基于RLS自適應(yīng)濾波器的針織圓緯機(jī)旋轉(zhuǎn)周期預(yù)測方法

劉 濤 謝維波 鐘東輝 李自法 謝曉東

（1.華僑大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，廈門，361021；2.寧德公安消防支隊，寧德，352000）

引 言

定量圖像分析方法本質(zhì)上是一種提取關(guān)鍵幀[4]的方法，需要用到針織圓緯機(jī)的旋轉(zhuǎn)周期計算出一個周期所需要分析的圖片數(shù)量，但由于圓緯機(jī)在生產(chǎn)中受到使用壽命和運行環(huán)境變化等因素的影響，因此造成每轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)周期存在極大的不穩(wěn)定性。為獲取較為穩(wěn)定的旋轉(zhuǎn)周期，本文提出兩種方案進(jìn)行周期預(yù)測。方案1為單步周期預(yù)測，即采用圓緯機(jī)前轉(zhuǎn)周期作為本轉(zhuǎn)的抓拍預(yù)測周期。圓緯機(jī)運轉(zhuǎn)的前后周期之間存在一定的關(guān)聯(lián)性，在圓緯機(jī)穩(wěn)定運轉(zhuǎn)狀態(tài)下可以采用前轉(zhuǎn)周期作為本轉(zhuǎn)的預(yù)測抓拍周期。但在圓緯機(jī)實際生產(chǎn)中，運轉(zhuǎn)前后轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)速存在不穩(wěn)定性，前轉(zhuǎn)周期作為后轉(zhuǎn)周期雖然相比較固定旋轉(zhuǎn)周期更為靈活，但在預(yù)測上依然存在著極大的波動性和不可靠性。為做到本轉(zhuǎn)的預(yù)測周期和實際周期的同步吻合，本文提出方案2，即引進(jìn)遞歸最小二乘法（Recursive least square,RLS）[5-6]自適應(yīng)濾波器的方式通過機(jī)器自學(xué)習(xí)圓緯機(jī)生產(chǎn)實際周期，來得到接近實際周期的較為穩(wěn)定的預(yù)測周期。

為實現(xiàn)采用RLS自適應(yīng)濾波器對圓緯機(jī)旋轉(zhuǎn)周期的預(yù)測，本文建立了用于實際周期采集的硬件模型和軟件分析模型的上下位機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)，并依據(jù)此架構(gòu)在實際工廠雙面針織圓緯機(jī)環(huán)境上做了大量實驗采集實際周期的數(shù)據(jù)集，最后選取了可靠的數(shù)據(jù)集在Matlab上實現(xiàn)的RLS濾波器中進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)和預(yù)測分析。研究結(jié)果表明RLS濾波器對于預(yù)測針織圓緯機(jī)旋轉(zhuǎn)周期具有較好的穩(wěn)定性和收斂性，能夠較好地應(yīng)對針織圓緯機(jī)在生產(chǎn)中的突發(fā)情況。最后，根據(jù)方案1和方案2在周期預(yù)測中的不同優(yōu)勢，提出了適用于實時智能疵點檢測系統(tǒng)的周期預(yù)測處理機(jī)制。

1 背 景

1.1 智能疵點檢測

在針織圓緯機(jī)傳統(tǒng)生產(chǎn)中，往往采用人工檢測的方式來監(jiān)控生產(chǎn)中疵點布，但傳統(tǒng)方法容易受到檢測工人的主觀干擾，并且效率低下。伴隨工業(yè)視頻監(jiān)控的普及和視頻圖像處理技術(shù)的發(fā)展，采用基于機(jī)器視覺的智能疵點檢測的研究越來越多的出現(xiàn)在人們的視野之中。智能疵點檢測是對紡織物質(zhì)量進(jìn)行控制和實現(xiàn)織造及驗布工序自動化、無人化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[7]，圖1給出了針織圓緯機(jī)及智能疵點檢測模型。以往的智能疵點檢測的研究均是圍繞著提高疵點檢測算法的準(zhǔn)確度和降低算法的時間復(fù)雜度而進(jìn)行，然而將算法運用到實際工業(yè)生產(chǎn)上依然會受到生產(chǎn)環(huán)境的制約。通常的疵點檢測系統(tǒng)均采用逐幀分析法實時采集視頻圖像信息，并對圖像信息進(jìn)行快速的分析來得到分析結(jié)果。胚布的疵點信息出現(xiàn)頻率低，采用逐幀分析法會浪費大量的圖像信息，但使用定量分析方法能夠在保障不放過一條疵點信息的基礎(chǔ)上大大縮小圖像的采集量，同時降低設(shè)備的工作負(fù)荷，更加適合紡織工業(yè)現(xiàn)場。

