CN101688366A - 用于补偿周期性力矩波动的装置和方法 - Google Patents

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弗朗兹·霍夫勒
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    • D21G1/008—Vibration-preventing or -eliminating devices
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D21—PAPER-MAKING; PRODUCTION OF CELLULOSE
    • D21F—PAPER-MAKING MACHINES; METHODS OF PRODUCING PAPER THEREON
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Abstract

本发明涉及一种在制造材料幅面特别是纸质或纸板幅面的机器具有至少一个驱动装置时补偿周期性力矩波动的方法，该方法借助一调节在线检测所述周期性力矩波动并通过滤波算法有选择地从所述调节对象提供的输入量中排除检测到的周期性力矩波动的至少一个频率和/或将周期性反作用力矩生成的补偿信号加载到调节对象，用于主动补偿所述周期性力矩波动。本发明还涉及一种相应的补偿装置。

Description

用于补偿周期性力矩波动的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种在用于制造材料幅面，特别是纸幅面或纸板幅面的机器的至少一个驱动器中借助于调节装置补偿周期性力矩波动的装置和方法。
背景技术
在至今常见的造纸机中出现这样的问题，即，不能补偿由于外部影响、例如刮刀带来的周期性力矩波动。这导致力矩和圆周速度的变化，该变化仅能部分地通过相关驱动器、例如支承滚筒等的驱动器的转速调节器补偿，有时甚至被加强。
从图1的时间图中可得知例如配属于支承滚筒的刮刀在传统造纸机的这种支承滚筒上对力矩和速度的影响。在此，在该图表的上部再次给出随时间t的力矩变化，而在该图表的下部再次给出随时间t的速度变化。在该图表的左边部分所述刮刀去激活，即，不使用刮刀，然而在该图表的右边部分激活所述刮刀，即，使用刮刀。
这种波动也在所述设备或造纸机运行时存在。
图2示出了频率图表，从该图表中可在此得知配属于支承滚筒的刮刀在传统造纸机的支承滚筒上对力矩和速度的影响。在此，相应的频率分析示出了非常有特点的顶点10，该顶点相应于刮刀的振荡频率。按图2的图表再次给出在没有纸的支承滚筒上力矩和速度的波动。在此，在该图表的上部再次说明力矩的变化，而在该图表的下部再次说明速度的变化。
如从图3的时间图中可见，已提及的波动也会导致有效的纸幅拉力变化。该图表示出了常规造纸机中的支承滚筒上的力矩和速度以及纸幅面拉力随时间的变化曲线。在此，纸幅面拉力的变化通过曲线12给出。在按图3的图表的下部可见拉力调节器的调节输出信号。
然而，该纸幅面拉力缓慢变化。通常的拉力调节器相应于根据图3的图表下部给出的调节输出信号对该拉力波动产生反应，并甚至进一步加强该拉力波动。
在EP0 942 791 B1中记载了一种用于补偿轧钢厂的轧辊偏心的方法及装置。
EP 0 992 295 B1也公开了一种用于在冷或热轧时主动补偿已知频率的周期性干扰，特别是补偿轧辊机偏心的方法以及装置。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于创造一种开头所属类型的、改进的方法以及改进的装置，用该方法和装置能在保持相关调节单元的动力特性的情况下可靠地补偿周期性的力矩波动。
