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    一種細紗斷頭因素多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析的方法

    2021-10-15 05:17:16張保威魏敬典王永華段瓊海宋久祥
    棉紡織技術(shù) 2021年10期
    關(guān)鍵詞:錠子捻度細紗機

    張保威 魏敬典 王永華 段瓊海 宋久祥

    (鄭州輕工業(yè)大學(xué),河南鄭州,450001)

    細紗是環(huán)錠紡紗生產(chǎn)過程中纖維加工成紗線的最后一道工序[1‐2],細紗的產(chǎn)量和成紗質(zhì)量是體現(xiàn)一個紡紗企業(yè)管理水平和生產(chǎn)能力的重要標(biāo)志,也是衡量一個紡紗企業(yè)生產(chǎn)效益的關(guān)鍵指標(biāo),而斷頭是細紗設(shè)備中常見的一種現(xiàn)象,它會影響細紗機的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。細紗斷頭的多少以千錠時斷頭根數(shù)來表示,它可以衡量一個紡紗企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理水平的高低。細紗斷頭是影響細紗產(chǎn)量與成紗質(zhì)量的關(guān)鍵因素,若斷頭長時間得不到處理,會直接影響細紗的產(chǎn)量和設(shè)備的生產(chǎn)效率,嚴重時會損壞紡織機械的零部件。頻繁的紗線斷頭不僅影響產(chǎn)量,而且會導(dǎo)致生產(chǎn)的紗線質(zhì)量不合格,因此生產(chǎn)過程中需要關(guān)注斷頭的原因,以杜絕斷頭的頻繁發(fā)生。侯長勇[3]總結(jié)了細紗斷頭的原因,分析了導(dǎo)致細紗斷頭的主要因素有原棉指標(biāo)、工藝參數(shù)、設(shè)備參數(shù)和環(huán)境參數(shù)等。

    隨著工業(yè)4.0 時代的到來,斷頭監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展較快,如ISM 系統(tǒng)[4]、Ring I/Ring eye 系統(tǒng)[5]、Barco Optispin 導(dǎo)紗 鉤紗線斷 頭監(jiān)控系 統(tǒng)[6]等單錠監(jiān)測系統(tǒng)開始逐漸應(yīng)用于紡織企業(yè)[7]。但單錠監(jiān)測系統(tǒng)只能夠監(jiān)測是否出現(xiàn)斷頭,由于缺乏設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)、紗線質(zhì)量數(shù)據(jù)和車間環(huán)境信號等數(shù)據(jù),因此無法進行關(guān)聯(lián)分析,從而不能對產(chǎn)生細紗斷頭的因素進行準(zhǔn)確判斷。

    目前的斷頭分析方法主要先靠肉眼觀察判斷單個錠子是否有斷頭,找到斷頭后由擋車工接頭,再通過人工檢測的方式來判斷細紗斷頭的原因。但是人工檢測會增加工人勞動量,降低生產(chǎn)效率,影響企業(yè)效益[8]。有部分學(xué)者專家對于細紗斷頭因素進行了分析與總結(jié)。賀偉娜等[9]進行了斷頭影響因素分析,從原理方面分析了導(dǎo)致絡(luò)筒斷頭的主要因素,但未能進行應(yīng)用;楊紅重[10]探討了降低細紗斷頭的方法,對斷頭因素進行歸類后提出了一些降低細紗斷頭的技術(shù)措施。綜合現(xiàn)有細紗斷頭因素分析方法,都是對原料、工藝、專件和操作提出的要求,未對紡紗生產(chǎn)MES 系統(tǒng)獲取到的參數(shù)數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析,從而無法在線分析出實際生產(chǎn)中由單錠監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測出的斷頭錠子具體是因何原因?qū)е碌臄囝^。

    綜上所述,針對目前細紗斷頭因素復(fù)雜且斷頭分析方法多依賴于人工經(jīng)驗判斷,受主觀因素影響較大,而新出現(xiàn)的在線單錠監(jiān)測系統(tǒng)沒有和其他相關(guān)參數(shù)相結(jié)合,不能分析出細紗斷頭的因素,從而造成生產(chǎn)效率低的技術(shù)問題。本研究提出一種細紗斷頭多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析方法,通過在線單錠監(jiān)測系統(tǒng)對細紗機各個錠子進行實時斷頭監(jiān)控,在檢測出現(xiàn)斷頭錠子后,結(jié)合紡紗生產(chǎn)MES系統(tǒng),通過分析和細紗斷頭有關(guān)的實時參數(shù)與設(shè)定參數(shù),最后找出細紗斷頭的因素。實際應(yīng)用表明,本方法可對細紗機實現(xiàn)自動化、信息化和智能化管理以及原料的批次追蹤、提高成本核算的精確程度提供科學(xué)依據(jù),能夠有效拓展紡紗企業(yè)資源管理應(yīng)用的深度和廣度[11]。

    1 參數(shù)設(shè)置

    根據(jù)造成細紗斷頭的不同因素,將其分為5大類,包括設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、設(shè)備運行參數(shù)、工藝參數(shù)、質(zhì)量參數(shù)和環(huán)境參數(shù)。

