数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统研究进展

张 洁， 徐楚桥， 汪俊亮， 郑小虎

1. 东华大学 人工智能研究院， 上海 201620； 2. 上海交通大学 机械与动力工程学院， 上海 200240)

纺织行业是我国重要的民生产业和国际竞争优势产业，包含棉纺、毛纺、化纤、印染、针织、家纺、服装等行业。近年来，纺织行业在自动化、信息化方面取得了长足进步，单机自动化和车间信息化建设已经达到较高的水平，但在疫情和招工难的冲击下，纺织产业需由劳动密集型向自动化、少人或无人化生产升级过渡，在此过程中存在部分典型、关键工艺难以实现自动化生产等问题，产线效率仍有待提高，全流程自动化生产难以实现[1-2]。

近年来，随着工业机器人技术的发展与普及，大力促进机器人技术与纺织工艺相结合，提升其在纺织自动化系统中的应用已势在必行。我国是纺织机械装备及工业机器人生产大国，但工业机器人技术在纺织自动化生产领域的应用严重滞后，高端纺织装备一直被欧洲、日本等垄断，价格高昂。在国内，例如经纬纺织机械股份有限公司也开发出了纺纱全流程自动化生产装备，部分实现了以数据驱动的棉纺生产设备与流程管控一体化，但部分关键工艺节点仍然依赖人工，无法实现多机协调下的全流程自动化生产[3]。

随着自动化、网络化、数字化、智能化技术的发展，通过纺织自动化生产工艺与机器人的深度融合，并对其生产过程数据进行智能分析、决策，实现数据驱动的“自感知-自分析-自决策”纺织生产智能管控系统，已经成为纺织智能转型升级的必然趋势。本文系统梳理了纺织机器人生产系统的发展历程，描述了数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统体系架构，探讨了其关键技术及应用，以期促进更多纺织领域机器人化生产智能管控系统的理论技术研究与工程应用发展。

1 发展历程

纺织行业生产过程具有多工序、长流程、连续化生产的特点，为实现连续化生产，机器人需求包括：1)单工序内部的作业连续化，如断纱检测机器人、细纱自动接头机器人实现细纱工序生产的连续化；2)多工序间的物流连续化，如配棉排包机器人与精梳机自动喂卷机器人实现开清—精梳一体连续化生产。图1示出纺织机器人的发展历程。可见其发展可大致分为3个阶段。

图1 纺织机器人发展历程

早期的纺织机器人，主要通过自由度较低的自动化装置结合传感器完成一些简单重复而繁重的工作任务，以降低工人劳动强度并提高生产效率。相关研究集中于上下料机器人、物料运输机器人和一些简单的辅助生产动作替代机器人。由于自动化装置功能单一且传感器位置固定，早期的纺织机器人并不灵活，智能化水平较低，仅实现了少量工序间的联接和部分工序内相对意义上的连续生产，且仍需人工值机。例如环锭纺纱工艺流程中的粗/细纱自动落纱装置[4]，通过电气检测元器件识别满管信号，随后落纱机构相继完成导纱叶子板翻转、拔管、插管等动作，实现自动落纱。早期的物料运输机器人，依靠输送带或低自由度的工业机器人实现纺织生产线物料流、卷装流的联接[5-6]。

随着自动化技术和传感器的进一步发展，纺织机器人灵活性大大增加，可以完成相对复杂的工作任务，进一步提高了生产过程的连续性并降低了人力需求[7-8]。如断纱检测等生产状态监测机器人和异纤检测等在制品质量检测机器人的研究成果逐渐增加，转杯纺自动接头[9]等较为复杂的辅助生产动作替代机器人也有了突破性进展。织造工艺流程中的自动穿经机器人[10]，可实现经纱在钢筘、停经片、综丝间的自动穿线，且能适应多品种纱线。然而当时的人力资源相对低廉，此类自动化装备成本远远高于人工成本，纺织机器人发展进入停滞期。

近十余年来，人工智能技术的蓬勃发展以及人力成本的不断攀升，为纺织机器人的发展注入新的动力[11]。工业相机等光电式感知设备逐渐成为主流，机器视觉技术为机器人提供更加敏锐、直观的感知能力[12]。刚性机器人在柔性纱线、面料加工生产动作中的困难被克服，柔性的末端执行器[13]和机器人控制技术研究成为热点。随着纺织产业向全流程自动化、智能化目标的不断迈进，纺织机器人的相关研究更加集中于生产状况监控、非接触式检测以及尚需人工值机的关键生产工序。例如化纤生产中使用的自动铲板机器人[14]，通过弹簧并联在减少对喷丝板损伤的情况下，有效清洁板面。染整工艺涉及大量化学品，通过对温度[15]、酸碱度[16]等工艺变量的监控，实现原料智能配比与运输。对于织物色差[17]、手感等受感官因素影响的指标，也逐渐发展出全新的基于类脑数据智能的评价体系。

