CN114223009A - 用于监测瓦楞纸板生产设备的方法 - Google Patents

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Abstract

所述方法提供了用于检测设备的功能单元的至少一个操作参数并且计算当前时间窗口中所述操作参数的至少第一统计函数的当前值，所述第一统计函数的当前值限定功能单元的当前操作的点的第一坐标。还提供了核实当前操作的点是否在第一统计函数的可允许值的范围内的步骤，所述可允许值的范围内包含的值对应于功能单元的正确操作。如果当前操作的点在可允许值的范围之外，那么确定当前操作的点相对于可允许值的范围的位置并且基于所述位置提供当前值与可允许值的范围的偏离的原因的统计诊断。

Description

用于监测瓦楞纸板生产设备的方法
技术领域
本发明涉及瓦楞纸板生产设备。更具体地，本发明涉及用于瓦楞纸板生产设备的功能组件或单元的预测性诊断方法。
背景技术
瓦楞纸板是从由母辊馈送的多张平纸制成的。瓦楞纸板通常由至少一张瓦楞纸片和两张平纸片(所谓的衬里)组成，瓦楞纸片布置在平纸片之间。衬里在凹槽的顶部或脊(crest)粘到瓦楞纸片。一般而言，瓦楞纸板可以包括多于一张瓦楞纸片。通常，在每对瓦楞纸片之间布置平纸片。
瓦楞纸板生产设备一般包括用于解开平纸的连续卷筒或片的一个或多个开卷机，以及一个或多个单面机。每个单面机将连续的平纸片转换成连续的瓦楞纸片，并将连续的瓦楞纸片联接到连续的平纸片(所谓的衬里)。从单面机出来的复合连续片材被馈送到双面机，在那里第二衬里粘到该复合连续片材。一般而言，该设备可以包括一个或多个单面机以将由连续瓦楞纸片和衬里组成的一个或多个片材馈送到双面机。该设备还包括处理来自双面机的瓦楞纸板的部分，这个部分被称为干端，以便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切割和压痕站，在那里将瓦楞纸板切割成连续的纵向条带。
对连续的纵向条进行进一步处理以便产生一系列分离的片材，或所谓的折叠，即，根据横向切割和压痕线以Z字形方式折叠的条带。
这种设备包括各种类型的多个功能单元。例如，提供了电动马达、泵、蒸汽系统、胶水馈送器、加压空气系统等。
功能单元可能会受到磨损的影响，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。停机会导致生产损失，影响整体生产成本。考虑到所生产的材料(瓦楞纸板)的利润空间非常小，由于维修或维护停机导致的生产损失所引起的成本增加对用户来说可能非常沉重。而且，停止湿端部分导致大量废品和长的重启时间，因为仍在机器中的瓦楞纸板必须被完全排出并剔除，并且需要在重新开始生产之前使热部分(单面机、双面机)重新到合适温度。
WO2019048437公开了一种用于监测瓦楞纸板生产设备的操作的新方法。该方法提供检测设备的功能单元的至少一个操作参数，例如由马达吸收的电流。然后，在当前时间窗口中计算操作参数的统计函数的当前值。同一统计函数的最大值和最小值是基于所讨论的操作参数的历史数据计算的。通过比较统计函数的当前值与最大值和最小值，获得一条预测性诊断的信息。这种创新方法表示对设备用户和制造商的重要支持，因为它允许有针对性的、及时的维护干预。
对设备管理的改进的持续探索要求寻找更高效的方法，该方法使预测性诊断更有效并且维护和/或维修干预更及时和更有针对性。
发明内容
本发明基于现在发现的知识，即，在WO2019048437中公开的方法中描述和使用的统计函数可以为瓦楞纸板生产设备的预测性诊断提供进一步有用的信息。