    (1)鋼領(lǐng)和鋼絲圈的狀態(tài)是降低細紗斷頭、改善紡紗質(zhì)量、減少萬錠用工的一條有效途徑[12]。故將鋼絲圈和鋼領(lǐng)狀態(tài)作為設(shè)備狀態(tài)參數(shù),本研究以使用壽命占額定壽命的百分比表示鋼絲圈和鋼領(lǐng)的使用狀態(tài)。

    (2)錠子轉(zhuǎn)速與紗線的質(zhì)量密切相關(guān),是細紗工序中的重要參數(shù)之一,故將錠子轉(zhuǎn)速作為設(shè)備運行參數(shù)。

    (3)捻度影響紗線的強力、剛?cè)嵝?、彈性和縮率等指標(biāo),是細紗紡制過程中的重要參數(shù)。隨著捻度的增加,紗線強力是增大的,但捻度不能超過一定的值,否則其強力下降,與細紗斷頭關(guān)聯(lián)性強,所以將捻度作為工藝參數(shù)。

    (4)粗紗強力是粗紗所能承受的最大拉伸外力。成紗條干CV是反映紗線粗細是否一致的參數(shù),這個數(shù)值越大,那么紗線粗細就越不均勻。粗紗強力與成紗條干CV均與細紗工序的斷頭率密切相關(guān),其質(zhì)量數(shù)據(jù)不達標(biāo)均會影響細紗工序的斷頭率,故將粗紗強力和成紗條干CV作為質(zhì)量參數(shù)。

    (5)環(huán)境參數(shù)包括溫度和相對濕度,也是實際生產(chǎn)中細紗斷頭的重要影響因素,故將溫濕度作為環(huán)境參數(shù)。

    2 斷頭因素分析方法

    2.1 關(guān)聯(lián)分析方法的設(shè)計

    通過加裝在線單錠監(jiān)測系統(tǒng)對生產(chǎn)不同品種紗線的細紗機各個錠子進行實時斷頭監(jiān)控,可以獲取到細紗工序發(fā)生斷頭時對應(yīng)斷頭錠子的實時錠速與捻度。通過紡紗生產(chǎn)MES 系統(tǒng),可以獲取到同一機臺號、同一品種紗線在粗紗工序后的強力儀測定數(shù)據(jù)、條干儀測定數(shù)據(jù)以及其他實時參數(shù),其中包括此細紗機的鋼絲圈狀態(tài)、鋼領(lǐng)狀態(tài)、環(huán)境溫度、環(huán)境相對濕度以及不同品種紗號下每個參數(shù)對應(yīng)的正常范圍設(shè)定值。斷頭因素分析方法流程圖如圖1 所示。

    一旦捕獲設(shè)備斷頭,系統(tǒng)就會自動從MES 系統(tǒng)中獲取各類影響因素的參數(shù)值以及對應(yīng)的正常范圍設(shè)定值,判斷超限參數(shù)的數(shù)量。若只有一個超限因素,根據(jù)參數(shù)的合理范圍即可判定該項不在范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)是造成細紗斷頭的主要因素,并將其余參數(shù)視作次要因素并排序。若發(fā)生了斷頭但沒有數(shù)據(jù)超出合理范圍或者有多項數(shù)據(jù)超出合理范圍,此時則利用關(guān)聯(lián)分析方法對超出范圍的參數(shù)先進行關(guān)聯(lián)分析,計算每個參數(shù)與細紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)度,根據(jù)計算值的大小來判斷參數(shù)與細紗斷頭相關(guān)性的大小,將超出范圍的參數(shù)視作主要因素,其余參數(shù)視作次要因素并排序。

    2.2 關(guān)聯(lián)分析方法的實現(xiàn)

    若發(fā)生了細紗斷頭但沒有數(shù)據(jù)超出范圍或者有多項數(shù)據(jù)不在合理參數(shù)范圍內(nèi)時,根據(jù)獲取到的不同參數(shù)各自的預(yù)設(shè)參數(shù)范圍,利用區(qū)間值化算子對相關(guān)原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化,得到標(biāo)準(zhǔn)化后的變量數(shù)據(jù),標(biāo)準(zhǔn)化的方法如式(1)所示。

    式(1)中:D表示區(qū)間值化算子,j表示第j個變量,n為k時刻距離最近細紗機正常運行時刻的個數(shù),Xj(k)如式(2)所示,為k時刻變量j的值的集合,xj(k)d的計算方法如式(3)所示。

    根據(jù)式(1)標(biāo)準(zhǔn)化后,根據(jù)式(4)計算k時刻標(biāo)準(zhǔn)化后的某參數(shù)與細紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξoj(k)。

    式中:α為分辨系數(shù),α∈(0,1],其中xo(k)為k時刻的輸出值,輸出值為特征值0 或1,1 表示k時刻細紗斷頭,0 表示k時刻細紗未斷頭,xj(k)則表示k時刻的第j個變量的值,Δoj=|xo(k)-xj(k)|為k時刻變量j的值與輸出值之間的差值。在實際計算中,分辨系數(shù)一般取α≤0.5,也即內(nèi)取值時具有最大信息和最大信息分辨率。根據(jù)式(7)來計算k時刻標(biāo)準(zhǔn)化后的變量數(shù)據(jù)與細紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)度γoj(k)。

