用于瓦楞板生产工厂的预测诊断方法与流程

本发明涉及瓦楞板生产工厂。更具体地，本发明涉及瓦楞板生产工厂的功能部件或单元的预测诊断方法。

背景技术：

瓦楞板由通过主机辊馈送的扁平纸的片材制成。瓦楞板通常由至少一个瓦楞纸片材和其间布置瓦楞纸片材的两个扁平纸片材(所谓的衬里)组成。衬里在槽沟的顶部或波峰粘在瓦楞纸片材上。一般来说，瓦楞板可以包括多于一个的瓦楞纸片材。通常，在各对瓦楞纸片材之间布置扁平纸片材。

瓦楞板生产工厂通常包括用于将扁平纸的连续腹板(web)或片材的卷筒开卷的一个或更多个开卷机和一个或更多个瓦楞机。各瓦楞机将扁平纸的连续片材转换成瓦楞纸的连续片材，并将瓦楞纸的连续片材粘合到扁平纸的连续片材，即所谓的衬里。从瓦楞机退出的复合连续片材被馈送到双面机，在这里，第二衬里粘接到其上面。一般而言，工厂可包括一个或更多个瓦楞机，以将由连续瓦楞片材和衬里组成的一个或更多个片材馈送到双面机。工厂还包括处理来自双面机的瓦楞板的部分，该部分被称为干端，以将其与包括从开卷机到双面机的机器的部分(所谓的湿端)区分开来。干端部分通常包括纵向分切和划线站，在这里，瓦楞板片材被切割成连续的纵向条带。

对连续纵向条进一步加工，以便制作一系列单独的片材或所谓的扇折页，即根据横向切割和折痕线以之字形折叠的条带，。

这种类型的工厂包括各种类型的多个功能单元。例如，设置电动机、泵、蒸汽系统、给胶机、加压空气系统等。

功能单元可能受到磨损的影响，并且可能损坏。用于维护、维修或更换生产线的功能单元的干预措施可能非常昂贵，因为可能需要长时间停止生产线。停工期导致生产损失，从而影响整体生产成本。考虑到所生产材料(瓦楞板)的利润空间非常小，由于维修或维护停工造成的生产损失而增加的成本对用户来说可能非常繁重。此外，停止湿端部分导致大量浪费和长的重新启动时间，原因是仍在机器中的瓦楞板应被完全卸下和排出，并且，热部分(瓦楞机、双面机)在重新开始生产之前应再次达到正确的温度。

因此，为了至少部分地克服现有技术的缺点(特别是在维修和维护成本方面)，需要改进瓦楞板生产线和工厂现状。

技术实现要素：

根据一个方面，提供了一种用于监视瓦楞板生产工厂的操作的方法，该方法包括以下步骤：

-检测工厂的功能单元的至少一个操作参数，并在当前时间窗口中计算所述参数的至少第一统计函数的当前值；

-基于操作参数的历史化数据，计算第一统计函数的最大值和最小值；

-将第一统计函数的当前值与根据所述历史化数据计算的所述第一统计函数的所述最大值和所述最小值进行比较；

-基于所述比较的结果，生成一条预测诊断的信息。

在本发明的改进实施例中，组合使用两个统计函数。在这种情况下，可以通过对两个(或更多个)统计函数中的每一个执行其所有步骤实现该方法。

实际上，可以在可移动学习时间窗口中包含操作参数的历史化数据，基于这些数据计算统计函数的值，然后计算其最大值和最小值。可移动时间窗口随着时间平移，以包含例如通过适当的传感器随时间获取的操作参数的值。

实际上，学习时间窗口沿时间坐标平移，使得统计函数的最大值和最小值不基于仅执行一次的初始学习步骤被一次性全部设定。反之，更新学习过程，即，学习时间窗口(其数据用于确定统计函数的最大值和最小值，以与当前数据进行随后比较)连续存储最新近的数据，排出较旧的数据。可以简单地基于设计考虑适当地选择时间推进步幅。

可以按时间间隔或可移动学习时间窗口被细分为的计算窗口来计算统计函数。例如，可移动学习时间窗口可以细分为用于计算统计函数的多个n个计算窗口。可移动学习时间窗口可按与计算窗口的持续期相等的步幅进行时间推进。在这种情况下，在每个时间步幅上，丢弃最旧计算窗口的值，同时，与由可移动学习时间窗口完成的时间步幅对应，获取包含于新计算窗口中的数据。

计算当前统计函数所基于的当前时间窗口可以具有与将可移动学习时间窗口细分为的各统计函数计算窗口相同的持续期。

如下面更好地解释的那样，为了更有效地操作系统，当前时间窗口与可移动学习时间窗口在时间上分开。

本发明还公开了一种用于监视瓦楞板生产工厂的操作的方法，该方法包括以下步骤：

(a)在可移动学习时间窗口中计算功能单元的操作参数的统计函数的最大值和最小值；

(b)在时间上跟随并远离可移动学习时间窗口的当前时间窗口中计算功能单元的操作参数的统计函数的当前值；

(c)将统计函数的当前值与在可移动学习时间窗上计算的统计函数的最大值和最小值进行比较；

(d)基于所述比较的结果，生成预测诊断的信息；

(e)将可移动学习时间窗口和当前时间窗口进行时间平移；

(f)重复从(a)到(e)的步骤。

如下面参考多个实施例更好地描述的那样，功能单元可以是工厂的任何元件或组件，或者元件或组件的集合或子集合，这些元件或组件应适当地检查以用于诊断预测目的。

首先，功能单元可以是电动机或者包括电动机及其相关部件(诸如电动机驱动器、致动器、由电动机移动的运动链等)的单元。

功能单元也可以是运动链的组件或轴承(诸如液压、流体动力或滚动轴承)或这些组件的集合。功能单元也可以是或可以包括可移动部件，诸如纵向刀具(例如盘形旋转刀具)或横向刀具(诸如横向剪切机)或压痕工具。功能单元也可以由一个或更多个加热辊、引导辊和回程辊、牵引辊、开卷机制动器、拼接机及其零件、增压空气、蒸汽、油或其他流体的管道、压力辊、瓦楞辊、双面机热板、输送机、堆垛机(上堆垛机和下堆垛机)等组成。一般来说，功能单元可以包括任何构件、部件、元件或其组合，这些构件、部件、元件或组合容易磨损或消耗并且可以吸收或供给机械功率、施加压力、推力或牵引力、吸收或供给液体(包括油、水、蒸汽、胶水)、产生振动等。

附图说明

通过遵循说明书和表示本发明的实施例的非限制性示例的附图，将更好地理解本发明。更具体地说，在图中：

图1a、图1b、图1c和图1d表示沿板馈送路径依次配置的瓦楞板生产工厂的多个部分；

图2(a)、图2(b)、图2(c)和图2(d)表示示出这里公开的预测诊断方法的示例性示图；

图3示意性地示出用于将连续瓦楞板横向切割成单个片材的剪切机；

图4a～4d表示图3的剪切机的操作的示图；

图5a～5f表示应用于图3的剪切机的诊断方法的示图；

图6表示实施例中的瓦楞板生产线的双面机部分的放大；

图7表示应用于图6的双面机的诊断方法的示图；

图8表示与瓦楞板生产线相关联的数据管理系统的示图；以及

图9表示在随后的时间间隔中计算以防统计函数的值漂移的统计函数的趋势图。

具体实施方式

下面参照附图对示例性实施例进行详细描述。不同示图中的相同的附图标记表示相同或相似的要素。此外，示图不一定要按比例绘制。下面的详细描述不限制本发明。本发明的保护范围由所附的权利要求限定。

在说明书中，对“实施例”或“该实施例”或“一些实施例”的提及意味着参照实施例描述的特定特征、结构或元件包含在公开的主题的至少一个实施例中。因此，说明书中的句子“在实施例中”或“在该实施例中”或“在一些实施例中”不一定指的是同一个或相同的一些实施例。在一个或更多个实施例中，可以以任何合适的方式进一步组合特定特征、结构或元件。

