随着社会经济与智能科技的飞速发展,碳纤维材料因其质量轻、模量高、耐高温、抗疲劳等优秀品质在民用制造、航空航天、机械装备和军工领域等方面已经得到了广泛的应用与发展,因此以高效率的机织生产方式为核心的碳纤维装备系统日益受到了研究者的青睐。为了改善在复杂的非线性网络化控制系统中织物的工艺质量并减少外界干扰带来的影响,本文以碳纤维角联织机为研究对象,围绕纱线的张力波动问题对控制策略展开深入研究。本文首先分析了碳纤维角联织机的工作原理,研究了织机的各个子系统对纺织过程中纱线张力的影响。将送经系统和开口系统结合在一起,围绕网络化控制系统中通讯协议、网络延时、数据丢失、采样周期、节点驱动等各种干扰对张力模型的影响展开深入研究,为控制器的设计提供理论依据。针对网络化控制系统中PID控制器鲁棒性差、抵抗干扰能力弱的特性,本文设计了单神经元自适应控制器。结合动态规划的思想改进性能指标函数,使系统误差在外界约束条件下达到最小值,并给出了李雅普诺夫稳定性证明。通过搭建基于True Time和MATLAB的联合模拟实验仿真平台对不同干扰条件下的张力波动进行分析,结果表明在只考虑网络诱导延时情况下,传统PID控制策略最大能够容许45ms;在只考虑数据丢失情况下,最大容许20%丢包。而本文改进后的单神经元自适应控制策略在上述两个条件下最大能够容许的网络干扰分别为70ms延时以及40%丢包,且在两种干扰同时存在时具有更小的超调量。针对网络延时和丢包率越来越严重时,上述设计的单神经元自适应控制器容易出现超调量过高的情况,本文又设计了BP神经网络控制策略。考虑到BP神经网络容易陷入局部最小值,在误差调节过程中引入惯性系数从而达到跳出死循环的目的。实验结果表明BP神经网络与改进后的单神经元自适应控制相比虽然在响应速度方面略有滞后,但是其鲁棒性明显提升。仅考虑网络诱导延时,BP神经网络最高能容许0.6s;仅考虑数据丢失,最大能够容许55%丢包,且在两种干扰同时存在的条件下具有更平缓的波动,更适合碳纤维角联织机在实际生产中的大干扰条件下对纱线的张力控制。