按照本发明，该技术问题通过一种在用于制造材料幅面，特别是纸或纸板幅面的机器的至少一个驱动器中借助一种调节装置补偿周期性力矩波动的方法解决，其中，在线检测该周期性的力矩波动，并通过过滤算法有选择地将所检测到的周期性力矩波动的至少一个频率从输送到调节对象的输入量中排除和/或将产生周期性反作用力矩的补偿信号加载到调节对象，用于主动补偿周期性的力矩波动。
调节装置尤其涉及配属于相关驱动装置的调节装置，其中，可以设置例如速度或转速调节装纸，幅面拉力调节装置等。基于按本发明的设计，检测干扰的周期性的力矩波动，并将该干扰从相关调节单元的输入量中排除，由此稳定系统并避免了干扰的加强。可选择地或附加地主动补偿所述干扰，其中，所述调节对象本身被稳定。因此可以将例如由外部影响导致的拉力变化相应地减至最低。在此，相关调节装置或调节单元的动力性能得到保留。没有进行带有相位移动的一般过滤，而是有选择地、高效地过滤没有对调节单元的动力特性产生负面影响的干扰因素。而是可以用简单且可靠的方式从调节信号中排除尤其通过外部干扰引起的拉力波动，因此，拉力调节装置在这种情况下被稳定。尤其也可以主动补偿拉力波动，所述拉力波动例如是由刮刀振动或类似的周期性影响引起的。
相宜地，周期性反作用力矩的频率基本上与检测到的周期性力矩波动的至少一个频率相应。检测到的周期性力矩波动的频率可以与所述基频和/或高次谐波，例如1次，2次，3次......和/或n次谐波相应。
根据按本发明的方法的一种优选的、实际设计，基于至少一个自学习算法实现过滤和/或主动补偿。
在此，优选基于至少一个多维的自学习算法进行过滤和/或主动补偿。
根据一种有利的设计，所述自学习的算法包括正交的向量的生成，基于神经近似、如特别是比尔曼(Biermann)算法的、这些向量的幅度学习算法和/或通过从所述调节对象的输入量中减去至少一个向量，特别是向量x的所学习的幅度进行过滤。
有利地通过幅面拉应力的在线测量和/或驱动速度的波动的在线测量检测所述周期性的力矩波动。
如果在干扰频率(Doktorfrequenz)缓慢变化时获得过滤频率和补偿频率的自动匹配也是有利的。
优选补偿由于外部影响产生的周期性的力矩波动。
通常可以补偿特别是由于两个接触面的不同速度产生的周期性的力矩波动。
可以补偿例如由于轧辊、支承滚筒等区域中的刮刀产生的周期性力矩波动，由于涂布单元的刮刀产生的周期性的力矩波动或在纤维幅面皱缩时由于纤维幅面和例如轧辊之间的速度差产生的周期性力矩波动。也可以过滤或补偿由于轧辊偏心和/或不圆度差生的力矩和/或拉应力。
此外，根据本发明，上述技术问题通过一种用于在制造材料幅面，特别是纸或纸板幅面的机器的至少一个驱动装置中补偿周期性力矩波动的装置解决，该装置具有配属于所述驱动装置的调节单元、用于在线检测周期性力矩波动的器件、包括有过滤算法的、用于可选择地从输入给所述调节对象的输入量中在线排除检测到的周期性力矩波动的至少一个频率的器件和/或用于给调节对象在线加载产生周期性反作用力矩的补偿信号的器件、用于主动补偿所述周期性力矩波动。
按本发明的装置的优选实施形式在各个从属权利要求中说明。
本发明尤其可应用于造纸机中。在此，可尤其考虑应用于所有带有速度调节器或拉力调节器的驱动装置中，所述速度或拉力调节器尤其通过刮刀等加载。例如可以应用于压榨机、干燥组、压延机、缠绕装置或卷筒等的驱动装置中。
根据本发明，尤其也可应用多维的自学习的算法，所述算法针对特定频率地过滤或补偿，而不会影响相邻频率。因此，可以精确地排除至少一个特定的频率，而不会对调节器的动力性能产生负面影响。
此外，本发明有以下优点：
-从调节信号中排除特别是通过外部干扰引起的拉力波动并从而稳定拉力调节，
-主动补偿特别是由刮刀振动或类似的周期性影响引起的拉力波动，
-可选择地高效过滤干扰因素，而不会对调节器的动力性能产生负面影响。
附图说明
