1.一种智能化纺织品生产线控制方法，其特征在于，包括：实时采集纺织品生产过程中的运行数据，并进行数据预处理；

基于预处理后的数据，动态调整纺织生产线的工艺参数；

对纺织品生产过程中的质量状态进行实时检测，并基于检测结果调整生产线运行；

构建多特征融合故障预测模型，对生产线设备运行状态进行预测；

根据预测结果提前识别潜在故障，调整生产线的运行模式；

所述数据预处理包括，对生产设备的运行参数数据进行噪声过滤和时域特征提取，其中振动信号采用小波去噪方法处理，电机转速和设备负载数据通过平滑滤波消除瞬时波动；

对环境参数数据进行时间序列平滑和多维数据融合，利用滑动平均法处理温度和湿度数据，并对空气流速进行趋势分析以评估生产环境稳定性；

对产品质量数据进行特征提取和异常检测，其中纺织品张力和纬纱密度数据通过阈值判断剔除异常值，表面颜色均匀性数据采用直方图均衡化方法优化数据分布；

所述动态调整纺织生产线的工艺参数包括，基于生产设备的运行参数数据，利用滑动平均算法计算电机转速的实时变化趋势，并结合设备负载数据动态调整纺纱速度和织机张力调节参数；

基于环境参数数据，采用PID控制方法对加湿装置或空调系统的运行状态进行调节，通过实时调整输出功率维持生产区域的温湿度在目标范围内；

基于产品质量数据，结合张力与纬纱密度之间的关联关系，构建优化模型动态调整纬纱密度，并基于颜色偏差分析方法生成染液浓度和涂布速度的调整参数，用于优化染整工序；

所述实时采集纺织品生产过程中的运行数据包括，生产设备的运行参数数据、环境参数数据和产品质量数据；

所述生产设备的运行参数数据包括，电机转速、设备负载、轴承温度和振动信号；

所述环境参数数据包括，生产区域的温度、湿度和空气流速；

所述产品质量数据包括，纺织品的张力、纬纱密度和表面颜色均匀性；

所述构建多特征融合故障预测模型包括，基于生产线设备运行的振动信号，对所采集的振动时间序列数据 进行快速傅里叶变换，计算频域能量特征值，计算公式为：；

其中， 为振动信号特征值，和 分别为振动信号的频率下限和上限， 为振动信号的频域特征值；为高频信号的衰减因子，用于降低高频噪声对结果的影响；为当前积分的频率变量； 为频率的微小增量，是频域积分的基本单位，用于逐步累加频域范围内的信号特性；

基于轴承温度数据，对时间序列 进行二阶导数计算与积分趋势分析，提取温度变化特征值，所述计算公式为：；

其中， 为温度特征值， 为轴承温度的时间序列函数； 表示温度变化的二阶导数，用于评估温度的加速趋势；为偏导数； 为温度趋势的衰减积分，为温度波动抑制因子； 为时间序列 的正弦变换，反映温度变化的周期性波动特性；为时间，是时间序列数据的基础变量；

基于电机电流数据，对所采集的电流信号 进行时序分析，通过自回归移动平均模型提取电流信号的异常特征，特征值计算公式为：；

其中， 为电流特征值， 为第 次电流采样值，为非线性放大因子； 表示对个电流采样点的求和处理；

所述对生产线设备运行状态进行预测包括，综合特征值，生成设备健康评分 ，其计算公式为：；

其中， 分别为振动、温度和电流特征值的归一化结果； 为特征值的总数，表示健康评分计算中考虑的特征数量； 为第 个特征值，表示设备在某一维度上的运行状态； 为第 个特征值的参考值，用于对比实际特征值与目标状态的偏差； 为特征差异抑制因子；

归一化公式为：

；

其中， 为归一化后的特征值， 为原始特征值， 为特征值的最大值， 为特征值的最小值。

2.如权利要求1所述的智能化纺织品生产线控制方法，其特征在于，所述调整生产线运行包括，通过机器视觉系统获取纺织品表面图像，并利用卷积神经网络算法分析瑕疵类型和位置，生成调整信号以控制织机运行模式；

通过张力传感器获取实时张力数据，并计算张力偏差值，生成用于调整织机运行速度和纬纱输入速度的信号；

对纬纱密度数据进行实时检测，并结合动态调整模型对纺纱设备的进料速度和运行模式进行优化；

基于表面颜色均匀性检测结果，利用动态色差分析模型计算染整设备的运行参数，调整染液浓度与涂布速度；

通过上述检测和调整形成闭环反馈机制，持续更新设备运行参数以适应实时的质量状态变化。

3.如权利要求2所述的智能化纺织品生产线控制方法，其特征在于，所述根据预测结果提前识别潜在故障包括，根据设备健康评分 的不同值域，将潜在故障风险划分为多个等级，并针对不同等级的风险采取相应的生产线调整策略；

当健康评分 位于高风险区间， 时，则停止运行存在异常的设备，同时切换备用设备以确保生产线连续性；降低生产线整体运行速度，并重新分配纺纱负载至低负荷设备，调整后的负载分配公式为：；

其中， 为第 台设备的负载分配值， 为总负载， 为设备健康评分权重；

当健康评分 位于中风险区间， 时，则动态调整设备运行参数，包括降低纺纱速度、张力调节值和染整工序的涂布速度，动态调整公式为：；

其中， 为调整后的运行参数， 为当前运行参数值， 为参考健康评分；

实时监控设备运行状态，检测是否有新的健康评分下降趋势；

当健康评分 位于低风险区间， 时，则维持当前运行模式，定期生成设备健康报告，评估可能的长期隐患；

调整过程通过闭环反馈机制实现，即在调整运行模式后，重新计算设备健康评分并持续优化生产线的运行状态，直至所有设备的健康评分均高于安全阈值。

4.一种智能化纺织品生产线控制系统，用于实施如权利要求1至3任一所述的智能化纺织品生产线控制方法，其特征在于，包括：数据采集模块：实时采集纺织品生产过程中的运行数据，并进行数据预处理；

参数调整模块：基于预处理后的数据，动态调整纺织生产线的工艺参数；

运行调整模块：对纺织品生产过程中的质量状态进行实时检测，并基于检测结果调整生产线运行；

故障预测模块：构建多特征融合故障预测模型，对生产线设备运行状态进行预测；

运行模式优化模块：根据预测结果提前识别潜在故障，调整生产线的运行模式。

5.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3中任一项所述的智能化纺织品生产线控制方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述的智能化纺织品生产线控制方法的步骤。