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(xì)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(xì)紗的產(chǎn)量和成紗質(zhì)量是體現(xiàn)一個(gè)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(gè)紡紗企業(yè)生產(chǎn)效益的關(guān)鍵指標(biāo)，而斷頭是細(xì)紗設(shè)備中常見的一種現(xiàn)象，它會影響細(xì)紗機(jī)的生產(chǎn)效率和質(zhì)量。細(xì)紗斷頭的多少以千錠時(shí)斷頭根數(shù)來表示，它可以衡量一個(gè)紡紗企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)和管理水平的高低。細(xì)紗斷頭是影響細(xì)紗產(chǎn)量與成紗質(zhì)量的關(guān)鍵因素，若斷頭長時(shí)間得不到處理，會直接影響細(xì)紗的產(chǎn)量和設(shè)備的生產(chǎn)效率，嚴(yán)重時(shí)會損壞紡織機(jī)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(xì)紗斷頭的原因，分析了導(dǎo)致細(xì)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(shí)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(shí)時(shí)運(yùn)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(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而不能對產(chǎn)生細(xì)紗斷頭的因素進(jìn)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(gè)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(xì)紗斷頭的原因。但是人工檢測會增加工人勞動(dòng)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(xì)紗斷頭因素進(jìn)行了分析與總結(jié)。賀偉娜等［9］進(jìn)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(jìn)行應(yīng)用；楊紅重［10］探討了降低細(xì)紗斷頭的方法，對斷頭因素進(jìn)行歸類后提出了一些降低細(xì)紗斷頭的技術(shù)措施。綜合現(xiàn)有細(xì)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(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而無法在線分析出實(shí)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(xì)紗斷頭因素復(fù)雜且斷頭分析方法多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)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(xì)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(xì)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(xì)紗機(jī)各個(gè)錠子進(jìn)行實(shí)時(shí)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(xì)紗斷頭有關(guān)的實(shí)時(shí)參數(shù)與設(shè)定參數(shù)，最后找出細(xì)紗斷頭的因素。實(shí)際應(yīng)用表明，本方法可對細(xì)紗機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(xì)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(yùn)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(xì)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(xì)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(yùn)行參數(shù)。

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

（4）粗紗強(qiáng)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(xì)是否一致的參數(shù)，這個(gè)數(shù)值越大，那么紗線粗細(xì)就越不均勻。粗紗強(qiáng)力與成紗條干CV均與細(xì)紗工序的斷頭率密切相關(guān)，其質(zhì)量數(shù)據(jù)不達(dá)標(biāo)均會影響細(xì)紗工序的斷頭率，故將粗紗強(qiáng)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(shí)際生產(chǎn)中細(xì)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(jì)

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(xì)紗機(jī)各個(gè)錠子進(jìn)行實(shí)時(shí)斷頭監(jiān)控，可以獲取到細(xì)紗工序發(fā)生斷頭時(shí)對應(yīng)斷頭錠子的實(shí)時(shí)錠速與捻度。通過紡紗生產(chǎn)MES 系統(tǒng)，可以獲取到同一機(jī)臺號、同一品種紗線在粗紗工序后的強(qiáng)力儀測定數(shù)據(jù)、條干儀測定數(shù)據(jù)以及其他實(shí)時(shí)參數(shù)，其中包括此細(xì)紗機(jī)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(gè)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(dòng)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(gè)超限因素，根據(jù)參數(shù)的合理范圍即可判定該項(xiàng)不在范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)是造成細(xì)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(xiàng)數(shù)據(jù)超出合理范圍，此時(shí)則利用關(guān)聯(lián)分析方法對超出范圍的參數(shù)先進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，計(jì)算每個(gè)參數(shù)與細(xì)紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)度，根據(jù)計(jì)算值的大小來判斷參數(shù)與細(xì)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(shí)現(xiàn)