在示出的实施例中，公开了用于生产双壁瓦楞板片材的工厂，即该双壁瓦楞板片材具有夹在两个扁平纸片材(所谓的衬里)之间的两个瓦楞板(所谓的槽沟纸)片材以及夹在两片槽沟纸片材之间的中间片材。此外，该工厂被配置为在两个相邻的堆叠设备上设置两堆片材。

但是，应当理解，下面描述的与预测诊断系统和方法有关的特征也可以用于配备不同数量瓦楞机的工厂中，并因此适于生产包含不同数量的片材的瓦楞板片材。此外，堆叠系统可以不同，例如，它们可以适于仅形成单个堆叠或多于两个的堆叠的板片材。在其他实施例中，堆叠系统可以提供用于扇折叠瓦楞板片材而不将其切割成单个片材的装置。

类似地，以下仅作为示例公开的双面机和纵切压线站可以以不同于这里所描述和示出的方式被配置。

参照附图，工厂包括用于生产第一单面瓦楞板片材的第一部分3、用于生产第二单面瓦楞板片材的第二部分5、用于将两个单面瓦楞板片材和扁平纸片材一起馈送到包括双面机8和相应的附件的部分9的双面机8的第三部分7。从部分9交付复合瓦楞板片材，该复合瓦楞板片材由一组单面瓦楞板片材和粘在其上的另一个扁平纸板片材形成的，该扁平纸板材形成复合瓦楞板片材的第二衬里。

在部分9的下游设置其中配置用于去除修剪的设备的部分11，并且，为了将瓦楞板片材分离成瓦楞板的多个纵向条带并且沿连续瓦楞板单个纵向带的纵向延伸形成折痕线，在部分11的下游设置用于对来自包含双面机8的部分9的瓦楞板进行纵向切割和压线的部分13。

在示出的实施例中，仅作为示例，工厂1还包括用于横向切割来自部分13的瓦楞板条带的部分15、双传送带17以及用于堆叠在部分15中切割并通过双传送带17馈送的板片材的两个区域19a和19b。

第一瓦楞机21被配置在部分3中。用于生产单面瓦楞板片材的瓦楞机本身是已知的。下文仅描述瓦楞机的主要元件，例如，瓦楞机如在us78714223或ep1362691中披露的，其内容并入本说明书中。

简言之，如下所述，瓦楞机21可以包括第一瓦楞辊23，它与第二瓦楞辊25和压力辊27或其它压力构件共同作用以将扁平纸片材和瓦楞板片材粘合在一起的。第一扁平或平滑纸片材n1从第一开卷机29被馈送到瓦楞机21。开卷机29可以以已知方式被配置，并且将不详细描述。开卷机29可以包括用于从中供给第一平滑纸片材n1的第一开卷卷筒b1以及当卷筒b1被用尽时解卷的第二等待卷筒b1x的两个位置。

第二平滑纸片材n2被从第二开卷机31开卷，该第二开卷机31基本上等同于开卷机29，并且在其上布置第一卷筒b2和第二等待卷筒b2x，纸片材n2从第一卷筒b2开卷，第二等待卷筒b2x在卷筒b2被用尽时开始开卷。

第一平滑纸片材n1在经过加热辊33之后被馈送到瓦楞辊23。为了将来自例如通过内部循环的蒸汽加热的加热辊33内部的更多或更少的热量传递给平滑纸片材n1，可以调整纸片材n1在加热辊33周围的接触弧。

第一平滑纸片材n1在通过在瓦楞辊23和25之间形成的压区(nip)时形成瓦楞。以这种方式，在瓦楞辊23和25之间的压区的出口处获得瓦楞纸片材n1。通过粘合单元35，适当的胶水被施加于在瓦楞纸片材上形成的槽沟，使得瓦楞纸片材n1可以通过在第二瓦楞辊25和压力辊27之间形成的压区粘合到与瓦楞纸片材n1一起馈送的平滑纸片材n2上。

粘合单元35可以包括与围绕第二瓦楞辊25被驱动的瓦楞纸片材n1的槽沟接触的施加辊36。施加辊36从分配辊或筛网辊38接收胶水，该分配辊或筛网辊38从罐40或类似物提取胶水。可以调整辊36和38之间的距离，以调整施加到瓦楞纸片材n1上的胶水量。

在一些实施例中，第二平滑纸片材n2可以围绕配置在开卷机31和瓦楞机21之间的一个或更多个辊37、39被馈送，以便被加热。平滑纸片材n2与辊37、39中的任一个或两个之间的接触弧可以被改变，以便在平滑纸片材n2与压力辊27接触之前改变由辊37、39传递到平滑纸片材n2的热量。压力辊27也可以在高压和高温条件下被内部加热以粘合纸片材n1和n2。

如图2的放大所示，在瓦楞机21的输出端，获得由第一瓦楞纸片材n1和第二平滑或扁平纸片材n2形成的单面瓦楞板片材ns。在第一纸片材n1上形成的槽沟或顶峰o通过由施胶单元35施加到波o上的胶水c粘在朝向瓦楞纸片材n1的平滑纸片材n2的表面上。

在瓦楞机21的下游配置桥41，该桥41向部分5和工厂1的随后的部分7和9延伸。在桥41上，可以通过形成适当的累积叠起形成单面瓦楞板片材ns的储备s，使得瓦楞机21的工作速度可以至少部分地独立于下游部分的工作速度。

然后，单面瓦楞板片材ns沿在桥接器41上方延伸的第一路径被馈送至加热辊43，围绕该加热辊43，单面瓦楞板片材ns可绕为可调弧线，以便在到达部分9的双面机8之前被适当加热。

在示出的实施例中，工厂1包括基本上等同于部分3的第二部分5，这里，通过来自类似于开卷机29和31的开卷机的另一对纸片材n4、n5以及类似于瓦楞机21的瓦楞机形成第二单面瓦楞纸片材(仍用ns表示)。该第二单面瓦楞板片材ns被馈送至桥41以形成储备s，并且馈送至部分9的双面机8，被缠绕在基本上等同于加热辊43的加热辊45周围。

在其它实施例中，可以省略部分5以及相应的瓦楞机。反之亦然，在进一步的实施例中，可以设置多于两个的部分3、5，这些部分具有纸片材的相应瓦楞机和开卷机以形成相应的单面瓦楞板片材ns，然后这些单面瓦楞板片材ns通过部分9的双面机8被粘合在一起。

将平滑或扁平的纸片材n3从另一开卷机47开卷，并将其馈送(优选地绕过加热辊49)到双面机部分9。粘合单元51、53以已知的方式将胶水施加在两个单面瓦楞板片材ns的各自瓦楞板片材的槽沟上，以将它们与平滑纸片材n3粘合在一起，这将形成来自部分9的复合瓦楞板cc的第二衬里，第一衬里由平滑纸片材n2形成。

包括双面机的部分9可以以已知方式被配置，本文将不详细描述。在us7291243和us2012/0193026中公开了双面机的实施例的示例，其内容包含在本说明书中，并且，要获得工厂的该部分的实施例的更多细节，可以对其进行参考。

在部分11中，配置横向旋转剪刀61，该横向旋转剪刀61可以执行横向切割，以完全或部分切断从部分9馈送的复合瓦楞板cc。横向旋转剪刀61可以例如如在us6722243中公开的那样被配置，该us6722243的内容包含在本公开中。如下面更详细地描述的，横向旋转剪刀61尤其可用于去除瓦楞板cc的存在粘合缺陷或其他缺陷的部分。

通过分切和划线部分13馈送的复合瓦楞板cc被分成可能沿着由部分17的两个输送机17a、17b定义的两条路径偏离的若干条带。例如，如在us5951454、us6165117、us6092452、us6684749、us8342068或在上述专利文件中提及的其他现有技术文件中公开的那样，部分13可以以已知方式被配置，这些专利的内容包含在本公开中。

两个输送机17a、17b输送通过横向切割部分15中的复合瓦楞板的连续条带获得的瓦楞板片材，以便在例如在ep1710183、us5829951或在这些专利中提及的其他专利文件中公开的那样已知和配置的收集面63、65上形成堆叠pi、p2，这些专利的内容包含在本公开中。数字62表示用于横向切割来自纵向分切和划线部分13的复合瓦楞板的连续条带的站。站62包括横向剪切机62a、62b，从而将来自部分13的各连续条带再分为给定长度的单个片材。该生产线可以包括用于各输送机17a、17b的横向剪切机62a、62b。