    計算出關(guān)聯(lián)度γoj(k)后再進行排序并在前端頁面實時展示。細紗斷頭關(guān)聯(lián)分析方法的流程圖如圖2 所示。

    圖2 細紗斷頭關(guān)聯(lián)分析方法流程圖

    3 應(yīng)用展示

    根據(jù)式(7)計算出的γoj(k),即變量與細紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)度依照大小進行排序。以品種C 8.4 tex 某機臺為例,系統(tǒng)截圖如圖3、圖4 所示。從細紗總覽中,可以直觀看到發(fā)生斷頭的機臺號、該機臺的物料號、斷頭錠子編號以及排序后的斷頭因素。由圖3 可以看出,細紗機臺號為51 號的機臺在某時刻共有3 個斷頭錠子,斷頭錠子編號分 別為192 號、264 號、68 號,其 斷 頭 主 要 因 素 分別為錠子轉(zhuǎn)速異常、捻度異常和捻度異常/錠子轉(zhuǎn)速異常,在點擊每一個斷頭因素后,可以獲取到對應(yīng)細紗斷頭的主要因素和次要因素并展示其大小,作為指示相關(guān)人員進行維護維修的參考依據(jù)。

    圖3 斷頭分析總覽

    圖4 為點擊如圖3 中所示“錠子轉(zhuǎn)速異常”后查看192 號錠子斷頭因素詳情的系統(tǒng)截圖示例。由圖4 可以看出,在此斷頭時刻錠子轉(zhuǎn)速為13 412.21 r/min,未達到系統(tǒng)預(yù)設(shè)的下限14 000 r/min,其他因素均在正常范圍內(nèi),從而將錠子轉(zhuǎn)速異常視為導(dǎo)致細紗斷頭的主要因素,正常范圍內(nèi)的其余因素作為次要因素排序后進行實時展示。

    圖4 斷頭因素詳情

    由于是同一機臺的斷頭錠子,圖3 所示的其余兩個斷頭錠子各參數(shù)的參考范圍和圖4 所示的參考范圍一致,故在此不再做斷頭因素詳情展示。其中錠子編號為264 號錠子的斷頭因素詳情在點擊圖3 中的“捻度異?!焙蟛榭?,其紗線捻度為1 190.23 捻/m,未達到捻度設(shè)定值的下限1 200 捻/m,其他因素均在如圖4 所示的正常范圍內(nèi),從而將捻度異常視為導(dǎo)致細紗斷頭的主要因素,正常范圍內(nèi)的其余因素作為次要因素進行排序后展示;錠子編號為68 號錠子的斷頭因素詳情在點擊圖3 中的“捻度異常/錠子轉(zhuǎn)速異?!焙蟛榭?,其紗線捻度為1 537.76 捻/m,超出捻度 設(shè) 定值上限1 400 捻/m,錠子轉(zhuǎn)速為13 026.8 r/min,也未達到系統(tǒng)預(yù)設(shè)的下限14 000 r/min。由于有多項數(shù)據(jù)均不在獲取到的正常參數(shù)范圍內(nèi),此時則根據(jù)多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析方法,分別先計算捻度與錠子轉(zhuǎn)速對于細紗斷頭的關(guān)聯(lián)度,將計算出的數(shù)值大小進行排序,再計算出剩余因素對于細紗斷頭的關(guān)聯(lián)度并排序。此斷頭時刻捻度對于細紗斷頭的關(guān)聯(lián)度大于錠子轉(zhuǎn)速對于細紗斷頭的關(guān)聯(lián)度,故將捻度異常排在錠速異常之前,共同作為主要因素展示在圖3 中,正常范圍內(nèi)的其余因素作為次要因素排序后展示在其對應(yīng)的斷頭因素詳情中。

    4 結(jié)語

    本研究提出的細紗斷頭因素分析方法,將紡紗生產(chǎn)MES 系統(tǒng)和單錠監(jiān)測系統(tǒng)相結(jié)合,能夠定性分析細紗斷頭因素,為查擺斷頭原因提供數(shù)據(jù)支持。整個分析流程,可以簡化為數(shù)據(jù)采集、特征分析、因素定位3 個階段。經(jīng)實際應(yīng)用表明,本研究設(shè)計的多因素關(guān)聯(lián)分析方法具有良好的準(zhǔn)確性,適用于紡織企業(yè)進行細紗斷頭因素分析,可以有效避免頻繁出現(xiàn)斷頭的現(xiàn)象,有助于提高生產(chǎn)效率。除此之外,針對細紗機斷頭因素的分析,還有部分工作可以優(yōu)化,一旦累積到了足夠量的數(shù)據(jù),可以考慮采用目前流行的機器學(xué)習(xí)算法等人工智能方法,例如采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對細紗斷頭因素進行學(xué)習(xí)分類,這可以對機器學(xué)習(xí)算法解決紡織行業(yè)應(yīng)用問題提供新的思路,也是未來的趨勢所在。

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