编织机自适应调节参数的方法结合了实时监测、算法优化和动态调整策略，旨在提升生产效率和产品质量。以下是具体方法及技术要点：

  实时监测与数据采集，传感器技术：通过安装压力、温度、张力、速度等传感器，实时采集编织过程中的关键数据（如线材张力、编织密度、设备振动等），环境感知：监测环境参数（如湿度、温度）对线材性能的影响，动态调整工艺参数以适应变化。

  自适应算法优化，鲸鱼优化算法（WOA）：利用WOA的全局搜索和收敛能力，自动优化编织参数（如编织角、节距、速度），避免局部最优解，提升效率，预设条件：定义编织角、并丝根数等参数的上下限，结合工艺余量（如编织密度误差范围）约束调整范围，自修正机制：通过传感器反馈数据，自动修正参数偏差（如调整齿轮配比匹配编织节距）。

  动态参数调整策略，工况识别与补偿：根据实时数据识别异常工况（如线材断裂、张力波动），触发补偿机制（如暂停编织、调整速度），多目标平衡：在速度、密度、能耗之间动态权衡，例如低速高密度模式或高速节能模式。

  人机交互与反馈机制，操作界面定制：提供可视化参数调整界面，允许操作人员根据经验微调算法推荐值，历史数据学习：通过积累生产数据，训练算法预测最佳参数组合，减少人工干预。

  适应调节参数的核心是“数据驱动+算法优化+动态反馈”。通过集成传感器、智能算法和人机交互，编织机可实现参数的实时优化，显著提升生产灵活性和产品质量。实际应用中需结合设备类型和工艺需求选择合适的算法框架（如WOA或自适应纺纱算法）。