以上简要描述的工厂1的各部分或站包括一个或更多个功能单元，可以向每个功能单元供给电力、压缩空气、蒸汽、胶水或其他材料或流体或其组合。例如，各瓦楞机包括用于控制瓦楞辊和压力辊的旋转的一个或更多个电动机、用于加热辊的蒸汽供应系统以及用于供给要被施加到瓦楞板片材的槽沟的胶水的系统。此外，除了止推或径向轴承外，生产线或工厂1的各部分还包括运动传动部件，诸如皮带、链条、轴、接头。一些站包括易磨损的旋转部件，诸如盘形刀具、直线或螺旋形刀片、压痕工具等。

功能单元容易磨损；因此，随着时间的推移，它们需要维护、维修或更换。根据这里描述的一个方面，为了避免或减少可能导致长停机时间的故障和/或为了更好地安排更换、维护和维修干预，提供用于管理和控制工厂1的操作参数从而允许对生产线或工厂1的一个或更多个功能单元进行预测诊断的方法。下面，一般地描述预测诊断方法的实施例，然后提供应用于工厂1的一系列功能单元的方法的具体示例(仅通过非限制性示例)。

工厂1的一个或更多个功能单元可以包括用于检测功能单元的至少一个操作参数或多个操作参数的一个或更多个传感器。传感器用于在学习步骤中获取操作参数的值。在初始学习步骤之后，传感器用于获取操作参数的当前值，以便通过使用当前值和与先前在学习步骤期间获得的相同参数的值相关的历史化数据执行功能单元的控制和预测诊断步骤。如下文更好地解释的，通过假定不仅在初始时间间隔中执行学习步骤而是相反地在以下可称为可移动学习时间窗口δt2的可移动时间窗口中连续地执行它，历史化数据被连续更新。以这种方式，用于预测诊断的数据的历史化值被连续更新。

在一些实施例中，可以避免初始学习步骤，并且，作为历史化值，可以使用与具有类似特征并且先前投入运行的工厂相关的相同参数的值。本质上，作为第二个工厂的历史化数据(至少在初始操作步骤中)，使用与先前安装并已投入运行的类似工厂的相同功能单元相关的参数的值。

例如，功能单元可以包括一个电动机和一个或更多个传感器，这些传感器用于检测一个或更多个电气参数，例如电压、电流、有功或无功功率和/或一个或更多个与机械量，诸如扭矩、振动等有关的参数。

更一般地，根据功能单元的类型，可以设置以下传感器中的一个或更多个：电流传感器；电压传感器；温度传感器；振动传感器；速度传感器；加速度传感器；空气流速传感器；蒸汽流速传感器；胶水消耗传感器；压力传感器；用于测量耗电量的传感器或系统；扭矩传感器。

预测诊断方法可以提供学习步骤，在该学习步骤中，创建与表征给定功能单元的操作参数相关的一组历史化数据。在电动机的情况下，操作参数可以是例如吸收电流。如上所述，学习步骤也可以由从另一个已投入运行的相同或相似的工厂或其部分获取历史化数据的步骤替代地表示或者与其组合地表示。

一般地，可以通过合适的传感器、探针或换能器获取一些操作参数。例如，可以通过电压和电流传感器获取电压和功率参数。可以通过扭矩传感器或者通过处理致动电动机的电信号来检测扭矩参数。可以通过温度传感器检测温度。可以通过传感器或负载单元和压力开关等检测力和压力。在一些情况下，一些操作参数可以由相应的致动器的驱动来提供。在一些情况下，操作参数已经能够用作为工艺参数，诸如压力、速度。

图2示意性地示出用于实现这里公开的方法的方式。更具体地，图2(a)表示作为时间的函数的通用操作参数(例如由电动机吸收的电流)的一般示图。在图2中，操作参数以由δtsample表示的采样间隔被采样。在横轴上指示时间，而在纵轴上指示操作参数。采样间隔可以是例如一秒。

在一些实施例中，可以预先处理操作参数。例如，它们可以被过滤、插值或以其他方式处理。

沿着时间轴标识用δt2表示的可移动学习时间窗口。可移动学习时间窗口可以持续例如几天或几周。举例来说，可移动学习时间窗口(下面也简称为“学习时间窗口”)可以持续60天。在可移动学习时间窗口δt2期间通过控制系统获取的数据被处理，并且存储处理结果。根据一些实施例，用于计算与讨论的操作参数相关的统计函数的单个计算窗口在可移动学习时间窗口δt2内被标识。在图2中，用于计算统计函数的窗口用δt1表示。计算窗口基本上是时间窗口，其持续时间小于学习时间窗口δt2的持续时间。在一些实施例中，用于计算统计函数的计算窗口δt1的持续时间为几分钟。

对在可移动学习时间窗口δt2内获取的历史化数据的处理可以提供对第一统计函数的计算，并且，如果必要，提供用于计算统计函数的各计算窗口δt1内的第二统计函数。在一些实施例中，统计函数可以是功率谱密度，或均方根，或简单地是根据与受控参数相关的数据集计算并在讨论的时间窗口内获取的最大值和最小值。在特别有利的实施例中，统计函数可以是讨论的操作参数的值的方差(在图2中用σ表示)或平均值(在图2中用μ表示)。在有利的实施例中，在用于计算统计函数的各单个窗口δt1中获取的数据的方差和平均值二者都被计算。还可以计算多于两个的统计函数。

实际上，沿着可移动学习时间窗口δt2，可移动计算窗口δt1可以以规则的间隔(例如，1秒)移动，在该规则的间隔内，计算与在该窗口中包含的数据相关的统计函数。以这种方式，根据在由可移动学习时间窗δt2定义的时间段期间获取的所有历史化数据，计算统计函数。

对于计算窗口δt2的各位置，能够计算在计算窗口中包含的操作参数值的方差和平均值。例如，对于计算窗口(δt1)i的一般位置i^-th，可以以这种方式计算方差σi和平均值μi，这里，(i＝1...n)。对给定的可移动学习时间窗口δt2，可以在针对平均值计算的所有值(μ1,μi,...μn)中以及在针对方差计算的所有值(σ1,σi,...σn)中选择图2所示的方差和平均值的最大值和最小值。

平均值的最大值：max(μ)，

平均值的最小值：min(μ)

方差的最大值：max(σ)，

方差的最小值：min(σ)。

两个统计函数的最大值和最小值由工厂1的控制单元存储。由于可移动学习时间窗口δt2如下文描述的那样是随时间移动的窗口，因此当工厂运行时，方差和平均值的四个最大值和最小值随时间变化。

在一些实施例中，能够通过使用更多的操作参数样本来检测值max(μ)、min(μ)、max(σ)和min(σ)。为此，能够执行以下操作。

选择合适的采样间隔δtsample。例如，采样间隔可以持续几秒。作为非限制性示例，能够设定采样间隔δtsample＝1秒。在每秒，能够根据在刚刚经过的计算窗口δt1期间获取的操作参数值计算两个统计函数的值，方差和平均值。在随后的秒，计算窗口δt1移动1秒，并且根据被平移1秒的计算窗口δt1中的操作参数的值再次计算操作参数值的方差和平均值。例如，该过程可以持续一整天。对于每一天，能够检测并存储如上所述计算的方差和平均值的最大值和最小值。作为24小时的替代，也可以在不同的时间帧上(例如，每小时或每10小时)计算最大值和最小值。选择24小时帧只是为了实用。实际上，在采样间隔为1秒的情况下，在一天内收集24×60×60＝86400个方差值和相同数量的平均值。在计算窗口δt1上计算各值。基于每天对两个统计函数中的每一个收集的86400个值，标识最大值和最小值σmax、σmin、μmax、μmin。在学习步骤结束时，即一旦一般持续期为g天的时间窗口δt2过去，系统将具有g个方差的最大值、g个平均值的最大值、g个方差的最小值和g个平均值的最小值。如果δt2＝60天，则对于每个统计函数，可得到60个最大值和最小值。基于这四组g＝60元素中的每一个，标识值max(μ)、min(μ)、max(σ)、min(σ)。