本质上，提供了一种用于监测具有多个功能单元的瓦楞纸板生产设备的操作的方法。针对功能单元中的一个或多个检测至少一个操作参数。“操作参数”意味着与功能单元的操作相关的任何可测量参数。例如，电动致动器的操作参数可以是吸收的电流或驱动扭矩。液压或气动组件的操作参数可以是工作流体(分别为液态流体或气态流体)。该方法还包括计算当前时间窗口中的操作参数的至少第一统计函数的当前值的步骤。第一统计函数的当前值限定功能单元的当前操作的点的第一坐标。该方法还包括核实当前操作的点是否在第一统计函数的可允许值的范围内的步骤。包含在这个可允许值的范围内的值对应于功能单元的正确操作。
在当前操作的点在可允许值的范围之外的情况下，确定当前操作的点相对于可允许值的范围的位置。基于这个位置，提供当前值偏离可允许值的范围的原因(即，功能单元异常操作的原因)的统计诊断。
例如，在电动马达的情况下，统计函数可以表示吸收的电流的平均值。异常操作可导致吸收的电流的平均值过高。
该方法基于这一令人惊讶的发现：当前操作的点的位置(即，其在一维、二维或多维空间中相对于可允许的电流值的范围的坐标(其坐标可以由对应的统计函数表示))不仅指示故障临近，而且提供关于故障的性质的指示，因而提供关于要采取的可能措施(即，要采取的解决方案)以便功能单元再次正确操作(即，当前操作的点在可允许值的范围内)的指示。
即使原则上可以仅使用一个统计函数并因此使用可允许值的一维范围，仍优选地使用至少两个统计函数并因此检测操作点在二维空间中的位置。在这个空间中，可允许值的范围由表面限定，例如矩形形状，但这不是必须的。
也可以使用多于两个统计函数。
根据本发明的方法的进一步有利的实施例和特征将在下面和所附权利要求中描述，这些构成本说明书的组成部分。
附图说明
通过以下描述和附图将更好地理解本发明，附图示出了本发明的非限制性实施例。更具体地，在图中：
图1A、1B、1C和1D示出了瓦楞纸板生产设备的部分，这些部分沿着纸板馈送路径依次布置；
图2(A)、2(B)、2(C)和2(D)示出了图示本文公开的预测性诊断方法的示例图；
图3(A)和3(B)示出了用于将可允许值的范围限定为在多个学习周期或阶段中计算的可允许值的多个范围的包络的方法；
图4示出了桥架上单面瓦楞纸板的馈送区域的放大，其中相关的马达用于致动瓦楞纸板馈送带；
图5至图10是图4的马达的异常操作的图；
图11示出了用于访问包含关于设备的功能单元的异常操作的原因的信息的数据库的系统图；以及
图12示处了综述框图。
具体实施方式
在图示的实施例中，描述了一种用于生产双壁瓦楞纸板的设备，即，两片瓦楞纸(所谓的带凹槽纸)插入在两张平纸片(所谓的衬里)之间，并且中间片材插入在两张带凹槽纸片之间。而且，该设备被配置为在两个相邻的上堆垛机上形成纸板的两个堆叠。
但是，应当理解的是，下文描述的与预测性诊断系统和方法相关的特征也可以用在设有不同数量的单面机的设备中，因此适于生产包括不同数量片材的瓦楞纸板。而且，堆叠系统可以是不同的，例如它们可以适于形成仅单个堆叠的纸板或多于两个堆叠的纸板。在其它实施例中，堆叠系统可以提供用于将瓦楞纸板扇形折叠而不将其切割成单张的部件。
类似地，下文仅以示例的方式描述的双面机以及纵向切割和压痕站可以被配置为与本文描述和图示的不同。
参考附图，该设备包括用于生产第一单面瓦楞纸板的第一部分3、用于生产第二单面瓦楞纸板的第二部分5、用于将两张单面瓦楞纸板与一张平纸片一起馈送到部分9的双面机8的第三部分7，部分9包括双面机8和对应附件。复合瓦楞纸板从部分9离开，复合瓦楞纸板由单面瓦楞纸板和胶合到它的另一个平纸片形成，这个平纸片形成复合瓦楞纸板的第二衬里。
在部分9的下游提供部分11，其中布置有用于去除切边的设备，并且在部分11的下游提供部分13，用于将来自包含双面机8的部分9的瓦楞纸板纵向切割并压痕，以便将瓦楞纸板切割成多个瓦楞纸板纵向条带，并沿着连续瓦楞纸板的单个纵向条带的纵向延伸形成压痕线。