随着科学技术的发展，人力在制造系统中的比重逐步减少，并将积累的经验与知识萃取、固化在制造系统中[18]。制造系统智能化的演化方向与目标，是系统自主根据输入和产出条件进行制造活动，无需人为干预。随着人工智能、工业互联网、新一代移动通信技术等与制造业的深度融合，制造系统从自动化集成到全连接工业互联网，并不断向认知制造发展[19]，纺织生产系统的发展趋势也是如此。

2 体系架构

数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统的体系架构如图2所示。通过“纺织纤维流-数据信息流-决策控制流”三流合一，动态优化与调整机器人参数，使制造系统始终保持最优稳定运行，实现纺织全流程高度自动化生产和智能协同管控。

图2 数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统体系架构

装备层：通过纺织自动化生产设备与机器人的深度融合，补全纺织自动化生产断点，集成各工序信息系统数据，实现全流程自动化生产作业与数据的泛在感知。其关键技术在于补全流程断点的多类型纺织机器人。

数据层：根据纺织装备层的生产过程数据，建立纺织大数据仓库和数字主线，实现纺织全流程多要素数据的集成与存储运算，为大数据驱动的纺织生产系统的智能管控提供海量数据与运算能力支持。其关键技术在于多链融合的纺织全流程数字主线。

应用层：借助大数据、人工智能算法对机器人化纺织生产系统数据进行关联、预测、调控[20-21]，建立 “自感知-自分析-自决策”纺织工业微服务组件库与应用开发工具。面向纺织设备管理、产品质量控制、工艺执行管理、生产物流调度等业务，根据民生、医用、军工等具体业务场景，构建监控、分析、优化等纺织工业应用系统。其关键技术在于多应用协同的纺织智能管控系统。

3 关键技术及应用

3.1 补全流程断点的多类型纺织机器人

纺织生产过程中，生产设备按工艺流程完成生产任务，需根据生产工艺流程分析全流程中的自动化断点，在原有生产线的基础上对纺织机器人生产线进行配置设计。按照结构形式分类，主要包括直角坐标系机器人、柱面坐标系机器人、球面坐标系机器人和多关节型机器人4种，需根据具体纺织作业场景及任务动作适当选择。因纺织过程中场景任务多样，按照执行功能划分更有益于生产应用，主要分为物流、服务作业、检测3类机器人。

3.1.1 物流机器人

物流机器人指将生产过程中的物料、半成品或成品从某一工位或工序移动到另一工位或工序的自动化装置[22]，此过程中物料或产品外观及内在性质未发生改变，因此，需根据纺织各工序产品的分装形式，设计合适的夹持及移动方式，打通纺织全流程物流衔接断点，实现全流程无人化全自动桥接。

1)包/袋装上下料机器人：生产中多采用包/袋封装物料，如棉包、编织袋装纱线、塑料袋装面料等。由于其具有质量大、可压缩性、摆放地点次序不确定的特点，常采用抱合式末端执行机构，配合无人驾驶叉车实现上下料。例如棉包上料机器人，根据数据中心的生产订单计划及配棉方案，自动导航至原料定置定位区，按顺序自动一次性夹取多个相应标号的棉包，按照排包图的坐标放置于往复相应的包台上，机器人排完包后发出信息，传输给抓棉机开车运行。

2)桶/笼装转运机器人：为方便储存、运输和喂入，生产中部分半成品常采用桶装或笼装，如生条桶、熟条桶、染色纱笼等。由于其具有圆滑型、需更换空桶/笼的特征，多采用圈套式或吊杆锁扣式末端执行机构，配合视觉识别定位，自动导引运输车(AGV)或直角坐标系机器人实现上下料。例如条桶转运机器人，在梳棉—并条/精梳、并条—粗纱生产流程中，对满桶进行自动识别，1次夹持多个条桶，转运至下一工序的空缺工位处。如无空缺工位，则按顺序识别空桶，将满桶与空桶进行更换，在满桶全部放置完成后，将空桶转运至上一工序的等待工位。

