用于监控合成纱线的制造过程的方法与流程

本发明涉及一种根据权利要求1的前序部分的用于监控合成纱线的制造过程的方法。

背景技术：

1、由wo2019/137835a1得知一同种类型的用于监控合成纱线的制造过程的方法。

2、在制造和处理合成纱线时，通常连续监控产品参数和/或过程参数，以便因此获得尽可能稳定的过程引导并且特别是尽可能稳定的纱线产品质量。特别是在制造变形纱线时，对在运行的纱线上的纱线张力的监控已被证明，以便识别过程干扰和/或产品波动。在用于监控制造过程的已知方法中，在运行的纱线上连续地测量纱线张力。将纱线张力的在此产生的测量信号与允许的纱线张力的阈值进行比较，以便识别所谓的缺陷图并且能够用于进一步分析。借助机器学习程序从缺陷图中识别出在制造过程中的各个缺陷原因，以便例如由操作者消除这些缺陷原因，以便最终将纱线质量保持在均匀的水平上。

3、在实践中现在确定，在制造过程中出现多个缺陷图并且因此出现多个缺陷原因，这些缺陷原因或多或少强烈地影响所述制造过程。因此，在制造过程中的缺陷原因是已知的，这些缺陷原因要求例如在纱线断裂时立即干预。

技术实现思路

1、现在本发明的任务是，这样进一步改进同种类型的用于监控合成纱线的制造过程的方法，从而可以实现用于保证均匀的纱线质量的制造过程的有效的可操作性。

2、本发明的另一目的在于，使为了控制多个加工位置而出现的对操作者的指示最小化。

3、根据本发明，该任务通过如下方式来解决，即单独检测缺陷原因并且将其在时间窗内的出现分别作为干扰频率来记录。缺陷图在本申请的范围内优选可被理解为纱线张力的这样的测量信号曲线(“快照(snap-short)”)，在该测量信号曲线中纱线张力的测量信号低于或超过预先给定的极限值阈值，和/或在该测量信号曲线中纱线张力的测量信号离开由预先给定的极限值限定的范围(极限值违反)。已被证明有利的是，缺陷图在时间上受到限制，例如最高为20秒、优选最高为10秒。此外，已被证明有利的是，极限值违反的时间点在时间上看大致位于缺陷图的中间。在时间上看，极限值违反的时间点可以位于缺陷图的边缘。

4、本发明的有利的进一步改进方案通过从属权利要求的特征和特征组合来限定。

5、本发明也不通过de4329136a1中已知的用于调节假捻装置上的纱线张力的方法显而易见。在该情况中，检测异常的纱线张力纱线状态的频率。因此，虽然可以记录纱线张力缺陷的频率，但该频率不包含对可能的缺陷原因的提示。然而，从缺陷频率中还不能推导出缺陷原因。

6、本发明具有特别的优点，即可以区分缺陷原因，以便评价相应的干扰源对制造过程和对纱线质量的影响。因此，在一个时间窗内的出现可被记录为缺陷原因的干扰频率。因此，相应的缺陷原因的干扰频率可被用作参数，以便开始用于消除缺陷的有区分的干预。

7、由于在合成纱线的制造过程中可能出现大量不同类型的缺陷原因，它们例如在原材料中、在机器中或在设定等中产生，所以它们对过程和纱线质量的影响是非常不同的。为了能够考虑缺陷原因中的这种不同之处，如下方法变型方案是特别有利的，其中所述缺陷原因中的每个缺陷原因的干扰频率分别配属有允许的频率极限值。因此存在如下可行性，即在制造过程中进行干预时考虑关键的缺陷原因的出现和具有不同权重的不太关键的缺陷原因的出现。对于纱线断裂当然需要在制造过程中的立即干预。然而，在构件污染或磨损时不是这样。

8、在此，已被证明特别有利的是，缺陷原因之一的干扰频率的频率极限值包含多个缺陷原因，这些缺陷原因在制造过程中被认为是允许的。因此，针对过程中的每个缺陷原因，能够仅从出现缺陷原因的数量来确定频率极限值，以便能够实现在制造过程中的有针对性的干预。

9、为了进一步区分而提供如下方法变型方案，其中缺陷原因之一的干扰频率的频率极限值涉及时间段和/或加工位置。因此，例如在制造卷曲纱线时通常将纱线从喂纱筒子抽出并且使其卷曲。因此，例如可以将喂纱筒子的运行时间选择为一时间段，以便在其干扰频率方面对其中出现的缺陷原因进行评估。此外，在此常见的是，各纱线并行彼此相邻地单独在多个加工位置中被引导，从而在各加工位置中在所述缺陷原因情况下的分离同样是有利的。

