CN102053578A

CN102053578A - 弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法和系统

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Publication number: CN102053578A
Application number: CN2009101127437A
Authority: CN
Inventors: 金福江; 洪欣; 钟丽莹; 周丽春
Original assignee: Fengzhu Textile Science And Technology Co Ltd Fujian
Current assignee: Fengzhu Textile Science And Technology Co Ltd Fujian
Priority date: 2009-10-29
Filing date: 2009-10-29
Publication date: 2011-05-11

Abstract

弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法和系统，方法包括以下步骤：a)根据弹性织物参数、热定型质量指标和工艺参数关系建立弹性织物的热定型工艺模型；以及b1)以弹性织物参数和热定型工艺参数为初始条件，根据热定型工艺模型，得到热定型质量指标；或b2)以弹性织物参数和设计要求的热定型质量指标为初始条件，根据热定型工艺模型，确定热定型工艺参数、并根据预定的判断规则选定最佳热定型工艺参数。所述热定型质量指标至少包括热定型效率，热定型效率为成品织物幅宽与定形时幅宽的百分比；所述热定型工艺参数至少包括热定型时间和温度；所述热定型工艺模型包括定义热定型效率与热定型时间和温度之间关系的多元非线性模型。

Description

弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法和系统

技术领域

本发明涉及一种弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法和系统，尤其是一种根据弹性织物热定型工艺模型预测热定型质量、确定最佳热定型工艺参数、以及控制热定型过程的方法和系统。

背景技术

热定型是纺织染整生产过程中的一个重要环节。热定型是将织物保持一定的尺寸，经高温加热一定时间，然后以适当速度冷却的过程。热定型加工的目的是使织物在加热状态下，平整度、宽度、克重和含水率达到用户要求。

弹力织物热定型的质量指标主要有门幅、克重、缩水率等，影响热定型质量的工艺参数有加热温度、时间、张力和车速，影响加工质量的其它因素还包括织物的含水率、定型机进出风量大小、织物中弹性纤维的含量和其他纤维成分。热定型温度是控制织物收缩率、弹性等质量指标的关键。适当提高定形温度会降低面料的收缩率，但随着温度的升高弹性会逐步下降。热定型时间是指织物达到定形所规定的温度时所需工的时间，影响织物升温的因素有织物含水率、纤维成分等。收缩率通常是随着时间的增加而降低，但延长定形时间会使得面料出现发硬、泛黄、强力下降等情况。张力包括经向张力和纬向张力。经向张力用超喂率表示，可通过机械加工的伸长及超喂装置控制；纬向张力是以织物伸幅大小来表示，由针夹或布夹伸幅装置控制。在施加张力状态下热定型，纤维大分子链受到外力而不能自由活动，保证了尺寸的稳定性。

目前，热定型工艺选择往往依赖长期热定型工艺设计和生产过程中积累的经验，存在准确性低、适应性差等诸多缺点，不能保证产品质量，经常出现同批次产品缩水率、克重和门幅不稳定等问题，定形效果差与产品质量不稳定导致了高废品率、高成本。所设计的热定型工艺参数只能在很小的范围内改变。当用户对织物热定型质量要求和生产状况发生较大变化时，依赖经验的定性设计就无法达到生产的需求。另一方面，在确定工艺参数值的情况下也无法实现对定形质量指标的估算和预测，只能依靠在热定型结束后进行人工取样检验。也就是说，无论定形质量指标合格与否，都必须经过一轮的热定型过程，这种方式无论对人力还是物力来说都是很大的浪费。

因此，存在对弹性织物热定型工艺及生产过程进行准确设计、控制的要求。而这种准确设计、控制依赖于准确可靠的热定型工艺模型。但是，由于描述热定型工艺参数与质量指标的关系是一种复杂的多变量数学模型，并且目前缺乏对弹力织物热定型工艺机理和模型的研究，国内外尚未见到关于弹性织物热定型工艺参数优化设计和过程控制的报道。