在其他实施例中，能够直接标识所有收集的样本中的最大值和最小值。

一旦完成了初始学习步骤，或者一旦获取了与已经在运行中的类似工厂相关的值，就继续在时间间隔δt3中获取操作参数的值，该时间间隔δt3的持续期优选小于可移动学习时间窗δt2的宽度即持续期。例如，时间间隔δt3可以具有几天的持续期，例如从0到20天，通常为15天。应该理解的是，这些数值数据以及前面的数据都是通过非限制性示例给出的。

一旦跟随可移动学习时间窗δt2(或其数据被添加到通过对类似的工厂进行的数据收集获取的数据)的时间间隔δt3已经过去，预测诊断过程就对检测和处理的操作参数涉及到的功能单元开始。该步骤提供在当前时间窗δtact期间检测的操作参数的值的第一统计函数和第二统计函数(示出示例中的方差和平均值)的计算。在一些实施例中，当前时间窗口的持续期可以与用于计算统计函数的窗口δt1的持续期相同。如下面更好地解释的那样，由于在当前时间窗口δtact的该步骤中获取的数据被用作动态学习的历史化数据，因此这是特别优选的。当前时间窗口δtact也是可移动的，即，与可移动学习时间窗δt2类似，它随着时间平移。当前时间窗口优选地与可移动学习时间窗口保持固定的时间距离(间隔δt3)。

在图2中，在当前时间窗口δtact中计算的操作参数的统计函数方差和统计函数平均值的值分别用σact和μact表示。-

在当前时间窗口δtact中计算的值σact和μact与在上面定义并在可移动学习时间窗口δt2中计算的值max(μ)、min(μ)；max(σ)、min(σ)进行比较。如果所述操作参数所指涉的功能单元工作正常，则统计值σact和μact应包含于在可移动学习时间窗口中计算的最大值和最小值之间。如果必要，能够为两个统计函数中的每一个提供高于和低于各最大值和最小值的相应公差间隔。从值max(μ)、min(μ)；max(σ)、min(σ)开始，包含公差裕度的扩展间隔被定义如下：

第一统计函数(方差)的间隔：[min(σ)-δ；max(σ)+δ]

第二统计函数(平均值)的间隔：[min(μ)-δ；max(μ)+δ]

在特别有利的实施例中，在上面定义的各间隔中，能够定义相应中间间隔：

[min(σ)-δ′；max(σ)+δ′]

[min(μ)-δ′；max(μ)+δ′]

这里，δ′<δ。

在图2(b)中，表示笛卡尔坐标图；在横轴上指示平均值，在纵轴上指示方差。

图中表示以下内容：由方差和平均值的最大值和最小值定义的第一内正方形；由以上指示的间隔定义的包含内正方形的中间正方形和包含内正方形和中间正方形的外正方形。

在示出示例中，分别对于方差和平均值的间隔，δ和δ′取了相等的值。然而，这并不是绝对必要的。应该理解的是，例如，可以提供不同的裕度以放大平均值和方差的间隔。

此外，如前所述，虽然在描述的示例中使用两个统计函数(方差和平均值)，但应当理解，在其他实施例中，可以使用不同的统计函数和/或不同数量的统计函数。

在各当前时间窗口δtact中计算的方差和平均值的当前值σact和μact基本上定义了在图2(b)的图中的一个点的坐标。如果该点在由max(μ)、min(μ)、max(σ)和min(σ)定义的正方形内，则操作参数所指涉的、在其上计算方差和平均值的当前值σact和μact的功能单元正确工作。如果该点在由下式定义的正方形内：

[min(σ)-δ′；μαx(σ)+δ′]

[min(μ)-δ′；μαx(μ)+δ′]

则由于δ′可以被视为准点数据周围的公差值，因此可以假定不发出报警或预报警信号。如果该点在由下式定义的中间正方形和外正方形之间:

[min(μ)-δ；μαx(μ)+δ]

[min(σ)-δ；μαx(σ)+δ]

则发出预报警信号，并且，如果该点在最大正方形的外面，则发出报警信号。统计函数偏离在学习步骤中计算(或从在类似工厂或另一工厂的类似功能单元的运行过程中存储的历史化数据中获取)的正方形的异常情况表示早期故障，因此相应的报警表示预测诊断的一条有用信息。

异常数据有助于突出故障条件的接近，但它们不应被用于数据获取步骤即系统学习步骤中，原因是这可能导致错误。因此，能够从对学习步骤有用的一系列数据中自动去除(例如通过算法)或手动去除(例如由操作员)异常数据。

在一些实施例中，作为上述的两个报警阈值(或预报警和报警)的替代，可以使用仅仅一个报警阈值。

在一些实施例中，可以提供时间阈值以避免例如由于源自与早期故障条件无关的因素的操作参数的临时波动导致的假报警。只有当图2(b)中由值σact和μact定义的点保持于在值max(μ)、min(μ)、max(σ)和min(σ)与公差间隔(如有)之间定义的正方形之外的时间长于预设的时间阈值时，才产生报警或预报警。相反，即，如果异常在短于预设时间阈值的时间后结束，则不生成报警。

可在所用统计函数(例如，方差和平均值的值)中导致这种变化以触发预报警或报警信号的操作异常可能是由于不同的外部原因，其中包括功能单元的错误调整或错误使用、早期故障或磨损引起的退化或任何其他原因。

图2(b)所示的正方形可用于监视器上，以给出操作员可立即理解的即时视觉指示。为了给出更直观的表示，能够改变坐标以在图2(c)所示的圆形图中表示图2(b)的相同情况。

用于控制被检测的操作参数所指涉的功能单元的方法可以提供例如以1秒的采样间隔δtsample在当前时间窗口δtact中计算当前值σact和μact。每秒移动当前时间窗口并且再次计算平面σ、μ(图2(b)或图2(c))中的实际操作点的坐标σact和μact。

如上所述，在当前时间窗口δtact中计算的统计函数σ和μ的当前值σact和μact与在可移动学习时间窗口δt2中标识的相同统计函数的最大值和最小值进行比较，该可移动学习时间窗口δt2以间隔δt3在时间上与当前时间窗口δtact分开。以这种方式，能够在学习周期和当前周期之间造成间断。考虑到给定功能单元的一些操作参数可能会例如由于一个或更多个组件的老化而随着时间经受缓慢漂移的事实，这可能是有用的。如果将值σact和μact与在与当前时间窗口δtact时间上相邻的学习时间窗口δt2上计算的统计函数的最大值和最小值进行比较，则不能检测到这种漂移。反之，通过引入时间间隔δt3，因为当前值σact和μact中的一个或另一个或者两个由于在时间间隔δt3期间发生的漂移而在由在可移动学习时间窗口上计算的统计函数的最大值和最小值确定的正方形的外面，因此检测的操作参数的逐渐漂移导致信号或报警。

如上所述，学习步骤是连续的和动态的；这意味着，一旦学习时间窗口δt2中的第一学习步骤完成，与受控操作参数相关的数据就继续被存储并且学习时间窗口δt2将沿着时间轴(图2(a)中的横轴)移动以相对于当前时间窗口δtact始终相距相同的时间距离δt3。

图2(a)和图2(d)之间的比较使得该方面显而易见。在对应于例如计算窗口δt1的时间宽度的每个时间步幅处，可移动学习时间窗口δt2以等于计算窗口δt1的宽度的步幅平移，追赶当前时间窗口δtact。在最旧的计算窗口δt1上计算的统计函数的值被释放和排除，而对在随后的计算窗口δt1中包含的数据计算的统计函数的值进入可移动学习时间窗口δt2。实质上，由于通过比较图2(a)和图2(d)这是显而易见的，因此可移动学习时间窗口δt2可以随时间移动并向前移动，从而与当前时间窗口δtact保持时间距离δt3。在每个时间推进步幅中，丢弃较旧的统计数据并获取更新近的统计数据。

每当可移动学习时间窗口δt2以步幅δt2向前移动时，在其上检测到值max(μ)、min(μ)、max(σ)、min(σ)的一组值(μ1,...μi,...μn)和(σ1,...σi,...σn)改变，因此，计算的统计函数的最大值和最小值可以改变。图中2(b)和图2(c)所示的正方形可以随时间逐渐移动。因此，学习是动态的和连续的。