10、为了消除在制造过程中出现的缺陷原因，提供如下方法变型方案，其中在超过干扰频率的频率极限值之一时给人员传输报告。因此，确保了由负责人员有针对性地干预制造过程。

11、由于在大量的缺陷原因中可能发生以不同形式的出现，这使得频率极限值的配属变得困难，所以本发明的进一步改进方案是特别有利的，其中，借助基于统计方法以及机器学习方法的算法来分析缺陷原因的干扰频率，以便识别干扰频率的频繁序列和/或干扰频率的异常。该方法变型方案具有特别的优点，即缺陷原因的突出的频率自主地由系统识别，而不必定义预先给定的频率极限值。

12、这种机器学习系统基于发生连续的学习。为此，如下方法变型方案是特别有利的，其中向人群中的一个人员报告干扰频率的序列，并且由该人员评估和评价干扰频率的序列。因此，不仅确保在制造过程中用于停止缺陷原因的快速访问，而且确保对机器学习系统的反馈。

13、为了能够在多个加工位置中制造多根纱线时发现可能的质量差异，提供本发明的一个进一步改进，其中在制造过程中在多个加工位置中并行地引导和监控多根纱线，并且相关地分析加工位置中的缺陷原因的干扰频率。附加于纱线的质量，还可以由此推导出各个加工位置的质量。

14、根据缺陷图和由此得出的缺陷原因，可能需要由不同的人群关注的不同的处理行动。因此，维修人员负责维修机器。与此相对地，过程人员负责设定机器。与此相对地，用于所述制造过程的原料由操作人员提供。为了在消除制造过程中的缺陷原因时能够尽可能快速且有针对性地进行干预，因此，提供如下方法变型，其中为缺陷原因分别配属多个人群之一，并且在所涉及的缺陷原因的干扰频率超出极限值的情况下或者在通知干扰频率的序列/异常的情况下报告所述人群。因此可以有利地避免在消除缺陷原因时的时间延迟。

15、为了使制造过程自动化，提供如下方法变型，其中缺陷原因分别配属给多个控制命令之一，在超过所涉及的缺陷原因的干扰频率的极限值的情况下或者在通知干扰频率的序列/异常的情况下激活这些控制命令。因此，在制造过程中消除缺陷时自动化干预可以被有利地集成。

16、本发明具有特别的优点，即可以在一个制造过程中由多个缺陷原因进行加权，缺陷原因的加权如对制造过程的质量和纱线的质量产生影响。因此，特别是在缺陷图有大量数据的情况下，可以有利地实现有针对性的且快速的干预以消除缺陷原因。

技术特征：

1.用于监控合成纱线的制造过程的方法，其中，连续地测量纱线的纱线张力，分析纱线张力的测量值并且生成多个缺陷图，并且，在制造过程中给纱线张力的缺陷图配属相应的缺陷原因，其特征在于，单独地检测所述缺陷原因，并且将缺陷原因在一个时间窗内的出现相应记录为干扰频率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，给所述缺陷原因中的每个缺陷原因的干扰频率分别配属允许的频率极限值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述缺陷原因之一的干扰频率的频率极限值是在制造过程中被认为允许的缺陷原因的出现次数。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述缺陷原因之一的干扰频率的频率极限值涉及时间段和/或加工位置。

5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法，其特征在于，在超过干扰频率的频率极限值之一的情况下向人群中的一个人员传输报告。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助基于统计方法以及机器学习方法的算法来分析所述缺陷原因的干扰频率，以便识别干扰频率的频繁序列和/或干扰频率的异常。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，针对所述人群之一中的一个人员报告所述干扰频率的序列，并且由该人员评估和评价所述干扰频率的序列。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述缺陷原因分别配属于多个人群之一，在超过所涉及的缺陷原因的干扰频率的极限值的情况下或在通知干扰频率的序列/异常的情况下，通知所述人群。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，在制造过程中在多个加工位置中并行地引导和监控多根纱线，并且相关地分析加工位置中的缺陷原因的干扰频率。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述缺陷原因分别配属于多个控制命令之一，在超出所涉及的缺陷原因的干扰频率的极限值的情况下或者在通知干扰频率的序列/异常的情况下激活所述控制命令。

技术总结
本发明涉及一种用于监控合成纱线的制造过程的方法，其中，连续地测量纱线的纱线张力。分析纱线张力的测量值并且生成多个缺陷图，并且，在制造过程中给纱线张力的缺陷图配属相应的缺陷原因。为了能够在有多个缺陷原因的情况下进行关于缺陷消除方面的权重，根据本发明规定，单独地检测所述缺陷原因，并且将其在一个时间窗内的出现记录为干扰频率。

技术研发人员：J·胡特马赫尔
受保护的技术使用者：欧瑞康纺织有限及两合公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15