在所示实施例中，仅作为示例，设备1还包括用于横向切割来自部分13的瓦楞纸板条带的部分15、双输送机17，以及用于将在部分15中被切割并借助于双输送机17馈送的纸板进行堆叠的两个区域19A和19B。
在部分3中，布置第一单面机21。可用于生产单面瓦楞纸板的单面机是已知的。下面将仅描述单面机的主要元件，单面机例如在US8,714,223或EP 1362691中公开，其内容包括在本说明书中。
简而言之，单面机21可以包括第一瓦楞辊23，第一瓦楞辊23与第二瓦楞辊25和压力辊27或其它压力构件共同作用以联接平纸片和瓦楞纸板，如下文所述。第一平纸片N1从第一开卷机29馈送到单面机21。开卷机29可以以已知方式配置，因此将不对其进行详细描述。开卷机29可以包括两个位置，用于从其供应第一平纸板N1的第一开卷卷筒B1和将在卷筒B1完成时被开卷的第二等待卷筒B1X。
第二平纸片N2从第二开卷机31开卷，第二开卷机31可以基本上等同于开卷机29，从其开卷纸片N2的第一卷筒B2和第二等待卷筒B2X布置在其上，当卷筒B1完成时，等待卷筒B2X开始开卷。
第一平纸片N1在已经绕过加热辊33之后被馈送到瓦楞辊23。可以修改加热辊33周围的纸片N1的接触弧以便将来自加热辊33内部(例如用在其内部循环的蒸汽加热)的或多或少的热量传递到平纸片N1。
第一平纸片N1通过在瓦楞辊23和25之间形成的辊隙而被瓦楞化。以这种方式，在瓦楞辊23和25之间的辊隙的出口处获得瓦楞纸片N1。通过胶合单元35将合适的胶水施加到在瓦楞纸片上形成的脊上，使得瓦楞纸片N1可以胶合到通过形成在第二瓦楞辊25和压力辊27之间的辊隙与瓦楞纸片N1一起馈送的平纸片N2上。
胶合单元35可以包括施加辊36，其与围绕第二瓦楞辊25被驱动的瓦楞纸片N1的脊接触。施加辊36从分配辊或筛辊38接收胶水，该分配辊或筛辊38从罐40或类似物中取出胶水。可以调节辊36和38之间的距离以调整施加到瓦楞纸片N1的胶水量。
在一些实施例中，第二平纸片N2可以围绕布置在开卷机31和单面机21之间的一个或多个辊37、39被馈送，以便被加热。可以修改平纸片N2与辊37、39中的任何一个或两者之间的接触弧，以改变由(一个或多个)辊37、39在平纸片N2与压力辊27接触之前传递到平纸片N2的热量的量。而且，压力辊27可以在内部被加热以在高压和高温条件下胶合纸片N1和N2。
在单面机21的输出处，获得由第一瓦楞纸片N1和第二平纸片N2形成的单面瓦楞纸板NS，如图2的放大图中所示。在第一纸片N1上形成的凹槽或脊O借助于由胶合单元35施加到凹槽O的胶水C胶合到平纸片N2的面对瓦楞纸片N1的表面上。
在单面机21的下游布置有桥架41，其朝着设备1的部分5和随后的部分7和9延伸。在桥架41上，可以形成单面瓦楞纸板NS的坯料S，形成适当的累积折叠，使得可以使单面机21的操作速度至少部分地独立于下游部分的操作速度。
然后单面瓦楞纸板NS沿着在桥架41上方展开的第一路径馈送到加热辊43，单面瓦楞纸板NS可以围绕该加热辊43以可调节的弧度被引导，以便在到达部分9的双面机8之前被适当加热。
在所示实施例中，设备1包括基本上等同于部分3的第二部分5以及类似于单面机21的单面机，在第二部分5处借助于来自类似于开卷机29和31的开卷机的另一对纸片N4、N5形成仍然用NS指示的第二单面瓦楞纸板。这个第二单面瓦楞纸板NS被馈送到桥架41以形成坯料S，并被馈送到部分9的双面机8，围绕基本上等同于加热辊43的加热辊45被引导。
在其它实施例中，可以省略部分5以及相应的单面机。反之亦然，在另外的实施例中，可以提供多于两个部分3、5，其具有相应的单面机和纸片的开卷机以形成相应的单面瓦楞纸板NS，然后借助于部分9的双面机8将它们胶合在一起。