发明内容

本发明的目的是提供一种弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，可根据弹性织物热定型工艺模型预测热定型质量、确定最佳热定型工艺参数、以及控制热定型过程。

本发明的另一个目的是提供实现上述方法的系统。

弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，包括以下步骤：

a)根据弹性织物参数、热定型质量指标和工艺参数关系建立弹性织物的热定型工艺模型；以及

b1)以弹性织物参数和热定型工艺参数为初始条件，根据热定型工艺模型，得到热定型质量指标；或

b2)以弹性织物参数和设计要求的热定型质量指标为初始条件，根据热定型工艺模型，确定热定型工艺参数、并根据预定的判断规则选定最佳热定型工艺参数；

所述热定型质量指标至少包括热定型效率，所述热定型效率为成品织物幅宽与定形时幅宽的百分比；

所述热定型工艺参数至少包括热定型时间和温度；

所述热定型工艺模型包括定义热定型效率与热定型时间和温度之间关系的多元非线性模型。

所述多元非线性模型通过以下过程建立：

(1)选定弹性织物并在设定的工艺条件下，进行以单一热定型工艺参数x_i作为变量、以特定的热定型质量指标y为应变量的热定型实验，对实验数据采用多元非线性回归分析进行曲线拟合，建立热定型质量指标y与单一热定型工艺参数x_i的最佳一元回归模型，y与各x_i(1，2，…，n)的最佳一元回归模型函数的变换形式为y＝f_i(x_i)，对各回归模型进行决定系数R²及F检验，确定其正确性；

(2)根据各一元回归模型函数和正交试验因素之间的交互性，采用多元回归分析建立多元非线性回归模型，并检验模型的正确性，从而确定该弹性织物的热定型工艺模型；

(3)针对不同弹性织物，重复步骤(1)和(2)，分别确定不同弹性织物的热定型工艺模型。

所述多元非线性模型为

y = 2.0708 x_{1} - 390.0113 \exp (- 75.988 / x_{1}) + 0.0013 x_{2}^{2} - 0.052 x_{2} + 4.09 \times 10^{- 5} x_{1} x_{2} + 67.7417

其中，x₁为热定型时间，x₂为热定型温度，y为热定型效率。

所述弹性织物为含氨纶弹性织物。

进一步的，步骤a)还包括建立热定型工艺参数和生产成本值之间关系数据库，该数据库通过试验获取不同热定型工艺条件下生产过程的物耗和能耗情况进行确定。

步骤b1)还包括根据热定型工艺参数和生产成本值之间关系，同时确定生产成本值。

步骤b2)还包括根据热定型工艺参数和生产成本值之间关系并且按照生产成本值最优的判断规则选定最佳热定型工艺参数。

进一步的，还包括将步骤b2)中得到的最佳热定型工艺参数数据传输给热定型机，控制热定型机工作。

弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的系统，包括计算机装置，以及与热定型机连接的数据传输装置。

本发明的有益效果是：可实现对弹性织物热定型质量的准确预测和根据设计要求随时制订出最佳的热定型工艺参数，克服依靠经验制定的热定型工艺参数具有不准确、稳定性和可重现性差的缺点；可实现对针织弹力面料热定型加工过程的精确控制，实现热定型机的智能优化控制，提高成品率和生产效率，降低废品率、热定型能耗和生产成本。

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明。

附图说明

图1是热定型时间与热定型效率的拟合曲线的示意图。

图2是热定型温度与热定型效率的拟合曲线的示意图。

图3是用于实现弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制方法的计算机程序流程图，用于进行质量预测。

图4是用于实现弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制方法的计算机程序流程图，用于进行获得最佳工艺参数。

图5是弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制系统的构成图。

具体实施方式

以下以含氨纶弹性织物为例，通过对弹性织物的热定型机理进行深入分析，并进行大量的热定型实验测试的基础上，构建一种含氨纶弹性织物的热定型工艺模型，提供一种含氨纶弹性织物热定型工艺优化设计的方法和系统，进一步实现热定型机的智能优化控制，从而提高生产过程的成品率和生产效率，降低废品率和热定型能耗，。当然，本发明并不限于此，下述的方法同样适用于其它种类的弹性织物。