可移动学习时间窗口δt2始终相对于当前时间窗口δtact在时间上保持以时间间隔δt3分开。因此，随着时间的推移，即使存在统计函数的最大值和最小值的更新并因此存在在其中包含由值σact、μact定义的点(图2(b)和图2(c))的正方形的可能移动，也始终有可能检测到操作参数的任何缓慢漂移。时间间隔δt3的持续期可以是恒定的。这简化了处理过程。然而，这并不是绝对必须的。

即使上面提到使用两个统计函数(平均值和方差)以定义二维图的情况，在该二维图中定义了由值σact、μac定义的点应在其内部的正方形或圆形区域，也能够仅使用一个统计函数，例如，仅使用方差或平均值。在该情况下，上述所有考虑都适用，仅有的区别是统计函数仅为一个并且图为一维而不是二维。

在其他实施例中，还能够通过上述的相同的准则使用多于两个的统计函数。在这种情况下，从图形的角度看，功能单元的当前操作点，或者更准确地说，与该功能单元相关的操作参数的值，应保持在由在可移动学习时间窗口内计算的三个统计函数的最大值和最小值定义的立方(或球形)体积内。

即使在本说明书中具体提及讨论的操作参数值的方差和一般平均值，也应理解，也可以使用其他统计函数。此外，平均值可以是算术平均值、加权平均值、几何平均值、调和平均值、幂平均值、算术几何平均值、积分平均值、时间平均值或定义值的平均值的任何其他函数。

在用于控制工厂1的一般功能单元的一般操作参数的方法的以上描述中，仅提及操作参数和时间。在这种情况下，预测诊断可以独立于其他操作参数地比较讨论的操作参数(例如，由电动机吸收的电流)随时间变化的趋势和可移动学习时间窗口δt2中的相同参数的趋势。

然而，在一些情况下，一般操作参数可以与第二操作参数或应被考虑用于检查其随时间变化的趋势的更多操作参数相关。

例如，在给定生产线的相同操作参数、特别是给定复合瓦楞板被压在双面机8上的相同压力的情况下，由控制复合瓦楞板沿着部分9的双面机8的馈送的电动机吸收的电流可以是恒定的。能够基于根据由电动机吸收的电流计算的统计函数(例如，方差和/或平均值)的变化检测由于老化而引起的电动机性能的早期故障或劣化。

然而，如果复合瓦楞板被压在双面机8上的压力改变，则由电动机吸收的电流也相应地改变。吸收电流的这种变化不是由于电动机的早期故障，而是由于与吸收电流相关的参数(压力)的变化。

在这种情况下，应考虑吸收电流和双面机8上的复合瓦楞板的压力之间的相关性；压力表示与由吸收电流代表的第一操作参数相关的第二个操作参数。如果不考虑第二操作参数，并且如果用板对双面机8的给定压力计算的平均值和方差的值与在板的压力具有不同值的可移动学习时间窗口中计算的这些统计函数的最小值和最大值进行比较，将获得与多个不同工作条件相关的非常宽的数据子集。与实际不符并且由于如下一种事实而导致的异常情况或故障可能发出信号，该事实即，比较的值与吸收的电流受到瓦楞板压在双面机8上的压力的变化的影响的不同情况有关。更可能的情况是由于“不严格”的学习而没有检测到故障的情况。

一般来说，在一些实施例中，上述方法假定，在学习期间，如果操作参数与一个或更多个第二参数相关，那么对于所述一个或更多个第二相关参数的各值或值的范围，在各计算窗口中，与一个或更多个第二参数的值相关地计算统计函数。

例如，在由馈送复合瓦楞板通过双面机8的部分9的电动机吸收的电流的情况下，可能发生以下情况。在学习步骤中，统计函数的计算值与参数压力的值相关。可移动学习时间窗口δt2中的统计函数的所有计算值按组分类，每组包含针对复合瓦楞板对双面机8施加的给定压力(或压力范围)的统计函数的计算值。

在对于给定压力比较在当前时间窗口δtact中计算的统计函数的当前值和历史化值的步骤中，将当前值与根据在给定相同压力下检测的操作参数的值的所述统计值的计算值组中检测的统计函数的最大值和最小值进行比较。

换言之，在给定的当前时间窗口δtact中，双面机8上的复合瓦楞板的压力可以取给定的当前值。在所述当前时间窗口δtact中计算的方差和平均值的统计函数的值与根据对应于相同的压力值或包含当前压力的压力值范围的可移动学习时间窗口δt2中的历史化数据计算的相同函数的最大值和最小值相比较。

为此，在学习步骤期间，根据第二当前参数的值对收集的数据进行分组就足够了。由于可移动学习时间窗口δt2具有相对长的持续期(例如几周或几个月)，因此在该时间间隔内，工厂1在各种操作条件下运行，例如以复合瓦楞板在双面机8上的不同压力。对均质压力值进行了统计函数的计算和最大值和最小值的选择。如果工厂1在可移动学习时间窗口δt2内的不同的时间间隔中在复合瓦楞板在双面机8上的三个不同压力值p1、p2、p3下工作，则对于各计算窗口δt1，确定压力值，并将统计函数的相关值归于三组不同值中的一组或另一组，每个压力值p1、p2、p3一组。对于三组中的每一个独立计算统计函数(在示例中为方差和平均值)的最大值和最小值max(μ)、min(μ)、max(σ)和min(σ)，使得在每时刻，基于在可移动学习时间窗口中收集的历史化数据，三个值max(μ)、min(μ)、max(σ)、min(σ)可用于三个压力值p1、p2和p3。然后将按如下方式执行预测诊断控制。在当前时间窗口δtact中的每个采样间隔计算的两个统计函数的实际值σact和μact与对应于相同压力值p1、p2或p3的值max(μ)、min(μ)、max(σ)和min(σ)进行比较。

以下的涉及两个特定功能单元的两个实际例子更好地解释了这一点。

横向切割站62中的各剪切机62a、62b包括用于旋转刀片保持辊和砧刀片的电动机。在表示横向切割站62的任何一台剪切机的图3的示图中，示出刀片保持辊64a，刀片66与承载砧刀片68的辊64b共同作用。附图标记70一般表示用于旋转辊64a、64b的电动机。

电动机70是如上文所定义的工厂1的功能单元。它由这里描述的预测诊断系统连续控制。电动机70可以连接到示意性地用g表示的供电网。传感器或传感器组72可以检测电动机70的电量，例如电压和吸收的功率。在一些实施例中，可以为两个辊64a、64b设置两个独立的电动机。下面所描述的适用于单个电动机或每个电动机。或者，作为使用用于检测电参数的传感器的替代，可以通过相应电动机的驱动使得电参数可用。

众所周知，各剪切机62a、62b应被控制以使得切割部件66、68的圆周速度等于瓦楞板n在两个辊64a、64b之间的压区中被馈送的速度vn。如果辊的圆周延伸等于切割长度即等于两个连续横向切割之间的距离，则辊的圆周速度可以保持恒定且等于vn，因此辊64a、64b的角速度保持恒定。但是，如果切割长度不同于辊64a、64b的圆周延伸，则两个辊应循环加速和减速，以在某个切割和下一个切割之间进行完整旋转，并且使得同时它们在切割期间即当刀片66和砧刀片68与瓦楞板n接触时具有等于馈送速度vn的恒定速度。该时间间隔对应于一给定部分的旋转角度(弧度)，该给定部分可以取决于刀片和砧刀片的形状(通常为螺旋形)。每次切割时的循环加速和减速牵涉电动机70的电流吸收的循环变化。

因此，由电动机70吸收的电流取决于以下因素：

·瓦楞板的馈送速度vn

·切割长度l，即瓦楞板的单个片材的长度。

举例来说，图4a、图4b、图4c和图4d的示图表示针对四种不同切割长度的辊64a、64b的圆周速度随时间的变化趋势。l表示切割长度，即剪切机在连续瓦楞板片材上进行的两次后续切割之间的距离。lc指示辊64、64b的圆周长度，或者更确切地说，刀片66和砧刀片68在其上移动的圆周长度。