平纸片N3从另一个开卷机47开卷，并优选地绕过加热辊49被馈送给双面机部分9。胶合单元51、53以已知的方式将胶水施加到两个单面瓦楞纸板NS的相应瓦楞纸板的脊上，以将它们胶合在一起并与平纸片N3胶合，这将形成从部分9出来的复合瓦楞纸板CC的第二衬里，其中第一衬里由平纸片N2形成。
包含双面机的部分9可以以已知方式配置并且将不在本文中详细描述。在US7,291,243和US2012/0193026中公开了单面机的示例性实施例，其内容并入本说明书，并且可以被参考以了解设备的这一部分的实施例的更多细节。
在部分11中，布置横向旋转剪切机61，其可以执行横向切割以完全或部分地切断从部分9馈送的复合瓦楞纸板CC。横向旋转剪切机61可以例如如US6,722,243中描述的那样配置，其内容并入本说明书。如下文将更详细地描述的，横向旋转剪切机61尤其可以被用于去除瓦楞纸板CC的存在胶合缺陷或其它缺陷的部分。
通过切割和压痕部分13馈送的复合瓦楞纸板CC被划分成条带，这些条带可以沿着由部分17的两个输送机17A、17B限定的两条路径偏离。部分13可以以已知方式配置，例如如US5,951,454、US6,165,117、US6,092,452、US 6,684,749、US 8,342,068或上面提到的专利文档中引用的其它现有技术文档中所公开的，其内容其并入本说明书。
两个输送机17A、17B输送通过在部分15中横向切割复合瓦楞纸板的连续条带而获得的瓦楞纸板，以便在堆叠平面63、65上形成堆叠P1、P2，已知并且例如如EP 1710183、US5,829,951或这些专利中引用的其它专利文档中所公开的那样配置，其内容并入本说明书。附图标记62指示用于横向切割来自纵向切割和压痕部分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，横向剪切机62A、62B将来自部分13的每个连续条带切割成给定长度的单片。该生产线可以包括用于每个输送机17A、17B的横向剪切机62A、62B。
上面简要描述的设备1的每个部分或站包括一个或多个功能单元，每个功能单元可以被供以电力、加压的空气、蒸汽、胶水或其它材料或流体，或它们的组合。例如，每个单面机包括用于控制瓦楞辊和压力辊的旋转的一个或多个马达、用于加热辊的蒸汽供应系统和用于供应要施加到瓦楞纸片的脊的胶水的系统。而且，除了推力或径向轴承之外，生产线或设备1的每个部分还包括运动传递构件，诸如皮带、链条、轴、接头。一些站包括易磨损的旋转构件，诸如盘形刀、直线或螺旋刀片、压痕工具等。
功能单元受到磨损；因此，随着时间的推移，它们需要维护、维修或更换。根据本文描述的一方面，为了避免或减少会造成长时间停机的故障和/或为了更好地调度更换、维护和维修干预，提供了一种用于管理和控制设备1的操作参数的方法，从而允许对生产线或设备1的一个或多个功能单元进行预测性诊断。下面，将一般性地描述预测性诊断方法的实施例，然后将提供应用于设备1的一系列功能单元的方法的具体示例(仅作为非限制性示例)。
设备1的一个或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多个传感器。传感器被用于在学习步骤期间获取操作参数的值。在初始学习步骤之后，传感器被用于获取(一个或多个)操作参数的当前值，以便通过使用当前值和之前在学习步骤中获得的与相同参数的值相关的历史数据来执行功能单元的控制和预测性诊断的步骤。正如下面将更好地解释的那样，通过提供不只在初始时间间隔内执行学习步骤，历史数据被持续更新；相反，在可移动的时间窗口(以下称为可移动的学习时间窗口Δt2)中持续执行学习步骤。以这种方式，用于预测性诊断的数据的历史值被持续更新。