一、含氨纶弹性织物热定型原理

基于氨纶纤维特性分析可知，由于氨纶纤维中的软段相的尺寸远远大于硬段相的尺寸，热定型时的高温和定形时间可以使硬段相的取向度提高，使其结构得到稳定，并可使得处于各个硬段微晶之间的软段受到更大的制约，使它们不能随意发生大的收缩，从而产生热定型效果。氨纶与绦纶、锦纶热定型的最大差别是氨纶通常是在有外界能量介入条件下进行的，起作用的主要是氨纶大分子中硬段取向度的提高，其次是微相分离程度的增大。

由于含氨纶弹性织物是在外力的拉伸条件下进行热定型的，所以对于氨纶来说，并不是自发过程的应力松弛。热定型加工后，其他纤维对氨纶所产生摩擦力以及织物组织的框架结构所产生的制约作用会阻止氨纶丝的自由伸缩，为了帮助氨纶能克服织物内的各种阻力，实现织物的极限收缩，热定型后应将织物放入水中沸煮或汽蒸，松弛处理适当时间。

二、含氨纶弹性织物热定型试验

选择JC40S+30D棉氨针织全衬弹力布作为试验材料。

试验用的热定型设备可采用工业生产的定型机。当然，如果为了避免因试验测试而影响生产，并且考虑到工业用的定型机尺寸较大，试验时必须使用大尺寸的布匹，势必造成极大的浪费。因此，也可设计一套模拟热定型加工过程的试验设备。

试验步骤：(1)将JC40S+30D棉氨全衬弹力布制成10cm*10cm的方块浸透于水中；(2)在扎液机中对布进行扎液(在同一压力下)；(3)设定上机门幅为15cm(即拉伸率为50％)，并设置热定型的时间和温度进行热定型；(4)将热定型后的试样在沸水中松弛处理8min，松式烘干后进行测量热定型的幅宽。

三、含氨纶弹性织物热定型模型的构建

目前，数学模型的构建一般是采用多元回归或神经网络，模糊数学等方法或几种方法互相结合。这些方法在本质上是一致的，都是基于数理统计的经验模型。考虑到开发的投入，一般多采用回归方法，以缩短开发周期和减少开发成本。选择适当的正交表进行试验设计，获得建立非多元线性回归模型的样本数据，以实现在较少的试验数据下建立多元非线性回归的模型。

3.1热定型效率与热定型温度、时间的关系模型

热定型效率是指成品织物幅宽与定形时幅宽的百分比。温度和时间是影响棉氨热定型效率的重要因素。

首先，分别建立热定型效率y与各工艺参数x_i的最佳单元回归模型。设y与各x_i(1，2，…，n)建立最佳一元回归模型函数的变换形式为y＝f_i(x_i)。对各单元回归模型进行检验(进行决定系数R²及F检验)，确定其正确性。其次，根据f_i(x_i)中呈现的y与x_i的单元模型关系和正交试验因素之间的交互性以建立多元非线性回归模型。最后，通过对多元非线性回归模型的检验，确定多元模型效果是否可靠，能否应用于实际生产对热定型效率的预测。

3.1.1棉氨热定型效率与单一工艺参数的回归模型

由图1可知，热定型效率随时间的增加而提高，当时间少于55s时，定型效率呈直线提高；当时间超过55s时，定型效率趋于平稳，因此该曲线拟合采用线性和指数相结合。由图2可知，热定型效率随温度的升高而提高，这是由于热定型温度越高，使得氨纶硬段微晶的结构越完整，稳定性越好，该曲线拟合采用二次项拟合效果为最佳。但温度不宜过高，因为分子动能增加会造成微相混合，就会促进软段与硬段之间的互溶，部分硬段溶入软段相中后，就会降低软段相的柔软性，纤维手感变硬、刚性增加。