图4a表示切割长度l等于圆周长度lc的情况。辊64a、64b的圆周速度vp是恒定的并且等于瓦楞板的速度vn。如果没有干扰因素，则由电动机70(或由驱动剪切机62a、62b的辊64a、64b的各电动机)吸收的功率基本上是恒定的。

图4b表示切割长度l大于长度lc的情况。在这种情况下，辊64a、64b应在一个切割和下一切割之间减速，以允许大于圆周的长度lc的瓦楞板n的量通过，同时在切割期间(在图4b中，tcut所示的间隔)辊或更准确地说刀片66和砧刀片68的圆周速度等于速度vn。如图4b的图所示，各辊64a、64b和相应的电动机70执行加速和减速斜坡。在图4b的示例中，辊64a、64b的转速对于一些时间间隔(t0)为零。

如果馈送瓦楞板n的速度vn非常高，则辊64a、64b应在间隔tcut内达到非常高的圆周速度值。在这种情况下，如图4c所示，加速和减速斜坡使得辊64a、64b永不完全停止是适当的。

在图4b和图4c所示的两种情况下，在随后的两次切割之间，辊64a、64b具有低于速度vn的平均速度。

如果切割长度l小于长度lc，则辊64a、64b必须在一个切割和下一切割之间加速，即它们应在刀片66和砧刀片68未与瓦楞板n接合的时间间隔(时间tcut)内以高于瓦楞板的速度vn的圆周速度旋转。这种情况如图4d所示。

由电动机70吸收的电流可能由于磨损或早期故障而变化，例如随时间缓慢漂移。这里描述的预测诊断方法适于通过将如上所述的一个或更多个统计函数的值与上一学习步骤期间的历史化数据进行比较来检测该漂移。由于吸收电流如上面描述的那样与切割长度相关，因此，在当前时间窗口中计算的统计函数的值与从在学习步骤期间获取的数据导出的最大值和最小值之间的比较必须考虑到这种相关性。

为此，例如，在可移动学习时间窗口δt2期间获取的关于电流和电压吸收的数据与每次设定的切割长度相关就足够了。因此，在可移动学习时间窗口δt2期间，电流吸收数据被收集并根据切割长度被分组。对于每个设定的切割长度，在可移动学习时间窗口中计算统计函数的最大值和最小值，由此获得针对每个长度或足够窄的切割长度范围的统计函数的最大值和最小值。

参考相应的切割长度，在当前窗口δtact期间，计算统计函数的值，并且，将这些值与如上面描述的那样基于在可移动学习时间窗口中获取的数据计算的相同统计函数的最大值和最小值进行比较。

图5a、图5b、图5c、图5d、图5e和图5f显示表示在可移动学习时间窗口期间获取的数据的六个图，这些数据与由剪切机62a、62b的电动机中的一个对于瓦楞板的馈送速度vn的不同条件和不同切割长度l吸收的电流有关。在纵轴上表示电流值(单位为安培(a))，在横轴上表示速度值(m/min)。在每个图中，切割长度以mm表示。例如，图5a的图涉及等于621mm的切割长度l。在有利的实施例中，当前值不是即时值，而是中间值，例如在短时间间隔上计算的二次平均值或用低通滤波器滤波的值。这允许避免由于准时检测到即时峰值而产生的错误。使用平均值代替瞬时值的原理不仅可用于与吸收电流的关系中，还可用于对一般功能单元的预测诊断使用的其他参数。

通过比较图5a-5f，很明显，切割长度(因此切割辊的圆周速度的轮廓)与给定相同线速度(vn)的电流的趋势相关。因此，很明显，通过执行上述预测诊断方法，为了具有有用的信息，有必要在给定相同的切割长度(l)和线速度(vn)的情况下将与当前时间窗口中的吸收电流相关的统计函数的值与在学习时间窗口上计算的统计函数的最大值和最小值进行比较。因此，在每一时刻，控制系统将知道：线速度(vn)和设定的切割长度(l)。基于此，对于各可移动学习时间窗口，确定针对相同的l值和相同的vn值或针对l和vn的当前值落入的足够窄的值范围计算的值max(μ)、min(μ)、max(σ)和min(σ)。如参照图2(b)或图2(c)解释的那样，通过用max[μ(l,vn)]、min[μ(l,vn)]、max[σ(l,vn)]和min[σ(l,vn)]指示针对值l和vn的统计函数的最大值和最小值，围绕它们，定义公差间隔。在当前时间窗口中，计算统计函数σ(l,vn)和μ(l,vn)的值，并且检查这些值是否落在围绕值max[μ(l,vn)]、min[μ(l,vn)]、max[σ(l,vn)]和min[σ(l,vn)]定义的公差间隔内。如果不是，则发出指示检测的电流遭受在统计上不与正确的操作兼容的波动并因此指示即将发生故障的的报警信号。

上述的用于控制与同一功能单元的另一参数(例如，馈送速度vn和/或切割长度l)相关联的功能单元的第一操作参数(例如，由电动机吸收的电流)的方法可以被应用于多个功能单元和相应的参数。

例如，在双面机8的部分9中，为双面机上的瓦楞板n和压力系统设置馈送系统，瓦楞板通过该压力系统以可变压力压在双面机8上。

图6表示可能的实施例中的部分9的示图。在例如us7291243中公开了部分9的双面机8的实施例的进一步细节。这里所示的部分9只是例子，并且，本领域技术人员知道，通常称为“双面机”的部分9可以以各种方式被配置，并且可以具有与这里所示的不同的压力系统和瓦楞板馈送系统。

在图6的示意性示例中，瓦楞板n通过围绕着引导辊被驱动的毛毡或其他连续元件72被馈送，引导辊中的至少有一个是电动的。例如，更下游的辊73可以由电动机74驱动。附图标记76表示将连续元件72的下分支压在瓦楞板n上的压力系统，瓦楞板n由连续元件72通过摩擦牵引并在双面机8上向前滑动。

由电动机74吸收的电流在一定程度上取决于瓦楞板馈送速度vn，并在更大程度上取决于由压力系统76施加的压力，瓦楞板和双面机8之间的摩擦力取决于该压力，因此，由电动机74吸收的电流取决于该压力。

图7表示在横轴上指示相对于标称值的百分比压力值并且在纵轴上指示由电动机74吸收的电流的示图。收集的点代表在学习步骤中检测的值。99％的收集数据落在两条虚线曲线内。

为了控制由电动机74代表的功能单元的正确操作，可以使用吸收电流作为操作参数。将与在当前时间窗口中检测的吸收电流相关的统计函数的值与在可移动学习时间窗口上计算的统计函数的最大值和最小值进行比较。然而，由于吸收电流取决于瓦楞板被压在双面机上的压力，因此，对相应或可比较压力值，计算统计函数或考虑到的每个统计函数。实际上，如果操作压力等于标称压力的150％，则基于在当前时间窗口δtact中获取的电流值计算的函数μ、σ的值与基于关于与等效操作条件对应即具有瓦楞板上的相同压力(等于标称压力的150％)的电流吸收的数据在可移动学习时间窗口δt2中计算的值max(μ)、min(μ)；max(σ)；min(σ)相比较。

此外，瓦楞板n的加速馈送vn可以用作进一步的操作参数。

上述准则可适用于工厂1的任何功能单元。可以为各功能单元收集一个或更多个操作参数。能够考虑随时间变化的趋势，或者随时间变化的趋势以及作为与其相关的一个或更多个进一步操作参数的函数。

图8表示一般瓦楞板生产工厂1的功能框图。gf1,gf2,...gfj,...gfn表示n个一般功能单元。pik表示各功能单元gfi的操作参数。为了简单起见，假定对于各功能单元gfi，设置了m个功能参数(从pi1到pim)。但这并不是绝对必须的。一般来说，m的值对于各功能单元是可变的，即，各功能单元可以具有可变数量的操作参数。

通过与适于管理收集的数据的中央控制单元101接口的适当的传感器检测操作参数，以处理这些参数并将其存储在具有适当存储容量的存储器组102中。在数据库中，可以存储以下内容：在学习时间窗口中计算的统计函数的最大值和最小值；在当前时间窗口中计算的这些统计函数的值；如果需要，对于一个或更多个相关参数的多个值或值的范围。

