F. Cloppenburg， T. Gries， S. Schlichter

1. 亞琛工業(yè)大學(xué) 紡織技術(shù)研究所 (德國) 2. 奧格斯堡紡織技術(shù)研究所(德國)

盡管自動化技術(shù)有所進(jìn)步，但梳理生產(chǎn)線的設(shè)置和控制仍源于經(jīng)驗?；谏a(chǎn)環(huán)境條件變化而發(fā)生的過程錯誤或產(chǎn)品變化，生產(chǎn)線操作者通常根據(jù)他們的經(jīng)驗更改生產(chǎn)參數(shù)。在粗梳非織造布生產(chǎn)線中，梳理機對非織造布質(zhì)量的影響最大。同時，梳理機參數(shù)的調(diào)整非常復(fù)雜，產(chǎn)品的質(zhì)量很難預(yù)測。如果未及時發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境變化、生產(chǎn)過程中的錯誤或生產(chǎn)參數(shù)設(shè)置不正確等問題，將導(dǎo)致廢料產(chǎn)生或生產(chǎn)線停運。在德國，每年來自非織造布行業(yè)的廢品價值高達(dá)5 000萬 歐元，這些廢品不得不以高成本回收利用。

Easy Vlies 4.0系統(tǒng)(圖1)可用于解決該問題。開發(fā)該系統(tǒng)的項目始于2017年6月，由德國慕尼黑巴伐利亞州經(jīng)濟、媒體、能源與技術(shù)部資助。除奧格斯堡紡織技術(shù)研究所(ITA Augsburg)外，項目聯(lián)盟還包括德國Dr. Schenk光學(xué)測量技術(shù)公司，測量和自動化系統(tǒng)制造商iba AG公司及非織造布制造商Tenowo 公司。

圖1 Easy Vlies 4.0系統(tǒng)示意圖

Easy Vlies 4.0系統(tǒng)旨在通過光學(xué)檢測技術(shù)，整合所有相關(guān)測量數(shù)據(jù)，以提高梳理機的精度與經(jīng)濟效益，使其成為生產(chǎn)線上高度復(fù)雜的、控制梳理質(zhì)量的中心。其基本目標(biāo)是測量梳理后的纖網(wǎng)質(zhì)量，獲取所有相關(guān)因素，并對纖網(wǎng)質(zhì)量和生產(chǎn)成本進(jìn)行建模和仿真。

用于生產(chǎn)線末端織物檢查的光學(xué)測量系統(tǒng)在項目開始時已經(jīng)相當(dāng)成熟，能夠檢測出產(chǎn)品缺陷，如孔洞、污漬或纖維纏結(jié)。光學(xué)檢查系統(tǒng)的使用通常僅限于記錄質(zhì)量敏感非織造布的產(chǎn)品缺陷，以支持后續(xù)切割和包裝工序需求。測量值不用于過程控制或設(shè)備設(shè)置的優(yōu)化。在該項目中，進(jìn)一步改良了Dr. Schenk公司的模塊化光學(xué)測量系統(tǒng)，以直接測量經(jīng)梳理機處理后的非織造布質(zhì)量。目前，對使用的纖維材料進(jìn)行校準(zhǔn)之后，除了可檢測產(chǎn)品缺陷外，還可高分辨測量非織造布質(zhì)量，如基準(zhǔn)質(zhì)量及質(zhì)量分布(CV值)。非織造布的光學(xué)均勻性是一個非常主觀的參數(shù)，通過光學(xué)外觀的標(biāo)準(zhǔn)偏差來測量。

以往，梳理機上的測量和自動化技術(shù)僅用于設(shè)置梳理機速度，少有閉合的控制回路。此外，生成的測量數(shù)據(jù)也很少存儲。被記錄的測量數(shù)據(jù)通常也是原始測量數(shù)據(jù)。在沒有進(jìn)一步信息的情況下，不適合對存儲的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。以前也從未對數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)處理并將其傳入機器模型中。iba AG公司開發(fā)出一種測量自動化系統(tǒng)，可輕松應(yīng)用于現(xiàn)有工廠和新工廠。除了工廠的設(shè)置和測量值，測量自動化系統(tǒng)還可獲取工廠環(huán)境條件、設(shè)備能耗和質(zhì)量測量系統(tǒng)的測量值。亞琛工業(yè)大學(xué)紡織技術(shù)研究所(ITA)開發(fā)的數(shù)據(jù)預(yù)處理系統(tǒng)，大大提高了所測數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析能力。例如，自動檢測設(shè)置更改和機器異常，并標(biāo)記相應(yīng)的數(shù)據(jù)記錄。此外，還創(chuàng)建了一個界面來記錄重要的附加數(shù)據(jù)，如纖維混紡性能及手動機器設(shè)置。

該系統(tǒng)的第一個版本最初是在ITA Augsburg的試驗線上實施的。該研究可在不中斷非織造布制造商生產(chǎn)的情況下進(jìn)一步開發(fā)組件。試驗設(shè)計的測量數(shù)據(jù)被用于模擬具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梳理過程。建模的目標(biāo)值不僅有單個質(zhì)量值，還有機器在不同參數(shù)設(shè)置下的生產(chǎn)成本。

這些模型的絕對誤差低，具有良好的準(zhǔn)確性。如表1所示，僅面密度的平均誤差略有增加，為1.53 g/m2。其原因在于其基準(zhǔn)變量較大，因為中試工廠配備的布料范圍很廣，用于生產(chǎn)再生碳纖維。因此，所使用的聚酯纖維在較高的旋轉(zhuǎn)速度下僅有限地固定在衣服上。

表1 模型達(dá)到的準(zhǔn)確性

生成的模型是開發(fā)梳理機最重要的驅(qū)動裝置的輔助工具，可降低成本，提高利潤。這項輔助工具不僅考慮設(shè)置對產(chǎn)品質(zhì)量的影響，而且還兼顧經(jīng)濟性。這樣可防止只考慮產(chǎn)品質(zhì)量而不顧操作設(shè)備經(jīng)濟性的情況發(fā)生。使用基于ε約束法的優(yōu)化算法，在滿足所有約束的同時，優(yōu)化了中心目標(biāo)變量。在此應(yīng)用案例中，中心目標(biāo)值是特定的生產(chǎn)成本。質(zhì)量限制被定義為約束。優(yōu)化算法的結(jié)果是獲得在最低成本生產(chǎn)前提下達(dá)到產(chǎn)品預(yù)設(shè)質(zhì)量時參數(shù)的設(shè)定值。

Tenowo公司在日常生產(chǎn)中驗證了部分系統(tǒng)的開發(fā)。將遷移學(xué)習(xí)方法用于建模，可大大減少必要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量。

對開發(fā)該系統(tǒng)的經(jīng)濟分析表明，系統(tǒng)組件的投資將很快得到回報。即使使用了99%的系統(tǒng)潛力，投資也將在大約1年后得到回報，如圖2所示。

圖2 以不同利率的前期優(yōu)化投資的資本價值過程

該項目表明，在非織造布行業(yè)中，使用結(jié)構(gòu)化的方法對人工智能在工業(yè)中應(yīng)用具有巨大潛力。未來，ITA將與行業(yè)合作伙伴一起開展研究項目，進(jìn)一步開發(fā)人工智能的應(yīng)用潛力。