本发明涉及大圆机纱线张力智能调节的，尤其是涉及纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法、装置及设备。
背景技术：
1、在传统的大圆机纱线张力调节方法中，由于缺乏实时监测纱线张力数据的能力，无法及时发现纱线张力的变化，导致在生产过程中出现纱线张力不稳定的情况，从而影响产品质量。其次，对于纱线张力的判断主要依赖于人工经验，缺乏科学的判断依据和量化标准，导致判断结果的准确性和可靠性较低。最后，对于异常情况的处理主要依赖于人工巡检和判断，缺乏及时性和准确性，导致异常情况无法及时被发现和处理，从而影响生产效率和产品质量。
技术实现思路
1、为了解决传统方法中人工巡检和判断判断不准确不及时的问题，本技术提供纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法、装置及设备。
2、本技术的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：
3、纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，所述纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法包括：
4、实时监测纱线张力数据；
5、确定张力置信区间，判断所述纱线张力数据是否落入所述张力置信区间内；
6、若所述纱线张力数据是否落入所述张力置信区间，则根据各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间的对比结果，确定目标调整纱线和所述目标调整纱线对应的第一张力调整参数；
7、根据所述目标调整纱线，确定关联区域；
8、确定异常次数阈值，以及所述关联区域的异常发生次数，对比所述异常发生次数和所述异常次数阈值，以生成对应的推送指令。
9、通过采用上述技术方案，通过实时监测纱线张力数据，能够及时发现纱线张力的变化，从而避免了传统方法中因监测不及时而导致的纱线张力不稳定问题。其次，通过确定张力置信区间并判断纱线张力数据是否落入该区间内，实现了对纱线张力的准确判断，避免了传统方法中因人工经验判断而导致的不准确性。此外，该方法还能够根据纱线张力数据与张力置信区间的对比结果，确定目标调整纱线和对应的第一张力调整参数，从而实现了对不同纱线和不同区域的个性化调整，提高了调整效果。最后，通过确定异常次数阈值和关联区域的异常发生次数，并对比生成对应的推送指令，实现了对异常情况的及时处理，提高了生产效率和产品质量。综上所述，该方法通过实时监测、准确判断、个性化调整和及时处理等技术手段，有效解决了传统方法中存在的问题。
10、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间的对比结果，确定目标调整纱线和所述目标调整纱线对应的第一张力调整参数的步骤中，包括：
11、对比各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间，确定出对应的对比结果，所述对比结果包括第一对比集合和第二对比集合，所述第一对比集合包括各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间上端值之间的第一对比差值，所述第二对比集合包括各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间下端值之间的第二对比差值；
12、确定第一对比集合的第一优先级系数，将所述第一对比差值与所述第一优先级系数相乘，以得出第一优先值；
13、确定第二对比集合的第二优先级系数，将所述第二对比差值与所述第二优先级系数相乘，以得出第二优先值；
14、确定数值最大的第一优先值或者第二优先值为目标差值，根据所述目标差值，确定目标调整纱线；
15、根据所述目标调整纱线，确定第一张力调整参数，所述第一张力调整参数至少包括调整标识、调整幅度和调整方向。
16、通过采用上述技术方案，该技术通过对比纱线张力数据与张力置信区间，并结合优先级系数计算优先值，从而确定目标调整纱线和其对应的第一张力调整参数，实现了对纱线张力的精确调整和优化。
17、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述目标调整纱线，确定关联区域的步骤中，包括：
18、获取纺织设备配置，根据所述纺织设备配置建立初步模型，所述纺织设备配置至少包括设备机械结构和纱线布置方式；
19、获取纱线网络参数，根据所述纱线网络参数设定所述初步模型的模型参数，以生成对应的纱线关联模型，所述纱线网络参数至少包括纱线间距和纱线异常影响范围；
20、基于所述纱线关联模型，分析出目标调整纱线的张力异常在纱线网络中的传播路径；
21、根据所述传播路径，确定关联区域。
22、通过采用上述技术方案，该技术通过建立基于纺织设备配置和纱线网络参数的纱线关联模型，分析目标调整纱线张力异常的传播路径，从而确定与目标调整纱线相关的区域，实现了对纱线张力异常影响范围的准确评估和定位。
23、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述确定异常次数阈值，以及所述关联区域的异常发生次数，对比所述异常发生次数和所述异常次数阈值，以生成对应的推送指令的步骤中，包括：
24、获取历史数据和/或用户交互数据，确定异常次数阈值和异常时长区间；
25、在所述异常时长区间内监测关联区域的异常发生次数，所述异常发生次数包括区域生成次数，和/或区域内各个纱线异常生成次数的总和；
26、判断所述异常发生次数是否大于所述异常次数阈值，若所述异常发生次数大于所述异常次数阈值，则推送与所述关联区域对应的设备异常信息，若所述异常发生次数不大于所述异常次数阈值，则推送与所述关联区域对应的状态待定信息。
27、通过采用上述技术方案，该技术通过分析历史数据和用户交互数据来确定异常次数阈值和异常时长区间，并在该区间内监测关联区域的异常发生次数，根据异常发生次数与阈值的对比结果，智能推送相应的设备异常信息或状态待定信息，实现了对异常情况的及时预警和处理。
