融合深度学习预测模型的卷材张力动态控制方法研究

引言

卷材张力控制是连续生产加工中保障产品质量与设备稳定运行的关键技术。随着卷材速度提升与工艺复杂化，传统控制方法在应对非线性扰动与快速动态变化方面显得力不从心。近年来，深度学习在时间序列预测领域展现出强大优势，为张力控制的智能化升级提供了新思路。本文结合 LSTM 模型构建张力预测机制，探索前馈与反馈融合的动态控制策略，以实现更高精度、更强鲁棒性的张力调控系统。

1 融合深度学习的卷材张力控制技术理论基础

卷材张力控制系统广泛应用于印刷、涂布、分切等连续加工设备中，其核心在于保障卷材在传输过程中的恒张力状态，以防止材料断裂、起皱或跑偏。传统张力控制多依赖PID 算法进行闭环调节，但在卷径变化、速度波动及材料非线性响应等复杂工况下，常出现响应滞后与调控失稳的问题。深度学习，尤其是以 LSTM 为代表的循环神经网络，在处理动态、非线性时间序列数据方面具有显著优势。

2 卷材张力控制系统在动态响应中的现实障碍

2.1 传统控制算法对非线性扰动响应迟滞难以自适应

在卷材张力控制系统中，传统控制算法主要采用 PID 或模糊控制等经典方法。这些算法在稳态线性系统中具备良好的控制效果，但在卷径动态变化、负载扰动频繁、材料物性波动等非线性复杂工况下，其调节能力显得不足。尤其在高速运行或频繁启停过程中，系统惯性大、反馈滞后严重，导致控制响应迟缓，难以及时修正张力波动，进而引发跑偏、断料、张力过冲等问题。此外，传统算法依赖人工参数整定，难以适应多变的工艺需求，缺乏在线自适应与预测调节能力。因此，如何突破传统算法在非线性、多变量工况下的响应局限，成为提升卷材张力控制系统智能化水平的关键技术瓶颈。

2.2 反馈信号受限导致系统预测与调控脱节

卷材张力控制系统依赖张力传感器实时采集反馈信号进行闭环调节，但当前工业现场中常用的张力检测设备在采样频率、灵敏度和抗干扰能力方面仍存在一定局限。一方面，有限的采样带宽无法充分捕捉高频扰动信息，导致系统对突发张力变化反应滞后；另一方面，噪声干扰及传感器精度漂移等因素易引发反馈误差，影响调节精度。此外，反馈机制本质上是一种被动响应模式，仅能对已发生的张力波动进行修正，缺乏对未来趋势的预判能力，导致预测与调控环节脱节，控制系统始终处于“滞后追赶”状态。

2.3 张力波动影响产品质量与设备使用寿命

在卷材连续加工过程中，张力的稳定性直接关系到产品质量与设备运行的可靠性。若张力控制不稳定，易导致卷材在传输过程中发生跑偏、起皱、断裂或收卷不均等质量问题，尤其在印刷、涂布等对材料平整度和张力均匀性要求较高的工艺中，张力波动将严重降低成品合格率。同时，频繁的张力剧烈变化也会加剧机械部件的磨损，特别是导辊、牵引轴和制动装置等关键部位，长期处于冲击载荷下容易产生疲劳损伤，缩短设备使用寿命，增加维护成本与停机风险。

3 面向深度预测的卷材张力智能控制融合方法设计

3.1 构建融合卷径变化与运行工况的张力预测深度模型

为提升卷材张力控制的前瞻性与智能化水平，本文提出构建融合卷径变化与运行工况特征的深度学习张力预测模型。该模型以长短期记忆网络（LSTM）为核心，针对卷材系统中张力随时间动态变化的非线性特征，输入变量包括历史张力值、卷径变化率、线速度、材料属性参数及外部扰动信号等关键影响因素。通过深层循环结构，模型能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，预测未来多个时刻的张力趋势。训练过程中引入滑动窗口与归一化处理机制，提升模型的收敛效率与泛化能力。

3.2 引入模型预测值实现前馈与反馈控制的协同调度

为提升卷材张力控制系统在复杂工况下的响应速度与调节精度，本文引入深度学习模型预测值，构建前馈与反馈控制相结合的协同调度机制。通过 LSTM 模型对未来张力变化趋势进行实时预测，预测值作为前馈调节参考量，提前修正潜在张力扰动，有效弥补传统反馈控制的滞后性。同时，系统保留张力传感器构成反馈回路，实现对实际误差的实时修正与动态补偿。协同机制中，前馈控制用于处理已知工况变量引起的张力变化，反馈控制则用于应对不可预见的扰动，实现控制系统的精准稳态跟踪与快速动态响应。

3.3 优化模型训练样本获取机制增强泛化能力

深度学习模型的预测性能高度依赖于训练样本的质量与多样性，若样本覆盖范围有限，模型在复杂工况下易出现过拟合或泛化能力不足。为提升张力预测模型在不同卷材类型、运行速度及环境扰动条件下的适应性，本文提出优化训练样本获取机制。一方面，在数据采集阶段覆盖多种工艺参数组合，确保样本在时间、卷径、速度等维度的全面分布；另一方面，引入数据增强策略，如时间序列扰动插值、滑动窗口重组与噪声注入，扩充训练集规模与变化特征。

结语

本文围绕卷材加工过程中的张力动态控制问题，提出融合深度学习预测模型的智能调控方法。通过构建基于 LSTM 的张力预测模型，并实现前馈与反馈控制的协同调度，有效提升了系统的响应速度与稳定性。同时，优化训练样本获取机制增强了模型的泛化能力，满足复杂工况下的应用需求。研究结果表明，该方法具备良好的工程适应性与推广价值，为智能制造领域卷材张力控制技术的发展提供了新思路与技术支撑。

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