中央控制单元101可以连续或间歇地将在当前时间窗口中计算的各操作参数的统计函数的值与在可移动学习时间窗口中计算的最大值和最小值进行比较，并通过用户接口103(例如监视器或其他装置)给出信息、信号或报警。

以上一般描述并且参照剪切机62a、62b的电动机和用于通过双面机8的部分9馈送瓦楞板n的电动机74具体描述的方法可以被用于对工厂1的一个或更多个站、部分、零件或部件的一个或更多个功能单元执行预测性诊断。下面仅通过非限制性示例列出可应用这里所述的预测诊断方法的功能单元和相应参数的一系列示例。如有必要，功能单元一般根据布置它们的工厂的部分进行分组。

各开卷机31、47可以包括用于控制卷筒b1、b2的升降运动的电动机以及用于驱动接合器的一个或更多个电动机。各电动机可以是由可编程控制单元101控制的功能单元。操作参数可以是由电动机吸收的电流。由控制卷筒的下降和提升的电动机吸收的电流可以与卷筒的尺寸或重量相关。

除了开卷机电动机的控制和诊断以外，可以提供其他操作参数，允许在适当控制的情况下诊断或预测其他类型的故障或失灵。例如，通过一个或更多个振动传感器，能够检测在运行期间产生的振动的任何变化。这些变化可能指示运动部件(诸如支承轴承)或运动传动系统(诸如皮带、链条和齿轮)的早期故障。

还可以设置用于检测纸片材的张力的传感器。纸张力的波动可以指示预定要管理纸张力的组件的早期故障或失灵。典型地，通过牵引出现开卷，而在纸卷筒被制动，使得纸片材以给定且适当校准的张力被开卷。例如，张力的波动可指示制动器失灵。

在一些实施例中，可以设置用于测量加压空气的消耗的传感器或用于检测加压空气压力的压力传感器。这些参数的波动或变化可能与空气的过度消耗有关，这表明管道中的泄漏和/或用加压空气馈送的部件(例如开卷机的制动器)的故障。

可以在各瓦楞机21中设置经受预测诊断控制的不同的功能单元。首先，以各种方式驱动瓦楞机部件的连续或间歇运动的致动器可以经受预测诊断。这些致动器可以是电气(电动机)或液压或气动致动器。例如，可以控制以下方面：一个或两个瓦楞辊23、25的旋转电动机、驱动胶水分配单元36的电动机、控制引导纸片材n1、n2的一个或更多个引导辊37、39、33的旋转的一个或更多个电动机、控制加热和引导辊周围的单个纸片材的包装角度的致动器。这些致动器的操作参数可以是由电动机吸收的电流。电流可以与一个或更多个附加参数(诸如通过工厂的纸和瓦楞板片材的馈送速度vn、纸张力、瓦楞辊23、25之间的压力、瓦楞辊和压力辊27之间的压力、瓦楞辊25与粘合单元的辊36之间的间隙尺寸、可以影响辊热变形的辊加热蒸汽的参数)相关。

包括辊36的粘合单元可以构成本文所述意义上的另一功能单元。操作参数可以是胶水流速，即每单位时间消耗的胶水量。根据可能的实施例，由胶水流速表示的参数被控制为自相关，即，假设胶水消耗不依赖于其他相关操作参数，该参数的统计量的值与在可移动学习时间窗口中计算的最大值和最小值进行比较。消耗的胶水量的漂移可以指示施胶单元即将发生故障，或者指示其错误调整。

然而，胶水消耗的操作参数可以与一个或更多个另外的参数相关。该另外的参数为例如，消耗的胶水量可以与纸类型(再循环、新、纸厚度等)、槽沟形状、工作温度即施胶区域中的纸的温度、压辊27加压瓦楞辊25的压力、胶水粘度、温度、馈送速度vn。

众所周知，瓦楞机21可以包括一个或更多个内部加热辊。例如，瓦楞辊23、25中的一个或二者、压力辊27、一个或更多个引导辊(例如辊33、37、39)可以被内部加热。辊可以被电加热，或者通过传热流体(诸如蒸汽、水、油或其他流体)被加热。还能够组合或替代使用更多的热电源。一个、一些或全部加热辊和相应的加热系统可作为功能单元。在这种情况下，作为操作参数，能够使用指示热功率消耗即吸收的热功率的量。可以通过在通过电加热的情况下测量吸收电流、或者通过测量传热流体的流速和加热部件的输入和输出之间(例如加热辊的入口和出口之间)的温度降，检测该量。所需的热功率，即用于将各个加热部件加热到所需温度的时间单位中的热量，可以取决于不同的因素或相关的操作参数，特别是诸如纸馈送速度vn、供给的胶水量、纸参数。

正如参照开卷机指示的那样，对于瓦楞机，也可以控制其他操作参数，例如振动和与加压空气有关的参数。可以检测和监视振动，以突出与旋转部件轴承、运动传动部件(链条、皮带、齿轮)和一般的所有运动部件的早期故障相关的异常。与加压空气相关的参数，诸如压力和流量，可以被检测以检查工厂中的泄漏。

加热辊可以沿着平滑和瓦楞纸片材路径、瓦楞机21的下游和带有双面机的站9的上游被设置。例如，在示出的实施例中设置三个加热辊43、45和49。它们中的每一个可以与改变包装角度即在辊周围纸片材接触的角度的致动器相关联。所述辊中的每一个可以通过致动器(例如，电动机)被驱动。各致动器可以构成本文所指的功能单元。类似地，各加热系统可以构成本文所指的功能单元。作为操作参数，可以使用对驱动吸收的功率值，或者作为吸收功率的函数的其他参数值，例如电动机吸收的电流值，它的自相关即统计函数随时间的变化被检测或也可以与其他操作参数相关地被控制。

例如，在加热辊43、45、49的情况下，用于加热的吸收的热功率可以是与纸片材的接触弧、馈送速度(vn)、所用纤维素材料的参数、纸厚度、瓦楞纸的槽沟形状等相关联的操作参数。

各粘合单元51、53可以构成本文所指的功能单元。各粘合单元51、53可以基于由胶水消耗构成的操作参数被控制。该参数可以与其他参数相关联地被检查,如参照瓦楞机的粘合单元所示的那样，例如基于纸片材的特征、馈送速度vn等，。

如已参照开卷机和瓦楞机指示的那样，对于粘合单元，也可以控制其他操作参数，例如振动和与加压空气相关的参数。可以检测和监视振动，以突出与旋转部件轴承、运动传动部件(链条、皮带、齿轮)和一般的所有运动部件的早期故障相关的异常。与加压空气相关的参数，诸如压力和流速，可以被检测，以检查工厂中的泄漏。

如已经详细描述的那样，双面机的部分9具有用于牵引瓦楞板n通过部分9、在双面机8上滑动的至少一个电动机。在一些实施例中，还可以设置多于一个的电动机。各电动机可以构成本文所指的功能单元。在预测诊断方面，它可以基于作为相关操作参数的吸收电流被控制。如前所述，该操作参数可以与另一操作参数(例如瓦楞板n被压向双面机8时的压力)相关。在一些情况下，压力可以取决于瓦楞板的厚度，并且，在这种情况下，厚度也可以被用作与由电动机吸收的电流相关的附加参数。

部分9具有其它的功能单元。特别地，每个热板8或热板8的组可以构成功能单元。这些功能单元可以与可在本文所述的预测诊断过程中使用的一个或更多个操作参数相关联。双面机的工作参数可以是：加热热板的其它传热流体的温度、蒸汽流速或流速；供给的热功率。

如参考开卷机、瓦楞机和粘合机所示，在双面机部分9中，也可以控制其他操作参数，诸如振动和与加压空气有关的参数。可以检测和监视振动，以突出与旋转部件轴承、运动传动部件(链条、皮带、齿轮)和一般的所有运动部件的早期故障相关的异常。与加压空气相关的参数，诸如压力和流速，可以被检测，以检查工厂中的泄漏。