根据上述分析，综合线性和指数方程对时间与热定型效率进行拟合，采用二次方程对时间与热定型效率进行拟合，其中x₁代表热定型时间，x₂代表热定型温度，y代表热定型效率。表中单元回归方程的R²值都较高，且F值都远远大于F_0.05(4，7)和F_0.05(2，7)，说明拟合优度较高，总体回归方程显著，各一元特性回归方程正确可信。

表1各工艺参数与热定型效率的单元回归模型

工艺参数	单一工艺参数与热定型效率回归方程		R²	F
					x₁	y＝337.067exp(-63.922/x₁)+1.786x₁+80.371	(1)	0.994	30709.8
x₂	y＝0.001x₂ ²-0.116x₂+16.155	(2)	0.996	577.4

注：F_0.05(4，7)＝4.12，F_0.05(2，7)＝4.74。

3.1.2热定型效率多元非线性模型的建立

选择有交互作用的正交试验表L₁₆(4⁵)进行正交试验。实验设计方案见表2。

表2棉氨热定型效率正交实验方案

试验号	A(时间)	B(温度)	A×B(交互)	C(空列)	D(空列)	热定型效率
							1	1(35)	1(160)	1	1	1	66.67
2	1(35)	2(170)	2	2	2	68.67
							3	1(35)	3(180)	3	3	3	71.33
4	1(35)	4(190)	4	4	4	75.33
							5	2(45)	2(170)	3	4	1	75.33
6	2(45)	3(180)	4	1	2	81.33
							7	2(45)	4(190)	1	2	3	86.67
8	2(45)	1(160)	2	3	4	73.33
							9	3(55)	3(180)	1	3	1	88
10	3(55)	4(190)	2	4	2	91.33
							11	3(55)	1(160)	3	1	3	78
12	3(55)	2(170)	4	2	4	81.33
							13	4(65)	4(190)	3	2	1	92.67
14	4(65)	1(160)	4	3	2	79.33
							15	4(65)	2(170)	1	4	3	84.67
16	4(65)	3(180)	2	1	4	90
							K1	297.33	282	326.01
K2	314.01	318	323.33
							K3	330.66	341.33	318.67

K4

346

346.67

319.99

由正交实验方差分析可得：

S_A＝330.86；S_B＝649.56；S_交互＝8.2445；S_e＝7.3567；

\overset{&OverBar;}{S_{A}} = \frac{S_{A}}{f_{A}} = 110.29;

\overset{&OverBar;}{S_{B}} = \frac{S_{B}}{f_{B}} = 216.52;

\overset{&OverBar;}{S_{e}} = \frac{S_{e}}{f_{e}} = 1.2261;

方差的大小反映该参数对实验指标(热定型效率)均值偏离的程度，数值越大，表明该参数水平的微小变动会导致指标值的较大波动，即所谓灵敏度很高。因此方差最大的称为主要因素，交互列的方差S_交互比实验误差S_e大，灵敏度不是很高，交互列是次要因素，但为了建立较为精确的热定型效率多元非线性模型，在模型建立时应考虑时间与温度之间的交互性。

通过表1中建立各工艺参数与热定型效率的一元回归模型，得到热定型效率与时间在一定范围内呈兼有线性和指数的关系，与温度在呈二次方程关系的结论；通过正交试验方差分析，得到了时间与温度具有一定的交互性。在此基础之上，利用SPSS应用软件的多元非线性回归分析功能，采用25组热定型实验数据建立多元非线性模型，得到棉氨热定型效率多元非线性模型：

y = 2.0708 x_{1} - 390.0113 \exp (- 75.988 / x_{1}) + 0.0013 x_{2}^{2} - 0.052 x_{2} + 4.09 \times 10^{- 5} x_{1} x_{2} + 67.7417