圖1 針織圓緯機(jī)及智能疵點檢測模型Fig.1 Circular knitting machine and intelligent defect detection model

1.2 逐幀分析法

逐幀分析法本質(zhì)上是等時間差定時抓拍圖像分析方法，即在相等時間差上的時刻獲取圖像幀并對圖像進(jìn)行分析。該方法在視頻圖像分析中經(jīng)常用到，使用?？倒I(yè)陣機(jī)進(jìn)行監(jiān)控時的幀率設(shè)定范圍在0～500 Hz，每秒鐘可以獲取0～500幀圖片，對1幀突破性分析處理的所允許的時間不小于2 ms；?？倒I(yè)陣機(jī)默認(rèn)幀率為48 Hz，每秒鐘可以獲取48幀圖片，處理1幀圖片的時間約為21 ms；人眼認(rèn)為是連續(xù)運動[8]的幀率為大于16 Hz，每秒鐘可以獲取16幀圖片，處理1幀圖片的時間小于63 ms。

在針織圓緯機(jī)工業(yè)紡織生產(chǎn)中，每臺圓緯機(jī)運轉(zhuǎn)速度是根據(jù)生產(chǎn)方訂單需求和布型要求進(jìn)行人工設(shè)定的，設(shè)定范圍通常在10～20 r/min，即每轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)周期為3 000～6 000 ms。生產(chǎn)中由于圓緯機(jī)使用壽命和運行周期等環(huán)境的影響，生產(chǎn)前后周期并不完全相等，即存在運轉(zhuǎn)周期的不穩(wěn)定性問題。如采用逐幀分析法進(jìn)行圖像處理，則必須設(shè)定固定幀的方式進(jìn)行獲取圖像幀并進(jìn)行處理。但是伴隨著運轉(zhuǎn)周期的不穩(wěn)定性，這就導(dǎo)致如果設(shè)置幀率過大，則采集的圖像幀與幀之間的圖像重合信息增大，圖像處理的時間變短，對圖像處理算法的時間復(fù)雜度要求變高；如果設(shè)置幀率過小，則采集的圖像幀極有可能丟掉疵點布圖像，導(dǎo)致檢測誤報率增高。這就為針織圓緯機(jī)實時生產(chǎn)中智能檢測系統(tǒng)帶來了許多麻煩，這也是導(dǎo)致如今的圓緯機(jī)智能檢測系統(tǒng)一致停留在實驗層面而難以應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)的主要原因之一。

1.3 定量分析法

根據(jù)圓緯機(jī)在實際紡織生產(chǎn)中疵點布的特征[9]，定量分析法可以很好地解決逐幀分析法中存在的問題，由逐幀法中的固定幀獲取改為動態(tài)幀獲取圖像。在理想條件下，定量分析法要求一個圓緯機(jī)工作周期內(nèi)能夠確保定量抓拍到的圖像可以構(gòu)成本周內(nèi)所生產(chǎn)胚布的整體圖像?，F(xiàn)實生產(chǎn)中，可以根據(jù)圓緯機(jī)的圓周長度和視頻監(jiān)控視場的大小計算出圓緯機(jī)每轉(zhuǎn)抓拍圖像的最小量，再由圓緯機(jī)的旋轉(zhuǎn)周期固定每個周期內(nèi)獲取圖像幀的具體時刻，根據(jù)旋轉(zhuǎn)周期范圍和抓拍圖像的最小量范圍可知每幀圖像處理的時間范圍。在上述最小量范圍內(nèi)盡管依然存在前后幀重疊情況，但相對逐幀法已經(jīng)大大縮小了圖像的重疊信息，達(dá)到了圖像資源的最大化利用的目的，并且擴(kuò)大了每幀圖像處理的時間范圍，允許更多檢測率較高但時間復(fù)雜度較高的算法進(jìn)行實時生產(chǎn)檢測。在定量分析法中，由于每轉(zhuǎn)的轉(zhuǎn)速存在著運轉(zhuǎn)不穩(wěn)定狀態(tài)，視覺監(jiān)控?zé)o法設(shè)定固定的旋轉(zhuǎn)周期，從而也就無法精確地捕獲本圈布匹完善的疵點圖像信息，因而預(yù)測準(zhǔn)確的旋轉(zhuǎn)周期就變成了分析定量抓拍圖像的重點研究對象。