3)卷装输送机器人：纺织生产中部分成品或半成品常为卷装形式，例如筒纱、化纤丝饼、卷装面料等。由于其具有质量相对轻、柱形外观、需旋转的特征，多采用夹爪式末端执行器[23]，配合柱面或球面坐标系机器人完成输送。例如筒纱输送机器人，在络筒完成后，根据生产参数定义每台筒纱取放机械手对应的筒纱品种，首先机械手将筒纱从自动络筒机上取下，每个筒纱抓手配有1个编码板，记忆抓手装载状态及筒纱品种，筒纱输送链条输送至落纱区，系统读取抓手编码信息分品种落纱，落纱平台将筒纱按预定位置及指定数量有序摆放，以增强多品种处理能力，最大化储运空间。

4)整装码/拆垛机器人：纺织产品整装码垛时多为托盘式或箱体式，如盘装筒纱、箱装面料、箱装服装等。由于其具有质量大、规则方形、摆放位置灵活的特点，多采用固定托举/吊持式末端执行器[24]，配合关节机器人、AGV完成码垛和拆垛。例如盘装筒纱码垛机器人，通过栈存轨道机械手抓取落纱平台上的筒纱，按指定的排列方式分品种堆垛，堆垛完成后呼叫自主巡航AGV将成垛筒纱放置到回潮区，自然回潮一段时间后，系统调度自主巡航AGV将成垛筒纱托起输送到包装系统。拆栈喂入机械手将成垛筒纱拆开，逐列将筒纱放置到筒纱包装输送线上，进入包装系统中。可根据要求对平型筒和锥形筒进行多层堆焊，以适用于不同的纱筒规格。成包的筒纱在抓取线上进行定位，码垛机械手将筒纱按指定排列码垛在托盘上，供栈机将码垛好的托盘输出，并提供下一个空托盘。

3.1.2 服务作业机器人

纺织生产过程中，生产设备已能够高度自动化完成主要工艺作业，但仍有一定的工艺过程由于动作复杂、灵活性高，需人工作业完成。服务作业机器人指生产中某一工位上为完成既定工艺过程，配合主要生产设备对在制品进行外观或内在性能改变的自动化装置[25]。

1)色织纱自动染色机器人：通过染色自动装卸纱末端执行器对10层以上、直径为140～180 mm筒子纱进行抓取。在装纱笼时先沿圆周方向装里侧纱杆，逐层向外装;从纱笼卸纱卷时，先沿圆周方向卸外侧纱杆，逐层向里装卸，实现大范围高速全自动染色。

2)色织纱烘干工艺自适应机器人：在色纱卷装进入烘干工序时，具有翻转功能、防掉纱的专用夹持末端执行器对色纱卷装进行抓取，识别产品批次及类型，自适应匹配烘干工艺流程，规划对应烘干路径，下传烘干运动控制命令到机器人控制程序，机器人关节执行命令动作，完成一次多个的大负载、高效率、不同种类色纱的烘干。

3)纱线接头机器人：在纺纱、针织等生产过程中，都存在大量纱线接头的工作。在环锭纺纱过程中，细纱工序常出现断纱导致纺纱过程中断，需将断纱牵引接头以恢复该锭位正常生产。目前主要有瑞士立达集团和西班牙品特集团的Robo Spin机器人，均为轨道式自动接头机器人，断纱识别系统告知机器人断纱锭位坐标后，机器人自动行驶至目的坐标，并对机械手进行二次校准。通过制停纱、拔纱管、绕纱、放纱管、穿钢丝圈、喂罗拉一系列动作完成断纱自动接头，但以上技术看台率低，还未在国内实际应用。在纬编针织中，史伟民教授团队[26]提出的接头机器人，在针织纱旧纱筒上的纱线即将纺完时，移动至旧纱筒接头工位，检测纱线根数和纱头位置，针织纱接头末端执行器预设打结流程执行吸取、引纱挑线、打结等一系列接头动作，模拟针织纱人工打结的并拢、成圈、成结、修剪动作流程，自动捻结新、旧纱筒上的纱线。

4)喷丝板铲板机器人：化纤长丝生产过程中，喷丝作业完成后需要在高温恶劣环境下对喷丝板残余的物料进行铲除。喷丝板铲板机器人通过定制轨道和导航磁条到达工作区域，根据后台控制单元指令完成对刀，在接触力优化算法下通过机器人关节控制铲板末端执行器动作，完成喷丝板铲板。

