第三故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。如此也可促使所述控制人员/总控室及时感知故障报警，以便及时进行相应的故障排除。此外，同样具体可以但不限于通过在所述触摸屏上配置的第三报警指示灯来对外展示所述第三故障报警信息。
由此基于前述步骤S1～S7所描述的且基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法，提供了一种可避免出现断线/伤线以及及时提醒当前物料已加工完成的新型绕线控制方案，即在收到绕线启动指令并启动绕线后，一方面根据指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法、伺服电机驱动器和伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，实现基于恒张力绕线模式来达成避免出现断线/伤线的目的，另一方面在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，根据来自摄像头的实时采集图像，通过基于神经网络完成预训练的收放卷状态识别模型来实时识别是否已完成收放卷，并在是时停止绕线且进行完成提醒，如此可及时发现当前物料已加工完成，利于尽快进行物料调度，进一步提高绕线加工效率及质量，便于实际应用和推广。
本实施例在前述第一方面的技术方案基础上，还提供了一种实现定速绕线控制的可能设计一，即在接收到绕线启动指令之后且提取到实时特征量之前，所述方法还包括但不限于有如下步骤S8～S10。
S8.在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，按照如下方式启动绕线：根据记录在所述定速绕线模式中的指定转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来缩小所述目标转速值与所述实时转速值的差距，其中，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转。
在所述步骤S8中，所述指定转速值也可由所述控制人员在所述参数输入虚拟框中输入得到，其需要根据待绕线体的抗拉强度来设置一个可以确保不会出现断线/伤线问题的数值，以便实现基于定速绕线模式来达成避免出现断线/伤线的目的。
S9.判断所述实时转速值是否到达所述指定转速值。
S10.在判定所述实时转速值到达所述指定转速值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件。
在所述步骤S10中，若判定所述实时转速值到达所述指定转速值，则也可表明当前绕线机已进入一个既高效又不易出现断线/伤线的绕线工作状态，此时就需要实时监测当前物料是否已加工完成，即启动所述摄像头进行图像采集，以便后续进行状态识别。
在所述步骤S10之前，同样为了在发现当前绕线机始终未进入所述既高效又不易出现断线/伤线的绕线工作状态时能够进行及时地故障报警，优选的，在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，所述方法还包括但不限于有如下步骤S901～S903：S901.在启动绕线的同时启动第二计时器；S902.在所述第二计时器的计时到达预设的第二时长阈值时，若发现所述实时转速值还未到达所述指定转速值，则停止绕线，并生成第二故障报警信息；S903.将所述第二故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。如此也可促使所述控制人员/总控室及时感知故障报警，以便及时进行相应的故障排除。此外，具体也可以但不限于通过在所述触摸屏上配置的第二报警指示灯来对外展示所述第二故障报警信息。
由此基于上述步骤S8～S10所描述的可能设计一，还可以实现基于定速绕线模式来达成避免出现断线/伤线的目的。
如图3所示，本实施例第二方面提供了一种实现第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法的虚拟装置，适用布置于安装在绕线机上的控制器中，包括有依次通信连接的指令接收模块、绕线启动模块、比较判断模块、特征提取模块、状态识别模块、绕线停止模块和信息传送模块；
所述指令接收模块，用于接收来自人机交互设备的且携带有绕线模式的绕线启动指令；
所述绕线启动模块，用于在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，按照如下方式启动绕线：先根据记录在所述恒张力绕线模式中的指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法计算得到目标转速值，然后根据所述目标转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，其中，所述张力传感器安装在所述绕线机的线缆张紧轮上且用于实时测量线缆张力，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
所述比较判断模块，用于判断所述实时恒张力值是否到达所述指定恒张力值；
所述特征提取模块，用于在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件；