其中用來表示擬合優(yōu)度的為調(diào)整后的判定系數(shù)R方為0.975，這說明有97.5%的影響因素可以由此模型來加以解釋，相應(yīng)的各自變量的系數(shù)顯著性概率值全都小于0.05，所有的T值均大于臨界值T（27-3-1）=2.069，表示結(jié)果在α=0.05的水平上是顯著的。此外，該回歸模型的DW值為1.4，說明隨機(jī)誤差項不存在一階序列相關(guān)；AIC值為-0.63較小意味著滯后階數(shù)較為合適?？傮w表明所建立的回歸模型比較好。

2 基于RLS自適應(yīng)濾波器的抓拍周期預(yù)測法

本文中出現(xiàn)的RC,PC,單步PC和N階PC的解釋如表1所示。

表1 本文中自定義名稱解釋Tab.1 Custom name interpretation in this paper

2.1 RLS算法

自適應(yīng)濾波器采用RLS算法，根據(jù)文獻(xiàn)[10]周期預(yù)測算法可以按式(1—6)的順序依次迭代完成。

式中：e(i)為第i次迭代的周期誤差，是RLS濾波器的誤差反饋信號[11]；RC(i)為第i次迭代的實際周期，用于作為e(i)的第一參數(shù)；PC(i-1)為第i-1次迭代輸出得到的預(yù)測周期，用于作為e(i)的第二參數(shù)。

式中：k(m)表示大小為m×1增益向量，通常k(m)值越大，RLS算法的修正能力越強(qiáng)；λ為遺忘因子，相當(dāng)于LMS算法中的步長，是個常量；m為RLS自適應(yīng)濾波器階數(shù)。

式中：P(m)表示大小為m×m的逆矩陣，需要每次迭代過程中進(jìn)行更新，每次更新都與第i-1次迭代逆矩陣P(m)、遺忘因子λ以及輸入向量u(m)有關(guān)。

式中：w(m)表示大小為m×1的權(quán)值向量，其向量值是在第i-1次迭代基礎(chǔ)上不斷累加周期誤差e(i)和增益向量k(m)的乘積構(gòu)成。

式中：u(m)表示大小為m×1的輸入矩陣，該矩陣是針對RC進(jìn)行m階采樣構(gòu)成，每次迭代都要更新u(m)，更新模式為進(jìn)出隊列模式，每次迭代都要在隊頭輸入一個新的RC(i)，同時將前一次迭代的1到m-1的u向量值向隊尾推進(jìn)。

式中：PC(i)表示第i次迭代完成后得到的預(yù)測周期，即RLS濾波器的輸出，也將作為第將作為第i+1次迭代求取周期誤差e(i)的第二參數(shù)，其值為本次迭代的權(quán)值向量w(m)的轉(zhuǎn)置向量與m階輸入向量u(m)的向量積得到。

2.2 RLS自適應(yīng)濾波器周期預(yù)測工作原理

根據(jù)RLS算法構(gòu)建出如圖2所示的RLS自適應(yīng)濾波器周期預(yù)測的基本原理圖，?～⑤構(gòu)成一次迭代過程，迭代過程按照?～⑤次序進(jìn)行，濾波器輸入為實際周期RC(i)，輸出為預(yù)測周期PC(i)。

?-①-②過程完成第i次迭代求解周期誤差e(i)的任務(wù)，過程①的輸入信號RC(i)表示為針織圓緯機(jī)實際周期,過程?的輸入信號PC(i)表示為前一次迭代輸出的預(yù)測周期，RC(i)與PC(i)相減得到周期誤差e(i)。

圖2 RLS自適應(yīng)濾波器的周期預(yù)測法基本原理圖Fig.2 Basic principle of cycle prediction for RLS adaptive filter

過程④完成本次迭代輸入向量u(m)的更新，更新模式采用隊列模式如圖3所示，每次迭代濾波器都會輸入一個新的RC(i)，第i次迭代時的RC(i)將作為u(m)的隊頭(Front)元素進(jìn)入隊列，第i次迭代之前的m-1次進(jìn)入隊列的元素則按照隊列順序依次向隊尾(Rear)運動，u(m)將隨著迭代的進(jìn)行不斷更新。

圖3 更新輸入向量u(m)的隊列模式圖Fig.3 Queue model of update input vectoru(m)

