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龙图腾网恭喜同心县京南惠方农林科技有限公司申请的专利基于PLC编程自动控制的家纺制品生产方法及系统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：CN118426421B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410516526.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于PLC编程自动控制的家纺制品生产方法及系统是由陈带娣;黄水海;黄雪琼;杨会芹;杨伟琴;杨金长设计研发完成，并于2024-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PLC编程自动控制的家纺制品生产方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及家纺制品生产控制技术领域，尤其涉及一种基于PLC编程自动控制的家纺制品生产方法及系统。所述方法包括以下步骤：根据监控扫描设备进行目标家纺制品原料扫描数据采集，以得到目标家纺制品原料扫描数据；根据传感器集成设备进行家纺制品生产数据实时采集处理，生成家纺制品生产数据；对目标家纺制品原料扫描数据以及家纺制品生产数据进行数据匹配处理，生成家纺制品原料‑生产匹配数据；根据预设的支持向量机算法以及家纺制品原料‑生产匹配数据建立优化家纺制品生产质量预测模型；根据优化家纺制品生产质量预测模型设计PLC生产控制逻辑。本发明实现家纺制品的自动化控制生产以及提高家纺制品的生产质量。

本发明授权基于PLC编程自动控制的家纺制品生产方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PLC编程自动控制的家纺制品生产方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：根据监控扫描设备进行家纺制品原料扫描处理，生成家纺制品原料扫描数据；对家纺制品原料扫描数据进行目标家纺制品原料扫描数据采集，以得到目标家纺制品原料扫描数据；其中，步骤S1包括：步骤S11：根据监控扫描设备进行家纺制品原料扫描处理，生成家纺制品原料扫描数据；步骤S12：对家纺制品原料扫描数据进行多维原料质量检测处理，生成多维原料质量检测数据；其中，步骤S12包括：对多维原料质量检测数据进行维度指标赋权处理，生成原料质量维度指标权重数据；根据预设的多维原料质量评估决策以及原料质量维度指标权重数据进行PLC原料筛选逻辑设计，生成PLC原料筛选逻辑数据；步骤S13：根据多维原料质量检测数据进行PLC原料筛选逻辑分析，生成PLC原料筛选逻辑数据；步骤S14：基于PLC原料筛选逻辑数据对多维原料质量检测数据进行有效原料质量检测数据筛选，以得到有效原料质量检测数据；步骤S15：基于有效原料质量检测数据对家纺制品原料扫描数据进行目标家纺制品原料扫描数据采集，以得到目标家纺制品原料扫描数据；步骤S2：根据传感器集成设备进行家纺制品生产数据实时采集处理，生成家纺制品生产数据，其中所述家纺制品生产数据包括生产设备状态数据以及家纺制品状态数据；步骤S3：对目标家纺制品原料扫描数据以及家纺制品生产数据进行数据匹配处理，生成家纺制品原料-生产匹配数据；其中，步骤S3包括：步骤S31：根据目标家纺制品原料扫描数据以及家纺制品状态数据进行家纺制品数据匹配处理，生成家纺制品匹配数据；步骤S32：根据目标家纺制品原料扫描数据以及生产设备状态数据进行生产时序匹配处理，生成生产时序匹配数据；步骤S33：根据家纺制品匹配数据以及生产时序匹配数据进行家纺制品生产匹配节点分析处理，生成家纺制品生产匹配节点数据；步骤S34：根据家纺制品生产匹配节点数据对目标家纺制品原料扫描数据以及家纺制品生产数据进行数据匹配处理，生成家纺制品原料-生产匹配数据；步骤S4：根据预设的支持向量机算法以及家纺制品原料-生产匹配数据进行家纺制品生产质量的优化预测模型建立，生成优化家纺制品生产质量预测模型；根据优化家纺制品生产质量预测模型进行PLC生产控制逻辑设计，生成PLC生产控制逻辑数据，并将PLC生产控制逻辑数据反馈至终端执行家纺制品自动控制生产作业；其中，步骤S4包括：步骤S41：根据预设的支持向量机算法建立生产设备状态以及家纺制品状态的映射关系，以生成初步家纺制品生产质量预测模型；步骤S42：根据家纺制品原料-生产匹配数据中的生产设备状态数据作为输入数据以及家纺制品原料-生产匹配数据中的家纺制品状态数据作为输出数据进行模型训练样本设计，以生成模型训练样本；步骤S43：根据模型训练样本对初步家纺制品生产质量预测模型进行模型训练优化处理，生成优化家纺制品生产质量预测模型；其中，步骤S43包括：将模型训练样本进行数据划分，分别生成模型训练集、模型验证集、模型测试集；利用模型训练集对初步家纺制品生产质量预测模型进行模型训练处理，生成家纺制品生产质量预测模型；基于模型验证集对家纺制品生产质量预测模型进行模型验证评估处理，生成模型验证评估数据；对模型验证评估数据进行生产链路评估数据的阶段划分出来，生成生产链路阶段评估数据；根据生产链路阶段评估数据进行生产链路瓶颈优化参数分析，生成生产链路瓶颈优化参数；其中，所述根据生产链路阶段评估数据进行生产链路瓶颈优化参数分析包括以下步骤：根据生产链路阶段评估数据进行生产链路阶段决策因素识别，生成生产链路阶段决策因素数据；根据生产链路阶段决策因素数据进行树节点参数分析，生成树节点参数；根据树节点参数进行生产链路优化决策树模型建立，生成生产链路优化决策树模型；根据生产链路优化决策树模型进行生产链路瓶颈优化参数分析，生成生产链路瓶颈优化参数；通过生产链路瓶颈优化参数对家纺制品生产质量预测模型进行模型优化调节，生成优化调节后的家纺制品生产质量预测模型，并利用模型测试集对优化调节后的家纺制品生产质量预测模型进行模型测试，生成优化家纺制品生产质量预测模型；步骤S44：根据优化家纺制品生产质量预测模型进行PLC生产控制逻辑设计，生成PLC生产控制逻辑数据，并将PLC生产控制逻辑数据反馈至终端执行家纺制品自动控制生产作业。

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