所述状态识别模块，用于将所述实时特征量导入基于神经网络的且已预先完成训练的收放卷状态识别模型，得到实时的收放卷状态识别结果；
所述绕线停止模块，用于在所述收放卷状态识别结果为完成收放卷时，停止绕线，并生成收放卷完成提醒信息；
所述信息传送模块，用于将所述收放卷完成提醒信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
在一个可能的设计中，所述绕线启动模块还用于在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，按照如下方式启动绕线：根据记录在所述定速绕线模式中的指定转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来缩小所述目标转速值与所述实时转速值的差距，其中，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
所述比较判断模块还用于判断所述实时转速值是否到达所述指定转速值；
所述特征提取模块还用于在判定所述实时转速值到达所述指定转速值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件。
本实施例第二方面提供的前述装置的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法，于此不再赘述。
如图4所示，本实施例第三方面提供了一种应用第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法的智能绕线机，包括有绕线机本体，还包括有人机交互设备、张力传感器、旋转编码器、伺服电机驱动器、伺服电机、摄像头和控制器；所述人机交互设备，通信连接所述控制器，用于与控制人员进行人机交互，以便输入绕线启动指令以及展示来自所述控制器的信息；所述张力传感器，安装在所述绕线机本体的线缆张紧轮上，用于实时测量线缆张力；所述旋转编码器，安装在所述绕线机本体的绕线辊上，用于实时测量绕线辊转速；所述伺服电机驱动器，安装在所述绕线机本体上并电连接所述伺服电机，用于驱动所述伺服电机；所述伺服电机，安装在所述绕线机本体上，用于传动所述绕线辊旋转；所述摄像头，安装在所述绕线机本体上并使镜头视野涵盖所述绕线机本体的收放卷部件；所述控制器，安装在所述绕线机本体上并分别通信连接所述人机交互设备、所述张力传感器、所述旋转编码器、所述伺服电机驱动器和所述摄像头，用于执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。
本实施例第三方面提供的前述智能绕线机的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法，于此不再赘述。
如图5所示，本实施例第四方面提供了一种执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法的控制设备，包括有依次通信连接的存储单元、处理单元和收发单元，其中，所述存储单元用于存储计算机程序，所述收发单元用于收发消息，所述处理单元用于读取所述计算机程序，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。具体举例的，所述存储单元可以但不限于包括随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、闪存(Flash Memory)、先进先出存储器(First Input First Output，FIFO)和/或先进后出存储器(First Input LastOutput，FILO)等等；所述处理单元可以但不限于采用型号为STM32F105系列的微处理器。此外，所述控制设备还可以但不限于包括有电源单元、显示屏和其它必要的部件。
本实施例第四方面提供的前述控制设备的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法，于此不再赘述。
本实施例第五方面提供了一种存储包含如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法的指令的计算机可读存储介质，即所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。其中，所述计算机可读存储介质是指存储数据的载体，可以但不限于包括软盘、光盘、硬盘、闪存、优盘和/或记忆棒(Memory Stick)等计算机可读存储介质，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。
本实施例第五方面提供的前述计算机可读存储介质的工作过程、工作细节和技术效果，可以参见如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法，于此不再赘述。
本实施例第六方面提供了一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面或第一方面中任意可能设计所述的智能绕线控制方法。其中，所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。
最后应说明的是，本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。