過程③和⑤構(gòu)建了RLS運算的核心內(nèi)容，即求解權(quán)值向量w(m)和計算預(yù)測周期PC(i)。過程③完成本次迭代權(quán)值向量w(m)的更新，w(m)是實現(xiàn)RLS自適應(yīng)濾波器周期預(yù)測的關(guān)鍵，RLS自適應(yīng)濾波器可以根據(jù)輸入的矩陣u(m)和實際周期數(shù)據(jù)RC通過自學(xué)習(xí)不斷修正w(m)權(quán)值向量，直到w(m)趨于穩(wěn)定；過程⑤完成本次迭代的預(yù)測周期PC(i)輸出，其值為權(quán)值向量w(m)的轉(zhuǎn)置向量與輸入向量u(m)的向量積進(jìn)行累加得到。

RLS 運算核心如圖 4 所示，“1”“2”和“3”分別表示增益向量k(m)、逆矩陣P(m)和輸入向量u(m)的更新過程。根據(jù)式(2),k(m)更新需要用到本次迭代更新前的輸入向量u(m)和逆矩陣P(m)以及遺忘因子λ；根據(jù)式(3)，P(m)更新需要用到本次迭代更新前的逆矩陣P(m)和輸入向量u(m)，更新后的增益向量k(m)，以及遺忘因子λ；根據(jù)式(4)，w(m)更新則需要用到本次迭代更新前的權(quán)值向量w(m)、更新后的增益向量k(m)和?-①-②過程計算得到的周期誤差e(i)；u(m)更新則發(fā)生在w(m)更新之后；最后，根據(jù)式(6)，完成過程⑤計算得到本次迭代的預(yù)測周期PC(i)。

圖4 RLS運算核心Fig.4 Computing core of RLS

3 實驗分析

3.1 數(shù)據(jù)獲取

在上下位機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)（圖5）中針織圓緯機(jī)、接近開關(guān)和接近開關(guān)串口信號生成與上傳構(gòu)成系統(tǒng)的下位機(jī)，即針織圓緯機(jī)的硬件模型；接近開關(guān)串口信號分析與RLS濾波器預(yù)測分析構(gòu)成系統(tǒng)的上位機(jī)，即針織圓緯機(jī)的軟件模型。在下位機(jī)中“1”和“2”構(gòu)成一個接近開關(guān)，“1”為紅外探頭，被固定在針織圓緯機(jī)機(jī)臺內(nèi)壁，“2”為能夠阻斷紅外光線的被固定在能夠隨針織圓緯機(jī)進(jìn)行圓周運動的圓周外壁螺母。

接近開關(guān)信號為9字節(jié)串口信號，接近開關(guān)信號協(xié)議如表2所示，字節(jié)信息均采用16進(jìn)制，即00-FF樣式?！白诸^”采用統(tǒng)一的“005A”信息，確保了設(shè)備的統(tǒng)一性和安全性；“設(shè)備地址”用戶可以根據(jù)圓緯機(jī)的數(shù)量自定義信息，便于統(tǒng)一化設(shè)備管理；“命令”統(tǒng)一采用“01”信息，主要是為了區(qū)分除去串口信號以外的其他命令信息；“保留”的4字節(jié)暫時未作任何處理；“校驗和”是前面8個字節(jié)信息之和，可用于上位機(jī)校驗接近開關(guān)信號的準(zhǔn)確性。

圖5 上下位機(jī)系統(tǒng)架構(gòu)圖Fig.5 Up-down system architecture

表2 接近開關(guān)信號協(xié)議Tab.2 Proximity switch signal protocol

針織圓緯機(jī)每工作一圈，接近開關(guān)均可以產(chǎn)生一個串口信號，并通過RS485/RS232協(xié)議上傳到上位機(jī)，上位機(jī)通過USB轉(zhuǎn)串口接收串口信號，進(jìn)而在上位機(jī)上完成串口信號分析，并獲取實際周期RC數(shù)據(jù)集過程,詳細(xì)的采集數(shù)據(jù)過程如下。

步驟1接近開關(guān)串口信號生成與上傳。當(dāng)“2”接近“1”時能夠產(chǎn)生一個9字節(jié)接近開關(guān)信號，該串口信號可以通過串口傳輸線（RS485/RS232）再經(jīng)USB轉(zhuǎn)串口被上傳到上位機(jī)。