废料去除部分11可以包括带有一个或更多个电动机的横向剪切机。如参考部分62描述的那样，部分11的剪切机的电动机也可被期望为由预测诊断系统控制的功能单元。操作参数可以是电动机吸收的电流。另一个相关参数可以是馈送速度vn。

在部分11中，也可以设置传感器，该传感器用于检测加压空气的参数和/或振动，其目的与参照开卷机、瓦楞机、粘合机和双面机所述的目的相同，即用于确定运动部件(诸如链条、皮带或其他运动传动部件)、支架或轴承等的早期故障。

部分13(分切机-划线机)和部分17(输送机)中的每一个包括多个电动机和其他可移动部件。这些组件中的每一个可以被期望为功能单元，并且可以如上面描述地经受预测诊断控制。各致动器的操作参数可以是与吸收功率相关的电参数，例如吸收电流。一般而言，如针对剪切机62a、62b详细描述的那样，可以通过使用例如指示吸收功率的操作参数来控制各电动机。对于一些致动器，可以考虑进一步的操作相关参数，例如瓦楞板的馈送速度vn、切割长度、瓦楞板的特征(诸如厚度、形成它的层数)、在收集平面63、65上形成的各堆叠的片材数等。

在部分13、15和17中，也可以设置传感器，该传感器用于检测加压空气的振动和/或参数，其目的与参照开卷机、瓦楞机、粘合机和双面机所述的目的相同，即用于确定运动部件(诸如链条、皮带或其他运动传动部件)、支架或轴承等的早期故障。

在部分13中，可以设置例如用于检测纵向分切刀和/或划线器工具的温度的温度传感器。温度的异常升高可能表明分切和划线工具过度磨损。因此，参数“温度”的异常可用于预测更换刀具的需要。

为了检测在运行中可能引起振动强度、振动频率或其他振动参数变化的任何异常情况，还可以通过加速计或振动传感器监视受振动影响的工厂1的各部件。受振动影响的各部件可以被视为功能单元，并且，与振动有关的一个或更多个参数，诸如其强度和/或频率，可以被视为功能单元的操作参数。在一些实施例中，可以通过检测一个或更多个操作参数和相关参数(如果有的话)，将更多组件作为单个功能单元来分组和监视。例如，运动链的更多部件可以被视为单个功能单元以及一个或更多个旋转部件的更多支撑架。

这里描述的预测诊断方法可以使用与部件的机械振动相关的一个或更多个参数作为被检测和控制的操作参数，在该操作参数上实时执行学习和检测的步骤，计算统计函数，并检查统计函数相对于在学习步骤中计算的最大值和最小值的任何变化。一般来说，这些机械部件中的每一个的振动将与部件所属线路或部分的一个或更多个另外的运行参数相关。例如，振动可以与瓦楞板的馈送速度或组成它的单个纸片材的馈送速度和/或运动部件的加速/减速循环相关，而这些循环又可以是切削长度(l)的函数。振动也会受到所生产的板的特征(诸如组成它的层的重量、厚度、数量)的影响。这些参数中的一个或更多个可以被用作与主要操作参数(例如振动的频率或强度)相关的参数，以类似于以上参照切割长度(l)或瓦楞板上的压力描述的那些的准则为用于分别控制剪切机62a、62b和双面机部分9的进一步的相关参数。

在以上的描述中，假定在随时间可变的间隔中获取一个或更多个量的值，其中，然后计算相应统计函数的一个或更多个值。基于一个或更多个统计量的最大值和最小值，通过将在学习时间间隔中获取的值与在实际时间间隔中计算的相同统计变量的当前值或实际值进行比较来执行诊断。如果在当前时间窗口中计算的值在围绕在学习周期中计算的最大值和最小值的区间或范围内，则检测的统计量所指的功能单元的操作是正确的。

然而，已经检测到，在给定功能单元的操作中可能发生改变，这导致讨论的统计函数的最大值和最小值随着时间的漂移。该漂移可能指示早期故障。根据上述标准，漂移是无法检测到的。例如，在由电动机构成或包括电动机的功能单元的情况下，可以发生以下情况。由于故障，电动机对于一些时间间隔吸收高于正确值的电流。异常吸收发生的时间和/或异常的实体可以不触发报警，因为考虑到的统计函数(例如，在这种情况下，方差和平均值)的值保持在围绕从学习步骤(图2b)得到的值的容限区间内。因此，上述类型的预测诊断方法不能检测到这种类型的异常情况。

为了具有与这种类型的异常情况相关的报警或诊断信号，可以执行下面参照图9a～9d详细描述的类型的获取和诊断处理。

简言之，该方法提供以下步骤：在一时间序列的学习时间间隔中计算操作参数的至少一个统计函数的相应最大值和最小值；检测针对所述序列的学习间隔计算的所述最大值和最小值随时间的任何漂移；如果检测到漂移，则发出任何异常信号。

在下面的详细描述中，预计计算两个统计函数，特别是，与上面描述的示例性实施例类似，计算平均值和方差。

在图9a-9d中，表示由在学习时间间隔中计算的两个统计量(在示例中，再次为方差σ和平均值μ)的最大值和最小值构成的帧。各图示出其中横轴表示平均值并且纵轴表示讨论的参数(例如，由电动机吸收的电流或加压空气流速或其他)的方差值的示图。

为了检测统计量的缓慢漂移，在一些实施例中能够如下进行。设定适当持续期的学习时间间隔。一般地，用于检测受控参数的缓慢漂移的学习时间间隔的持续期比以上用δt2表示的可移动学习时间窗口(图2)的持续期短。在一些实施例中，学习时间间隔可以是例如一天。例如如先前参考可移动学习时间窗口δt2描述的那样，在该学习时间窗口上计算方差和平均值(或其它统计函数)的最大值和最小值。与参考图2b所描述的类似，这些值在图μ、σ中定义正方形。

在图9a中，表示用由在四个不同的学习间隔上计算的平均值和方差的最大值和最小值定义的q1、q2、q3、q4表示的四个正方形。在图9b中，表示包含所有正方形q1、q2、q3、q4的包络正方形。

如果在其上检测到受控参数的功能单元工作正常且未受到缓慢漂移，则由在随后学习间隔上计算的方差和平均值的最大值和最小值定义的随后正方形落在包络正方形qe内。换句话说，图μ、σ中的包络正方形qe趋向于具有恒定的尺寸和位置。

反之，如果平均值和方差的值具有缓慢的漂移，则出现在图9c和图9d中示意性地示出的情况。由在随后的获取时间间隔上计算的μ、σ的最大值和最小值定义的正方形q5、q6、q7逐渐移动到原始包络qe外面，即，包络正方形qe在尺寸上增加或在图μ、σ中改变位置。例如，如果基于完成的数量的正方形qi计算包络qe，则每次基于在最近的学习间隔上计算的方差和平均值的最大值和最小值计算新的正方形qi时，从包络qe删除先前计算的最旧的正方形qi。参考由图9c和图9d的正方形q5、q6、q7代表的漂移趋势，如果包络正方形qe基于最后四个计算出的正方形qi被确定，则在图9e中表示由正方形q2、q3、q4、q5获得的包络qe1，正方形q1(图9a、9b所示的那些中的最旧的一个)被排除。在图中，表示根据正方形q4、q5、q6、q7计算的包络正方形qe2，而正方形q1、q2、q3被排除。在图9b、图9e、图9f中，很明显，由于平均值和方差的最小值和最大值缓慢漂移，因此包络正方形在图μ、σ中在位置和尺寸上发生变化。

该异常情况可以被检测并且触发报警信号。图μ、σ中的正方形qi的位移以及由此导致的包络qe的形状和位置的变化可以给出定性的指示，该指示可以指示导致受控参数的平均值和方差的值的缓慢漂移的早期故障类型。

上述类型的系统可以接口到本地it网络，从而允许操作员控制同一个或更多个工厂内的一条或更多条生产线。具有上述诊断系统的生产线还可以例如通过通信端口连接到远程控制单元。还能够在本地或远程计算机上或在诸如移动电话或平板机的可移动设备上通过电子邮件、短消息服务或其他消息系统传送可以从如上所述处理的数据获得的报警信号、诊断消息或其他信息。