Claims (8)

1.一种基于模糊控制及神经网络的智能绕线控制方法，其特征在于，由安装在绕线机上的控制器执行，包括：
接收来自人机交互设备的且携带有绕线模式的绕线启动指令；
在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，按照如下方式启动绕线：先根据记录在所述恒张力绕线模式中的指定恒张力值和来自张力传感器的实时恒张力值，通过模糊控制算法计算得到目标转速值，然后根据所述目标转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来进行反馈调节，缩小所述指定恒张力值与所述实时恒张力值的差距，其中，所述张力传感器安装在所述绕线机的线缆张紧轮上且用于实时测量线缆张力，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
判断所述实时恒张力值是否到达所述指定恒张力值；
在判定所述实时恒张力值到达所述指定恒张力值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件；
将所述实时特征量导入基于神经网络的且已预先完成训练的收放卷状态识别模型，得到实时的收放卷状态识别结果；
在所述收放卷状态识别结果为完成收放卷时，停止绕线，并生成收放卷完成提醒信息；
将所述收放卷完成提醒信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示;
在发现所述绕线模式为恒张力绕线模式后，所述方法还包括：在启动绕线的同时启动第一计时器；在所述第一计时器的计时到达预设的第一时长阈值时，若发现所述实时恒张力值还未到达所述指定恒张力值，则停止绕线，并生成第一故障报警信息；将所述第一故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
2.如权利要求1所述的智能绕线控制方法，其特征在于，在接收到绕线启动指令之后且提取到实时特征量之前，所述方法还包括：
在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，按照如下方式启动绕线：根据记录在所述定速绕线模式中的指定转速值和来自旋转编码器的实时转速值，通过伺服电机驱动器驱动伺服电机来缩小所述目标转速值与所述实时转速值的差距，其中，所述旋转编码器安装在所述绕线机的绕线辊上且用于实时测量绕线辊转速，所述伺服电机驱动器安装在所述绕线机上并电连接所述伺服电机，所述伺服电机安装在所述绕线机上且用于传动所述绕线辊旋转；
判断所述实时转速值是否到达所述指定转速值；
在判定所述实时转速值到达所述指定转速值后，从来自摄像头的实时采集图像中提取出实时特征量，其中，所述摄像头安装在所述绕线机上且使镜头视野涵盖所述绕线机的收放卷部件。
3.如权利要求2所述的智能绕线控制方法，其特征在于，在发现所述绕线模式为定速绕线模式后，所述方法还包括：
在启动绕线的同时启动第二计时器；
在所述第二计时器的计时到达预设的第二时长阈值时，若发现所述实时转速值还未到达所述指定转速值，则停止绕线，并生成第二故障报警信息；
将所述第二故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
4.如权利要求1或2所述的智能绕线控制方法，其特征在于，在得到实时的收放卷状态识别结果之后，所述方法还包括：
在所述收放卷状态识别结果为断线状态或缠绕状态时，停止绕线，并生成第三故障报警信息；
将所述第三故障报警信息传送至所述人机交互设备，以便通过所述人机交互设备进行对外展示。
5.如权利要求1或2所述的智能绕线控制方法，其特征在于，所述人机交互设备包括有触摸屏。
6.一种智能绕线机，包括有绕线机本体，其特征在于，还包括有人机交互设备、张力传感器、旋转编码器、伺服电机驱动器、伺服电机、摄像头和控制器；
所述人机交互设备，通信连接所述控制器，用于与控制人员进行人机交互，以便输入绕线启动指令以及展示来自所述控制器的信息；
所述张力传感器，安装在所述绕线机本体的线缆张紧轮上，用于实时测量线缆张力；
所述旋转编码器，安装在所述绕线机本体的绕线辊上，用于实时测量绕线辊转速；
所述伺服电机驱动器，安装在所述绕线机本体上并电连接所述伺服电机，用于驱动所述伺服电机；
所述伺服电机，安装在所述绕线机本体上，用于传动所述绕线辊旋转；
所述摄像头，安装在所述绕线机本体上并使镜头视野涵盖所述绕线机本体的收放卷部件；
所述控制器，安装在所述绕线机本体上并分别通信连接所述人机交互设备、所述张力传感器、所述旋转编码器、所述伺服电机驱动器和所述摄像头，用于执行如权利要求1～5中任意一项所述的智能绕线控制方法。
7.一种控制设备，其特征在于，包括有依次通信连接的存储单元、处理单元和收发单元，其中，所述存储单元用于存储计算机程序，所述收发单元用于收发消息，所述处理单元用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1～5中任意一项所述的智能绕线控制方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如权利要求1～5中任意一项所述的智能绕线控制方法。
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