步驟2接近開關(guān)串口信號分析。待上位機(jī)接收到串口信號之后，要對串口信號進(jìn)行校驗和分析，進(jìn)而判斷當(dāng)前串口信號是否正確，用于排除下位機(jī)因受環(huán)境因素干擾上傳的錯誤的串口信號。在接近開關(guān)能夠正常工作下，當(dāng)上位機(jī)接收到第二個接近開關(guān)信號時，即認(rèn)為針織圓緯機(jī)旋轉(zhuǎn)一周，此時上位機(jī)可根據(jù)接收到的兩個接近開關(guān)的信號的時間，計算出針織圓緯機(jī)經(jīng)過的一轉(zhuǎn)的旋轉(zhuǎn)周期，標(biāo)識為RC，并且將當(dāng)前的第二個接近開關(guān)信號作為下一轉(zhuǎn)的的第一個接近開關(guān)信號，按照此過程可依次計算出每一轉(zhuǎn)的RC。

步驟3收集并制作RC數(shù)據(jù)集。根據(jù)步驟1和2所述，設(shè)計軟件工具在真實的紡織工廠的圓緯機(jī)環(huán)境中進(jìn)行RC收集，由于在真實紡織環(huán)境中，紡織生產(chǎn)作業(yè)存在著許多突發(fā)因素，如斷針、斷線和工人手控停機(jī)等都會對RC數(shù)據(jù)集造成不可靠的影響，且對RC數(shù)據(jù)集的大小造成絕對的影響，本文實驗選擇在實驗圓緯機(jī)上進(jìn)行了多次采集，之后通過對比分析選取了大小為4 578的RC數(shù)據(jù)集（圖6）。

3.2 實驗設(shè)計

本文設(shè)計了未采用RLS濾波器的單步PC和采用RLS濾波器的N階PC的對比實驗，實驗平臺為Matlab，RLS算法在應(yīng)用時需要對P(0)進(jìn)行賦初值。根據(jù)文獻(xiàn)[12]可知，RLS遺忘因子的取值范圍為0.9＜λ＜1，經(jīng)反復(fù)實驗，對于任意一組RC數(shù)據(jù)，設(shè)定RLS濾波器λ=0.98，P(0)=(1/λ)×eye，eye表示大小為m×m的單位矩陣。

實驗設(shè)計分為兩部分：(1)尋找RLS濾波器最佳階數(shù)實驗；(2)單步周期預(yù)測與RLS濾波器N階周期預(yù)測對比實驗。實驗數(shù)據(jù)均為大小4 578的實際周期RC數(shù)據(jù)樣本。

為尋找RLS濾波器最佳階數(shù)，設(shè)計RLS濾波器誤差權(quán)重（Power）隨階數(shù)N變化的實驗。誤差權(quán)重（Power）采用周期誤差e(i)的平方數(shù)表示，即Power=e(i)×e(i)。階數(shù)N人為取值2到30。設(shè)計4 578次RLS自適應(yīng)濾波器的迭代過程，伴隨迭代的進(jìn)行，e(i)將趨于平穩(wěn)狀態(tài)，再計算出Power值，根據(jù)階數(shù)N的不同取值重復(fù)上述迭代過程，可獲取誤差權(quán)重Power與階數(shù)N的關(guān)系圖。

在單步周期預(yù)測與RLS濾波器N階周期預(yù)測對比實驗中，單步周期預(yù)測是將第i次迭代的實際周期RC(i)作為第i-1次迭代的預(yù)測周期PC(i)，最終獲取4 577組預(yù)測周期；RLS濾波器的階數(shù)可以通過實驗(1)選取最佳階數(shù)，然后根據(jù)RLS自適應(yīng)濾波器周期預(yù)測工作原理在Matlab平臺上設(shè)計程序，測試RC數(shù)據(jù)集，獲取4 579組預(yù)測周期。

圖6 實際周期(RC)數(shù)據(jù)樣本Fig.6 Real cycle(RC)data sample

3.3 實驗結(jié)果與分析

圖7給出了LS濾波器誤差權(quán)重（Power）隨階數(shù)N的變化分布圖，由于1階PC可近似看作單步PC，故而在分布圖并未給出1階PC。從圖7可以看出，伴隨著N的增長，Power值呈現(xiàn)先快速下跌、再緩慢上漲的分布情況，在N=16時得到Power的最小值，即認(rèn)為RLS濾波器的最佳階數(shù)在16階，即m=N=16。實驗(2)即是在16階RLS濾波器上進(jìn)行的。

