一种基于光纤绕制过程的自适应张力控制与优化方法

本发明提供了一种基于光纤绕制过程的自适应张力控制与优化方法，特别应用于光纤绕制过程中的张力实时监控与质量优化，首先，通过张力传感器实时采集光纤张力数据，利用卡尔曼滤波消除噪声，确保数据的准确性，然后基于历史与实时数据，LSTM模型预测光纤张力变化趋势，为张力控制提供预测依据，控制系统根据预测结果和实时张力数据，采用PID控制器与MPC优化算法调节电机转速和张力调节装置，确保张力稳定并符合设定范围，在绕制完成后，通过YOLOv5深度学习模型结合GPU加速进行光纤缺陷检测，实时识别表面缺陷，并将反馈结果用于优化控制策略，该方法有效提高光纤生产过程中的稳定性与质量，适用于高速、高精度的光纤绕制生产线。