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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(shí)際生產(chǎn)中，運(yùn)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(shí)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(shí)際周期，來得到接近實(shí)際周期的較為穩(wěn)定的預(yù)測周期。

為實(shí)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(shí)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(shí)際工廠雙面針織圓緯機(jī)環(huán)境上做了大量實(shí)驗(yàn)采集實(shí)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(shí)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(shí)時智能疵點(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)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(diǎn)檢測是對紡織物質(zhì)量進(jìn)行控制和實(shí)現(xiàn)織造及驗(yàn)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(diǎn)檢測模型。以往的智能疵點(diǎn)檢測的研究均是圍繞著提高疵點(diǎn)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(yùn)用到實(shí)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(diǎn)檢測系統(tǒng)均采用逐幀分析法實(shí)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(diǎn)信息出現(xiàn)頻率低，采用逐幀分析法會浪費(fèi)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(diǎn)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(diǎn)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，使用海康工業(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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(yùn)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(diǎn)布圖像，導(dǎo)致檢測誤報率增高。這就為針織圓緯機(jī)實(shí)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(shí)驗(yàn)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(shí)際紡織生產(chǎn)中疵點(diǎn)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(shí)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(shí)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(yùn)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(diǎn)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(diǎn)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(xiàng)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(shí)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(shí)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(shí)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(yùn)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(yùn)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(shí)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(shí)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(yùn)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(yùn)算核心Fig.4 Computing core of RLS

3 實(shí)驗(yàn)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(yùn)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(yàn)和”是前面8個字節(jié)信息之和，可用于上位機(jī)校驗(yàn)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(shí)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(yàn)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(shí)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(shí)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(shí)驗(yàn)選擇在實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)，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(shí)驗(yàn)設(shè)計分為兩部分：(1)尋找RLS濾波器最佳階數(shù)實(shí)驗(yàn)；(2)單步周期預(yù)測與RLS濾波器N階周期預(yù)測對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均為大小4 578的實(shí)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(shí)驗(yàn)。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(shí)驗(yàn)中，單步周期預(yù)測是將第i次迭代的實(shí)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(shí)驗(yàn)(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(shí)際周期(RC)數(shù)據(jù)樣本Fig.6 Real cycle(RC)data sample

3.3 實(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)(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(shí)驗(yàn)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(shí)驗(yàn)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(shí)際針織圓緯機(jī)生產(chǎn)過程中，可在智能疵點(diǎn)檢測系統(tǒng)中設(shè)置如圖10所示的智能疵點(diǎn)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(diǎn)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(shí)時工作的實(shí)際周期數(shù)據(jù)，最后在Matlab平臺設(shè)計了兩個實(shí)驗(yàn)：（1）尋找RLS濾波器最佳階數(shù)實(shí)驗(yàn)。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(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)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(diǎn)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(diǎn)檢測系統(tǒng)周期預(yù)測處理機(jī)制。