以下根据实施形式参照附图详细说明本发明。在附图中：
图1示出了时间图，从该图中可得知配属于支承滚筒的刮刀在传统造纸机的支承滚筒上对力矩和速度的影响；
图2示出了频率图，从该图中可得知配属于支承滚筒的刮刀在传统的造纸机的支承滚筒上对力矩和速度的影响；
图3示出了时间图，从该图中可得知配属于支承滚筒的刮刀在传统造纸机的支承滚筒上对力矩和速度以及纸幅面拉力的影响；
图4示出了时间图，从该图中可得知如何通过按本发明的过滤算法稳定力矩并通过按本发明的主动补偿对力矩波动进行补偿。
具体实施方式
从按图4的时间图可知，如何通过本发明的过滤算法稳定力矩并通过按本发明的主动补偿补偿力矩波动。
根据本发明，设置一种用于在制造材料幅面、特别是纸或纸板幅面的机器的至少一个驱动装置中补偿周期性力矩波动的装置，该装置具有配属于所述驱动装置的调节单元。该调节单元包括用于在线检测周期性力矩波动的器件、包含过滤算法的、用于可选择地从输入调节对象的输入量中在线排除检测到的周期性力矩波动的至少一个频率的器件和/或产生用周期性的反作用力矩在线加载调节对象的补偿信号、用于主动补偿周期性力矩波动的器件。
在按本发明的装置中，周期性反作用力矩的频率至少基本上与检测到的周期性力矩波动的至少一个频率相应。可以基于至少一个自学习算法，优选地多维的自学习算法实现所述过滤和/或主动补偿。
在此，这种自学习的算法尤其可以包括正交的向量的生成、基于神经近似、如特别是比尔曼算法的用于该向量幅度的学习算法和/或通过从调节对象的输入量中减去例如向量x的学习的幅度的过滤。
可以设置特别是用于在线测量幅面拉应力的装置和/或用于在线测量驱动速度的装置。因此，例如可以通过在线测量幅面拉应力和/或在线测量驱动速度的波动检测所述周期性的力矩波动。
因此，可以补偿特别是通过外部影响产生的周期性力矩波动。原则上也可考虑补偿通过两个相互接触的表面不同的速度产生周期性力矩波动。在此，例如可以补偿通过轧辊、支承滚筒等的区域中的刮刀产生的周期性力矩波动。
尤其可以有利地使用多维的自学习的算法，该算法针对特定频率地过滤或补偿，而不会影响相邻的频率。因此，可以精确地排除特定的频率，而不会负面影响调节器的动力性能。
所述结果可从图4的时间图中得出。
在此，在图4所示的时间图的左侧还不存在补偿。如根据力矩18的时间曲线可见，调节器针对调节器当前的拉力14以及所述拉力信号16振荡反应。
如这根据力矩18可清楚地看出，所述过滤算法(Doctor滤波器On/刮刀滤波器Ein)从调节器的信号中精确排除刮刀的频率，这能随之带来稳定。
主动补偿(DoctorCompensation On/Schaberkompensation Ein)用于通过周期性的反作用力矩补偿所述刮刀的力矩波动。可清楚的得知，所测得的、由于刮刀造成的纸幅面波动因此实际被排除。
因此，从调节器信号中排除特别是由外部干扰引起的拉力波动，由此来稳定所述拉力调节。由此获得了拉力波动的主动补偿，所述拉力波动在此例如源自刮刀振动或类似的周期性影响。实现了有选择地高效地过滤干扰因素，而不会对调节器的动力性能造成负面的影响。
附图标记清单
10    顶点
12    曲线
14    当前拉力
16    调节器的拉力信号
18    力矩

Claims (24)

1.一种用于在制造材料幅面，特别是纸或纸板幅面的机器的至少一个驱动装置中借助于一调节补偿周期性的力矩波动的方法，其中，在线检测所述周期性的力矩波动，并通过一过滤算法有选择地从输送到调节对象的输入量排除所检测到的周期性力矩波动的至少一个频率和/或为主动补偿该周期性的力矩波动，用产生周期性反作用力矩的补偿信号加载所述调节对象。
2.按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述周期性反作用力矩的频率至少基本上与所检测到的周期性的力矩波动的至少一个频率相应。