3.1.3 检测机器人

为确保产品质量，纺织生产过程中存在大量的半成品、成品质量检测工作，依赖大量人工在车间巡回检测。检测机器人是指对生产过程中或生产完成后的在制品、半成品或成品进行感知、分析、评价，测量或判定其质量指标的自动化装置[27]。

1)筒纱外观质量检测机器人：络筒完后的筒子纱经过皮带输送装置进入打包工序的途中，光电传感器捕获筒纱经过拱形门检测点位，触发成像系统拍摄图像，调用筒纱缺陷图像识别算法，判断筒纱外观是否正常或具体缺陷类别。通过筒纱外观检测软件实时查看筒纱外观各类型缺陷统计数据，辅助决策及时优化调整原棉或工艺参数，提升产品质量，降低工人用眼的劳动强度。

2)颜色空间品质检测机器人：在染色烘干的纱线完成堆垛后，颜色空间品质检测机器人从下往上逐排逐卷扫描纱线卷装，机械臂到达设定位置完成视觉对焦后，触发颜色传感器拍照成像，调用纱线颜色品质检测算法，分析染色烘干的纱线色差，通过品质检测软件系统可视化输出最终检测结果。

3)面料疵点检测机器人：在面料生产完成后，平铺于面料传递模块，通过卷绕机构控制面料运行速度，成像模块高频拍摄面料图片，通过疵点检测算法[28]判断是否存在疵点及疵点的具体类型，并在显示屏上显示当前具体疵点数量、位置及类型，通过触打标模块的激光模组照射面料疵点所在位置，引导、辅助工人做下一步修补处理。

3.2 多链融合的纺织全流程数字主线

在纺织机器人等装备进行生产运行过程中，会产生大量的生产过程数据，随着工艺行进形成错综复杂的数据流。记录、关联和分析纺织生产数据流，建立纺织全流程数字主线，是实现纺织生产车间智能运行分析与决策的必要基础。

纺织产业的生产制造属于流程-离散制造混合模式，兼具流程制造中工艺过程连续不断和离散制造中多品种的特点[29]，其生产数据流呈现串行、并行多链混合交织的特征。纺织全流程数字主线指覆盖纺织品全生命周期和全价值链的纺织过程元数据[30]，包含企业内部数字主线与行业内部数字主线2个部分。企业内部数字主线指纺织各细分行业中，从下层执行到上层资源管理的纵向统一的数据描述。行业内部数字主线指以原料生产为起点，历经纺纱、织布、染色、制衣等子行业，涵盖整个产业链的横向数据描述。图3示出纺织全流程数字主线。可以看出，通过该数字主线，纺织全过程中的数据可实现追溯与关联，促使行业内部不同企业之间资源整合，充分发挥各自专长，从而在纺织品制造过程分析与优化中实现更大的价值，最大化地利用生产资源。

图3 纺织全流程数字主线

如在环锭纺纱中：纵向集成纺纱过程中生产设备、作业信息系统，抽取底层纺纱物流、配棉、工艺、质量、设备、环境等数据信息，形成纺纱大数据仓库；横向链接纺纱全流程数据信息，面向纺纱全生命周期，端到端对齐采购、物流、配棉、排包、清棉、梳棉、精梳、并条、粗纱、细纱、络筒、打包、入库等生产链中的数据信息，以“生产编码+时间戳”的数据链接对齐方法，实现一对一或一对多集成，建立纺纱全流程数字主线，从而实现纺纱全流程数据追溯。在集成纺纱全流程数据的基础上，集成以统一模型为核心的产品设计、制造和保障的数字化数据流[31]。根据不同的纺纱应用主题开发智能算法，面向配棉、调度、工艺优化、质量管控、设备运维、能耗调控等主题的纺纱智能应用系统提供全面数据和基础算法。

3.3 多应用协同的纺织生产智能管控

随着纺织生产管控系统的升级，纺织车间控制结构逐渐从传统的立体多层次结构向扁平互联化发展。图4示出多应用协同的纺织生产智能管控结构。可以看出，传统的纺织车间控制结构呈现典型的逐层控制结构[32]，下层的数据获取为上层计划决策提供数据依据，再从上层的企业资源管理和车间管理，到中间的过程控制和可编程逻辑控制器(PLC)执行控制层，再到底层的现场控制层，逐层实现制造过程控制。多应用协同的纺织生产智能管控结构，在纺织全流程数字主线的基础上，工业应用软件(APP)之间通过网络化的数据交换，各APP之间的互联互通与互操作，贯通各生产部门之间的业务链接，各APP可在边缘装备/机器人端和软件系统端同时实现生产过程中的订单管理、计划排产、工艺执行、质量控制、设备运维等目标，提升纺织生产管控的协同性。