首先，检验该多元模型是否存在自相关，若存在自相关，说明模型的数学形式设定不当。根据自相关检验，查DW分布表，得到下临界D_L＝1.21和上临界D_H＝1.55，1.55＜DW＝2.449＜4-1.55，可判断不存在自相关，确定该数学模型是正确的。其次，进行多重共线性的检验。若容限度(Tolerance)大于0.1，方差扩大因子(VIF)小于10时，可判别变量之间不存在多重共线性。计算得到Tolerance(x′₁)＝0.142，Tolerance(x′₂)＝0.578，Tolerance(x′₃)＝0.129，均大于0.1；VIF(x′₁)＝7.024，VIF(x′₂)＝1.792，VIF(x′₃)＝7.753，均小于10，可判断x′₁，x′₂，x′₃之间不存在多重共线性，即各个影响因素对热定型效率的影响可被精确鉴别。最后，进行t检验、决定系数R²及F检验。根据计算得到t(x′₁)＝6.419，t(x′₂)＝13.291，t(x′₃)＝0.115。t检验是对偏回归系数是否等于零进行统计学检验，由上可知偏回归系数均不为零；R²＝0.983，说明拟合效果良好；F＝202.649＞F_0.05(3，21)＝3.07，说明总体回归方程显著成立，即该方程能较准确地反映热定型时间及定型温度对热定型效率的影响规律。综上检验结果说明该数学模型正确可信，可用于实际预测。

3.1.3模型的试验验证

应用热定型效率多元非线性模型对热定型效率进行预测，结果见表3。

表3模型的预测值与实际值的比较

时间/s	温度/℃	实测热定型效率(％)	预测热定型效率(％)	相对误差(％)
					40	150	68.67	64.96	5.4

45	170	76.67	75.66	1.3
					65	190	92.67	91.86	0.88
70	200	98.67	96.67	1.35

由表3可以看出，预测热定型效率与实际的热定型效率十分相近。在热定型过程中，热定型效率的误差绝对值范围要求在10％以内，由相对误差列可看出，预测热定型效率与实际的热定型效率的相对误差符合要求，故该模型的预测可靠性较强，可将上述的多元非线性模型作为JC40S+30D全衬弹力布的专用模型，应用于对棉氨热定型工艺的优化设计。

当然，不同织物品种的多元非线性模型存在着偏差，因此，可按照上述建立多元非线性预测模型的方法，分别建立其他织物品种的专用模型，最终组合成为完整的包含各种织物的热定型效率模型组。

3.2拉幅量、超喂率参数的确定

热定型加工过程的超喂率、拉幅量，可根据热定型前织物初始数据(如门幅、克重等)和热定型后成品的质量指标(如门幅、克重等)关系式进行确定。

拉幅量＝(上机门幅-胚布门幅)/胚布门幅；

上机门幅＝成品织物门幅/热定型效率；

确定热定型效率后，可根据胚布门幅和成品织物门幅并代入上述的公式中，即可求得热定型加工过程的拉幅量。

拉幅量主要是控制织物门幅，超喂主要是控制织物的克重，因此超喂量主要是由成品克重和胚布克重确定的。

3.3热定型工艺参数与成本值的关系

通过试验获得不同热定型时间、温度的条件下生产过程染料、助剂、水和能源消耗情况，从而确定不同热定型工艺条件与成本值的关系，试验数据汇编成相应的关系数据库应用于计算机系统。

四、热定型工艺优化设计及过程控制的方法和系统

a)根据上述关系式建立弹性织物的热定型工艺模型和相关的关系数据库；以及

b1)以弹性织物参数和热定型工艺参数为初始条件，根据热定型工艺模型，得到热定型质量指标，并根据热定型工艺参数和生产成本值之间关系，在确定热定型质量指标的同时确定生产成本值；或

b2)以弹性织物参数和设计要求的热定型质量指标为初始条件，根据热定型工艺模型，确定热定型工艺参数，根据热定型工艺参数和生产成本值之间关系并且按照生产成本值最优的判断规则选定最佳热定型工艺参数。