28、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述在所述异常时长区间内监测关联区所述域的异常发生次数的步骤中，包括：
29、当出现多个所述关联区域时，判断各个所述关联区域之间是否出现重叠区域，若否，则单独监测未交叉重叠的关联区域；
30、若是，则识别交叉重叠的关联区域之间的重叠区域和独立区域；
31、监测重叠区域内各个纱线异常生成次数的总和，以计算得出第一初步发生次数，并剔除所述第一初步发生次数的重复计数；
32、监测独立区域内各个纱线异常生成次数的总和，以计算得出第二初步发生次数；
33、确定所述第一初步发生次数和所述第二初步发生次数的权重系数；
34、根据所述权重系数、所述第一初步发生次数和所述第二初步发生次数，确定异常发生次数。
35、通过采用上述技术方案，该技术通过判断和处理多个关联区域之间的重叠和独立区域，监测并计算重叠区域内各个纱线异常生成次数的总和，以及独立区域内各个纱线异常生成次数的总和，并结合权重系数确定最终的异常发生次数，实现了对复杂情况下异常发生次数的准确监测和计算。
36、本技术在一较佳示例中可以进一步配置为：所述确定异常次数阈值，以及所述关联区域的异常发生次数，对比所述异常发生次数和所述异常次数阈值，以生成对应的推送指令的步骤之后，还包括：
37、根据所述关联区域，确定关联调整纱线；
38、根据所述关联调整纱线，确定第二张力调整参数；
39、根据所述第一张力调整参数、所述第二张力调整参数和关联区域，生成与所述关联区域字段对应的关键标识，并保存至标识库；
40、当第二次出现相同关联区域时，在所述标识库匹配出对应的关键标识，进而确定出对应的第一张力调整参数和第二张力调整参数。
41、通过采用上述技术方案，该技术通过将关联区域与关联调整纱线相关联，并根据第一张力调整参数和第二张力调整参数生成关键标识保存至标识库，实现了对相同关联区域的快速识别和对应调整参数的快速获取，提高了异常处理的效率和准确性。
42、本技术的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：
43、所述纱线在大圆机织造中的张力智能调节装置包括：
44、监测模块，用于实时监测纱线张力数据；
45、第一确定模块，用于确定张力置信区间，判断所述纱线张力数据是否落入所述张力置信区间内；
46、第二确定模块，用于若所述纱线张力数据是否落入所述张力置信区间，则根据各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间的对比结果，确定目标调整纱线和所述目标调整纱线对应的第一张力调整参数；
47、第三确定模块，用于根据所述目标调整纱线，确定关联区域；
48、对比模块，用于确定异常次数阈值，以及所述关联区域的异常发生次数，对比所述异常发生次数和所述异常次数阈值，以生成对应的推送指令.
49、本技术的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：
50、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法的步骤。
51、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
52、1、通过实时监测纱线张力数据，能够及时发现纱线张力的变化，从而避免了传统方法中因监测不及时而导致的纱线张力不稳定问题。其次，通过确定张力置信区间并判断纱线张力数据是否落入该区间内，实现了对纱线张力的准确判断，避免了传统方法中因人工经验判断而导致的不准确性。此外，该方法还能够根据纱线张力数据与张力置信区间的对比结果，确定目标调整纱线和对应的第一张力调整参数，从而实现了对不同纱线和不同区域的个性化调整，提高了调整效果。最后，通过确定异常次数阈值和关联区域的异常发生次数，并对比生成对应的推送指令，实现了对异常情况的及时处理，提高了生产效率和产品质量。综上所述，该方法通过实时监测、准确判断、个性化调整和及时处理等技术手段，有效解决了传统方法中存在的问题。
1.纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，其特征在于，所述纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法包括：
2.根据权利要求1所述的纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，其特征在于，所述根据各个所述纱线张力数据与所述张力置信区间的对比结果，确定目标调整纱线和所述目标调整纱线对应的第一张力调整参数的步骤中，包括：
3.根据权利要求1所述的纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，其特征在于，所述根据所述目标调整纱线，确定关联区域的步骤中，包括：
4.根据权利要求1所述的纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，其特征在于，所述确定异常次数阈值，以及所述关联区域的异常发生次数，对比所述异常发生次数和所述异常次数阈值，以生成对应的推送指令的步骤中，包括：
5.根据权利要求1所述的纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，其特征在于，所述在所述异常时长区间内监测关联区所述域的异常发生次数的步骤中，包括：
6.根据权利要求1所述的纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法，其特征在于，所述确定异常次数阈值，以及所述关联区域的异常发生次数，对比所述异常发生次数和所述异常次数阈值，以生成对应的推送指令的步骤之后，还包括：
7.纱线在大圆机织造中的张力智能调节装置，其特征在于，所述纱线在大圆机织造中的张力智能调节装置包括：
8.根据权利要求7所述的纱线在大圆机织造中的张力智能调节装置，其特征在于，所述第二确定模块包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述纱线在大圆机织造中的张力智能调节方法的步骤。