图4 多应用协同的纺织生产智能管控结构

针对纺织产业多流程并行、上下游企业间产品关系紧密的特点，区别于传统的企业资源计划(ERP)、制造执行系统(MES)等仅在各自的应用范围内独立工作，多应用协同的纺织生产智能管控不仅在纵向上与企业内部其他APP数据互通，且在横向上与纺织产业链上下游其他企业的APP建立数据联系与共享。其具有全局视野，跨越了企业内部的信息孤岛及企业间的数据鸿沟，实现了信息共享与知识互补，可以快速响应供求关系变化并及时调整业务，帮助纺织企业实现纺织产品质量、生产效率等多方面竞争力的跃升。纺织生产智能管控系统[33]中的工业APP从总体上可分为4类：业务协同类APP、分析优化类APP、过程管控类APP、流程执行类APP。

1)业务协同类APP：在相同软件框架下，纺织企业内各部门及外部供应商等均能实时掌握纺织品生产进程，参与生产过程管控，从而构建全面参与、内外部多方协同的纺织生产管控体系[34]。从原材料投入、设备专件、落花、水电气消耗、用工等实现在线管控，每日跟踪数据，实时有效调节，订单生产完毕就可预算出生产成本，为销售人员提供接单依据。

2)分析优化类APP：针对纺织智能生产车间的具体性能指标，如纺织品质量品级、报废率等，使用大数据技术分析、诊断纺织生产过程中存在的问题，并对其中的可控生产要素，如纺织工艺参数、生产设备运行参数、物流路径规划等提出优化措施[35]，进而实现整个纺织生产系统性能的优化。

3)过程管控类APP：面向纺织品全生命周期，全面监控在制品位置及状态、环境温湿度、生产进度等主要生产过程信息[36]，实时、直观地反应车间真实运行状况，形成全流程可追溯的信息链条。通过车间落地终端、生产看板、移动终端和智能手环，实现生产质量、机器人等设备异常预警，及时呼叫管理操作人员接收、处置车间情况。

4)流程执行类APP：纺织车间正常运行过程中，按计划执行一系列生产指令。当车间的生产状态或计划发生变化时，如棉花供应不足、防疫保障用品紧急插单等，及时做出反应，精准执行管控决策，对当前生产设备及物料运输进行调整处理[37]。

4 面临的挑战与发展趋势

随着新一代机器人、信息技术与纺织工业的进一步深度融合，机器人将逐步应用到纺织制造、检测、物流等全流程、全要素生产过程中，实现全面的自动化生产。在此基础上，通过机器人化产线的智能管控，实现纺织多自动化生产线的协调、可靠运行，但纺织行业细分领域众多，且各领域均具有一定的工艺特色，为进一步扩展机器人技术的应用范围，实现机器人的高速精密、自主智能控制，并提高系统的准确性和稳定性，仍存在一些问题有待进一步研究解决。

4.1 纺织机器人方面

1)高速实时(在线)性：由于纺织生产规模大、流程长，纤维直径细，生产速度快，当前产品质量离线事后抽检的方式，难以满足高端、个性化产品需求，亟需向在线检测模式转变，但纱线、面料质量的在线检测中，车间锭数多规模大、运行速度快，且存在飞花干扰、车间光照强度不均等复杂环境[38]。需研究适应纺织生产环境的抗干扰感知技术，引入纺织先验特征的在线检测算法，集成光学感知、机械传动、电气控制与计算机软硬件协同工作，实现纱线、面料等产品质量的高速在线检测，驱动纺织生产管理由事后粗放向在线精细化转变。

2)灵巧精密性：在纺织生产中，存在众多传统机器人无法抵达的狭小空间或极端环境，且大多数纤维为典型的柔性体，需要机器人像人类手指一样完成灵巧的动作。例如环锭纺细纱断纱接头，是纺纱工艺重要的运维工作，存在纱线细、强力低、柔性高、接头空间狭小等特点，目前自动接头技术还未得到完全突破和应用。需要结合纺织材料特性及工艺特点，研究软物质灵巧纺织作业机器人，突破力反馈下的机器人主动柔顺控制理论方法，实现环锭纺细纱接头等高精度、细微操作在特定场景下的应用。