热定型机过程控制包括：将步骤b2)得到的最佳热定型工艺参数数据传输给热定型机，以控制热定型工作过程。

参照图5，是用于实现热定型工艺优化设计及过程控制的系统

该系统包括在建立的热定型工艺模型基础上，采用基于windows的操作系统平台、Visual Basic.net集成程序设计环境和SQL server关系数据库开发的热定型工艺优化设计计算机系统，以及与热定型机连接的数据传输装置。计算机装置的硬件部分包括输入单元、处理单元、存储单元和显示单元等，应用软件包括后台的数学模型计算算法、数据库和前台的质量预测界面和最优化工艺参数界面。使用者无需编写程序，只需在界面中输入相应的内容，就可得到结果。该系统可实现以下功能：

(1)在确定工艺参数值的情况下预测热定型质量指标及成本值。该操作在质量预测界面中进行，程序处理流程如图3所示。在界面的参数输入窗口中输入织物初始数据(如织物种类、门幅、克重、弹性等)和任意工艺参数值(如温度、时间、超喂率、拉幅量等)，计算机系统可预测出热定型质量指标(如门幅、克重、弹性等)及成本值，并在界面显示窗口中显示。根据预测值，操作人员通过对相应的工艺参数进行适当调整，即可获得客户要求的热定型质量，无需进行预先试验，大大提高了产品的一次合格率，降低了废品率和热定型能耗。

(2)根据织物参数，且满足设计要求的热定型质量指标的情况下，通过计算机得出成本最优工艺参数值。该操作在最优工艺参数界面中进行，程序处理流程如图4所示。

在界面的参数输入窗口中输入织物数据(如织物种类、门幅、克重、弹性等)和设计要求的热定型质量指标(如门幅、克重、弹性等)，首先计算出超喂率、拉幅量，通过模型计算出温度、时间，再通过成本最优算法得到最佳工艺参数并在输出窗口中显示，然后将工艺参数值通过网络数据传输对工业热定型机进行工艺参数的最优设置。利用该功能可解决用户对织物热定型质量要求发生较大变化时如何制定出最佳的热定型工艺参数，以及根据生产状况的需求随时制订出最佳的热定型工艺的问题。如企业为了提高生产效率、缩短周期而提高车速，相应的工艺参数需要重新设置，使用本系统能自动而快速的制定出最佳工艺参数，从而克服依靠经验制定的热定型工艺参数不准确、稳定性和可重现性差的缺点，实现对弹性织物热定型加工过程的精确控制，提高生产的成品率和生产效率，缩短生产周期，降低废品率和热定型能耗。

上述实施例仅用来进一步说明本发明提出的方法和系统，但本发明并不局限于实施例，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明的保护范围。

Claims

1.弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，包括以下步骤：

所述热定型工艺参数至少包括热定型时间和温度；

2.根据权利要求1所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是所述多元非线性模型通过以下过程建立：

3.根据权利要求1所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是：所述多元非线性模型为

y = 2.0708 x_{1} - 390.0113 \exp (- 75.988 / x_{1}) + 0.0013 x_{2}^{2} - 0.052 x_{2} + 4.09 \times 10^{- 5} x_{1} x_{2} + 67.7417

4.根据权利要求1、2或3所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是：所述弹性织物为含氨纶弹性织物。

5.根据权利要求1或2所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是：步骤a)还包括建立热定型工艺参数和生产成本值关系数据库，该数据库通过试验获取不同热定型工艺条件下生产过程的物耗和能耗情况进行确定。

6.根据权利要求5所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是：步骤b1)还包括根据热定型工艺参数和生产成本值之间关系，确定生产成本值。

7.根据权利要求5所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是：步骤b2)还包括根据热定型工艺参数和生产成本值之间关系并且按照生产成本值最优的判断规则选定最佳热定型工艺参数。

8.根据权利要求7所述的弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的方法，其特征是：还包括将步骤b2)中得到的最佳热定型工艺参数数据传输给热定型机，控制热定型机工作。

9.弹性织物热定型工艺优化设计及过程控制的系统，其特征是：包括计算机装置、以及与热定型机连接的数据传输装置。