若發(fā)生了細(xì)紗斷頭但沒有數(shù)據(jù)超出范圍或者有多項(xiàng)數(shù)據(jù)不在合理參數(shù)范圍內(nèi)時(shí)，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(jìn)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(gè)變量，n為k時(shí)刻距離最近細(xì)紗機(jī)正常運(yùn)行時(shí)刻的個(gè)數(shù)，Xj(k)如式（2）所示，為k時(shí)刻變量j的值的集合，xj(k)d的計(jì)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(jì)算k時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的某參數(shù)與細(xì)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(shí)刻的輸出值，輸出值為特征值0 或1，1 表示k時(shí)刻細(xì)紗斷頭，0 表示k時(shí)刻細(xì)紗未斷頭，xj(k)則表示k時(shí)刻的第j個(gè)變量的值，Δoj=|xo(k)-xj(k)|為k時(shí)刻變量j的值與輸出值之間的差值。在實(shí)際計(jì)算中，分辨系數(shù)一般取α≤0.5，也即內(nèi)取值時(shí)具有最大信息和最大信息分辨率。根據(jù)式（7）來計(jì)算k時(shí)刻標(biāo)準(zhǔn)化后的變量數(shù)據(jù)與細(xì)紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)度γoj(k)。

計(jì)算出關(guān)聯(lián)度γoj(k)后再進(jìn)行排序并在前端頁面實(shí)時(shí)展示。細(xì)紗斷頭關(guān)聯(lián)分析方法的流程圖如圖2 所示。

圖2 細(xì)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(jì)算出的γoj(k)，即變量與細(xì)紗斷頭之間的關(guān)聯(lián)度依照大小進(jìn)行排序。以品種C 8.4 tex 某機(jī)臺為例，系統(tǒng)截圖如圖3、圖4 所示。從細(xì)紗總覽中，可以直觀看到發(fā)生斷頭的機(jī)臺號、該機(jī)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(xì)紗機(jī)臺號為51 號的機(jī)臺在某時(shí)刻共有3 個(gè)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(diǎn)擊每一個(gè)斷頭因素后，可以獲取到對應(yīng)細(xì)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(jìn)行維護(hù)維修的參考依據(jù)。

圖3 斷頭分析總覽

圖4 為點(diǎn)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(shí)刻錠子轉(zhuǎn)速為13 412.21 r/min，未達(dá)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(xì)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(jìn)行實(shí)時(shí)展示。

圖4 斷頭因素詳情

由于是同一機(jī)臺的斷頭錠子，圖3 所示的其余兩個(gè)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(diǎn)擊圖3 中的“捻度異?！焙蟛榭?，其紗線捻度為1 190.23 捻/m，未達(dá)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(xì)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(jìn)行排序后展示；錠子編號為68 號錠子的斷頭因素詳情在點(diǎn)擊圖3 中的“捻度異常/錠子轉(zhuǎn)速異?！焙蟛榭矗浼喚€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(dá)到系統(tǒng)預(yù)設(shè)的下限14 000 r/min。由于有多項(xiàng)數(shù)據(jù)均不在獲取到的正常參數(shù)范圍內(nèi)，此時(shí)則根據(jù)多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析方法，分別先計(jì)算捻度與錠子轉(zhuǎn)速對于細(xì)紗斷頭的關(guān)聯(lián)度，將計(jì)算出的數(shù)值大小進(jìn)行排序，再計(jì)算出剩余因素對于細(xì)紗斷頭的關(guān)聯(lián)度并排序。此斷頭時(shí)刻捻度對于細(xì)紗斷頭的關(guān)聯(lián)度大于錠子轉(zhuǎn)速對于細(xì)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(xì)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(xì)紗斷頭因素，為查擺斷頭原因提供數(shù)據(jù)支持。整個(gè)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(gè)階段。經(jīng)實(shí)際應(yīng)用表明，本研究設(shè)計(jì)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(jìn)行細(xì)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(xì)紗機(jī)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(jī)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(xì)紗斷頭因素進(jìn)行學(xué)習(xí)分類，這可以對機(jī)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。