3)自主协同性：纺织产业规模大，生产系统存在多车间、多产线并行生产，需大量的机器人集群协同作业完成生产任务[39]，但纺织车间设备多，工序长，为使产量最大化，往往布局十分紧凑，且存在多品种混线生产，任务量多且复杂，当前方法下机器人缺乏自主认知能力，难以应对实时变化的车间工况。例如纺纱条桶搬运机器人，由于巷道的狭窄、不同型号条桶的排布、空桶的回收路径、作业空间重叠，难以规划、协作，导致机器人作业效率不高。需研究机器人自主认知方法，多机器人集群任务调度分配方法，多机器人集群避障、路径规划等技术，实现纺织生产系统下的多机器人集群自主、有序、协同、高效作业。

4.2 纺织大数据方面

1)5G高并发数据传输：纺织生产流程长、规模大、参数多，平均每日数据吞吐量已达Tb级(万亿字节)，为全面采集和利用纺织车间生产过程数据，且满足高速实时性需求，需利用5G技术搭建车间网络基站，对高并发、大体量生产过程数据进行实时传输，为纺织车间多机协同实时调度、在线质量检测、设备预测性运维等提供基础保障。

2)多模态数据融合：纺织细分行业众多，产品形式多样，生产过程中存在图纸、文本、表单、图像、视频、三维模型等多种模态的生产数据；为实现以上海量数据的统一分析，需研究纺织多模态数据的融合方法，对多模态数据进行时序对齐和统一化转换表征，以实现车间多要素全流程的快速感知与分析。

3)云边端一体化数据处理：纺织制造过程节拍短、节奏快，对于数据计算与分析的时效性要求高，诸如纺纱过程中的张力优化调控、纺丝过程中的断丝检测、染色过程中的温度控制等优化应用，对计算的时效性要求达毫秒级别。高时效性应用要求在企业现有云中实现传统参数的优化并实现指令下发的方式将难以满足。云边端一体化数据处理方式，由多终端并行感知、边缘节点并行处理、云端同步控制实现优化运算，在纺织低时延应用中具有明显的优势。

4.3 纺织智能应用方面

1)可解释性：区别于传统数据驱动的智能应用，基于“数据-特征”的“黑箱”模式，无法认知系统性能受系统运行参数的作用规律，在复杂动态环境下缺乏自适应，存在“认知缺陷”[40]。新一代纺织智能应用，应通过源源不断的实际数据，借助因果推理等认知科学工具，结合工艺机制的语义化表征，构建数据机制融合模型，自主认知纺织生产系统的性能波动规律。将可解释的系统模型应用于纺织生产环节，根据纺织场景及工况变化灵活切换、调整生产流程与工艺参数，提升动态适应性。

2)可持续性：纺织行业作为典型的能源密集型行业，随着“双碳”目标的发布[41]，新一代数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统，应从省原料、提效率、降能耗三大抓手出发，在应用层通过数据驱动的智能分析技术，对纺织系统中生产设备、纤维原料、纺织工艺、环境温湿度等多要素进行协同智能管控，实现纺织全要素、全过程、全价值链全面连接的可持续制造体系。

3)韧性：在纺织生产系统面临可预期或不可预期之变，如抗疫等生产任务紧急切换、部分生产单元瘫痪时，根据机器人化纺织制造系统构型演化的特点，自动挖掘系统状态空间的运行规律，分析冲击传递效应，预测系统韧性定量变化趋势，重构优化系统运行组件与参数，实现机器人化动态制造系统的自适应、自组织、自学习。从而不需要大量更换生产设备，只需通过智能管控对纺织生产系统进行修正重构即可恢复生产能力，确保生产活动持续正常运行。

5 结束语

本文从纺织工业的智能化转型升级需求出发，回顾了纺织机器人生产系统3个阶段的发展历程，提出了数据驱动的机器人化纺织生产智能管控系统装备层-数据层-应用层3层架构，探讨了其关键技术与应用，并从纺织机器人、纺织大数据和纺织智能应用3个方面对实际应用中的挑战和未来发展趋势进行总结和展望。机器人化纺织生产智能管控是一个系统工程，在机器人化改造实现生产自动化的基础上，对生产过程数据的采集、处理、利用，从全产业链、全流程、全要素的角度实现对资源要素的一体化管控同样重要。各层次协同发展，相互促进，是实现纺织行业智能化转型升级、由大转强的重要途径。