圖7 RLS濾波器誤差權(quán)重分布圖Fig.7 RLS filter error power distribution

圖8（a）和圖8（b）分別表示單步PC（藍(lán)）與16階PC（綠）和RC（紅）的對比實驗結(jié)果。從圖8（a）中能夠觀察到：藍(lán)色區(qū)域覆蓋紅色區(qū)域，RC波動存在偶然性的背離狀態(tài)，并且在背離處存在著單步PC與RC嚴(yán)重背離的波動。從圖8（b）中能夠觀察到：在300左右個周期之前綠色波動完全包裹紅色波動，在300左右個周期之后轉(zhuǎn)而紅色波動包裹綠色波動，同樣RC波動存在偶然性的背離狀態(tài)，但是不存在圖8（a）中出現(xiàn)的背離現(xiàn)象。通過圖8（a）和圖8（b）的比較分析發(fā)現(xiàn)，16階PC可以有效地避免單步PC中出現(xiàn)的偶然性嚴(yán)重背離現(xiàn)象，但這也僅限于經(jīng)過300左右個周期之后，在300左右個周期之前其預(yù)測效果弱于單步PC。

圖8 單步PC、16階PC與RC的對比Fig.8 Contrast between PC of one-step or 16-order and RC

為了更加直觀地比較分析單步PC和16階PC的預(yù)測效果，對單步PC（藍(lán)）與16階PC（綠）進(jìn)行誤差對比，結(jié)果如圖9所示。通過比較分析可得到如下結(jié)論：在300左右個周期之前綠色波動覆蓋藍(lán)色波動，并且綠色波動存在偶然性的背離狀態(tài)，說明在300左右個周期之前16階PC與RC的誤差值較高，16階預(yù)測效果較差；在300左右個周期之后綠色波動反被藍(lán)色波動包裹，并且藍(lán)色波動出現(xiàn)偶然性背離狀態(tài)的地方，綠色波動并未呈現(xiàn)同樣的狀態(tài)，且波動狀態(tài)較為穩(wěn)定，說明在RLS濾波器在經(jīng)過300個周期左右的學(xué)習(xí)后，預(yù)測效果趨于穩(wěn)定，并且穩(wěn)定性要遠(yuǎn)優(yōu)于單步PC。

圖9 單步PC與16階PC誤差對比Fig.9 Error contrast between one-step PC and 16-order PC

通過上述實驗分析可知，采用16階RLS濾波器能夠有效地預(yù)測周期PC，但在預(yù)測到穩(wěn)定的PC之前需要經(jīng)過一個300左右的緩沖期對向量權(quán)值進(jìn)行自學(xué)習(xí)的過程，故而在實際針織圓緯機(jī)生產(chǎn)過程中，可在智能疵點檢測系統(tǒng)中設(shè)置如圖10所示的智能疵點檢測系統(tǒng)PC預(yù)測處理機(jī)制，即設(shè)立RLS濾波器緩沖期和RLS周期預(yù)測期，其中RLS緩沖期由單步PC構(gòu)成，RLS預(yù)測期由16階PC構(gòu)成。

圖10 智能疵點檢測系統(tǒng)周期預(yù)測處理機(jī)制Fig.10 Cycle prediction processing mechanism of intelligent defect detection system

4 結(jié)束語

本文將RLS自適應(yīng)濾波器用于針織圓緯機(jī)旋轉(zhuǎn)周期預(yù)測，分析了RLS濾波器的基本工作原理，搭建了采集旋轉(zhuǎn)周期數(shù)據(jù)集的上下位系統(tǒng)架構(gòu)，并利用上下位系統(tǒng)在針織圓緯機(jī)上采集了實時工作的實際周期數(shù)據(jù)，最后在Matlab平臺設(shè)計了兩個實驗：（1）尋找RLS濾波器最佳階數(shù)實驗。結(jié)果表明，能夠通過RLS濾波器準(zhǔn)確找到在針織圓緯機(jī)上進(jìn)行RLS周期預(yù)測的最佳階數(shù)。（2）單步周期預(yù)測與RLS濾波器N階周期預(yù)測對比實驗。實驗表明，相對于單步周期預(yù)測，RLS濾波器能夠在確認(rèn)階數(shù)的基礎(chǔ)上得到較為穩(wěn)定的周期預(yù)測結(jié)果。為解決緩沖期在智能疵點檢測系統(tǒng)周期預(yù)測中的限制性，本文結(jié)合單步周期預(yù)測和RLS濾波器N階周期預(yù)測的不同特性，得到了智能疵點檢測系統(tǒng)周期預(yù)測處理機(jī)制。