3.按权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于至少一个自学习的算法实现所述过滤和/或主动补偿。
4.按权利要求3所述的方法，其特征在于，基于至少一个多维的自学习算法实现所述过滤和/或主动补偿。
5.按权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述自学习的算法包括正交向量的产生、基于神经近似、如特别是比尔曼算法的、用于向量幅度的学习算法和/或通过从所述调节对象的输入量中减去特别是所述向量x的学习的幅度的过滤。
6.按权利要求1至5之一所述的方法，其特征在于，通过在线测量幅面拉应力和/或在线测量驱动速度的波动检测所述周期性的力矩波动。
7.按权利要求1至6之一所述的方法，其特征在于，在干扰频率缓慢变化时实现过滤频率与补偿频率自动的匹配。
8.按权利要求1至7之一所述的方法，其特征在于，补偿由于外部影响产生的周期性力矩波动。
9.按权利要求1至8之一所述的方法，其特征在于，补偿由于两相互接触的面的不同速度产生的周期性力矩波动。
10.按权利要求1至9之一所述的方法，其特征在于，补偿由于轧辊、支承滚筒等区域中的刮刀产生的周期性力矩波动。
11.按权利要求1至10之一所述的方法，其特征在于，补偿由于涂布机的刮墨刀产生的周期性力矩波动。
12.按权利要求1至11之一所述的方法，其特征在于，过滤或补偿由于轧辊的偏心和/或非圆性产生的力矩和/或拉应力。
13.按权利要求1至12之一所述的方法，其特征在于，补偿在纤维幅面皱缩时由于纤维幅面和例如轧辊之间的速度差产生的周期性力矩波动。
14.一种用于在制造材料幅面，特别是纸质或纸板幅面的机器的至少一个驱动装置中补偿周期性力矩波动的装置，该装置具有配属于所述驱动装置的调节单元、用于在线检测所述周期性力矩波动的器件、用于可选择地从输入所述调节对象的输入量中在线排除检测到的周期性力矩波动的至少一个频率的、包括过滤算法的器件和/或为主动补偿所述周期性力矩波动用产生周期性反作用力矩的补偿信号在线加载所述调节对象的器件。
15.按权利要求14所述的装置，其特征在于，所述周期性反作用力矩的频率至少基本上与所述检测到的周期性力矩波动的至少一个频率相应。
16.按权利要求14或15所述的装置，其特征在于，所述过滤和/或主动补偿基于至少一个自学习的算法实现。
17.按权利要求16所述的装置，其特征在于，所述过滤和/或主动补偿基于至少一个多维的自学习算法实现。
18.按权利要求16或17所述的装置，其特征在于，所述自学习的算法包括正交向量的产生、基于神经近似、如特别是比尔曼算法的、用于所述向量幅度的学习算法和/或通过从所述调节对象的输入量中减去特别是向量x的学习的幅度的过滤。
19.按权利要求14至18之一所述的装置，其特征在于，设置一用于在线测量所述幅面拉应力和/或在线测量所述驱动速度的装置，并且通过在线测量所述幅面拉应力和/或在线测量所述驱动速度的波动检测所述周期性的力矩波动。
20.按权利要求14至19之一所述的装置，其特征在于，可补偿由于外部影响产生的周期性力矩波动。
21.按权利要求14至20之一所述的装置，其特征在于，可补偿由于两个相互接触的平面不同速度产生的周期性力矩波动。
22.按权利要求14至21之一所述的装置，其特征在于，可补偿由于轧辊、支承滚筒等区域的刮刀产生的周期性力矩波动。
23.按权利要求14至22之一所述的装置，其特征在于，可补偿由于涂布机的刮墨刀产生的周期性力矩波动。
24.按权利要求14至23之一所述的装置，其特征在于，可补偿在纤维幅面皱缩时由于纤维幅面和例如轧辊之间的速度差产生的周期性力矩波动。
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