在一些实施例中，可以避免初始学习步骤，并且可以使用与具有相似特征并且已经投入操作的设备相关的相同参数的值作为历史值。本质上，使用与先前安装并已投入操作的相似设备的相同功能单元相关的参数的值作为用于第二个设备的历史数据(至少在初始操作步骤中)。
例如，功能单元可以包括电动马达和用于检测一个或多个电气参数(例如电压、电流、有功或无功功率)和/或一个或多个与机械量相关的参数(诸如扭矩、振动等)的一个或多个传感器。
更一般地，基于功能单元，可以提供以下传感器中的一个或多个；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；空气流量传感器；蒸汽流量传感器；胶水消耗传感器；压力传感器；用于测量电力消耗的传感器或系统；扭矩传感器。
预测性诊断方法可以提供学习步骤，在该学习步骤期间，创建与表征给定功能单元的操作参数相关的历史数据的集合。在电动马达的情况下，操作参数例如可以是吸收的电流。如上面所提到的，学习步骤也可以可替代地或组合地由从已经投入操作的另一个相同或相似的设备或其部分获取历史数据的步骤来表示。
一般而言，可以通过合适的传感器、探头或换能器来获取一些操作参数。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通过处理致动马达的电信号来检测扭矩参数。可以借助于温度传感器检测温度。可以借助于传感器或称重传感器、压力开关等检测力和压力。在一些情况下，可以通过致动相应的致动器来给出一些操作参数。在一些情况下，操作参数可以已经作为工艺参数(诸如压力、速度等)可用。
图2(A)、2(B)、2(C)和2(D)示意性地示出了WO2019048437中公开的方法的实施例，其可以是本文描述的改进方法的起点。
更具体而言，图2(A)示出了通用操作参数(例如马达吸收的电流)作为时间的函数的通用图。以图2中用Δtsample指示的采样间隔对操作参数进行采样。在横轴上指示时间，而在纵轴上指示操作参数。例如，采样间隔可以是一秒。
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、内插或以其它方式处理。
沿着时间轴识别用Δt2指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。仅作为示例，可移动学习时间窗口(以下也简称为“学习时间窗口”)可以持续60天。处理在可移动学习时间窗口Δt2期间借助于控制系统获取的数据，并存储处理结果。根据一些实施例，在可移动学习时间窗口Δt2内识别用于计算与所讨论的操作参数相关的统计函数的单个计算窗口。在图2的图中，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的持续时间是几分钟。
对于在可移动学习时间窗口Δt2内获取的历史数据的处理可以提供计算第一统计函数，并且如果有必要，在每个统计函数计算窗口Δt1内提供第二统计函数。在一些实施例中，统计函数可以是功率谱密度，或均方根，或简单的最大值和最小值，其是在与受控参数相关的数据集上计算的并在所讨论的时间窗口内获取。在特别有利的实施例中，统计函数可以是所讨论的操作参数的值的方差(在图2中用σ指示)或均值(在图2中用μ指示)。在有利的实施例中，计算在每个单个统计函数计算窗口Δt1中获取的数据的方差和均值二者。也可以计算多于两个统计函数。
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1s)移动，在该间隔内计算与包含在这个窗口中的数据相关的(一个或多个)统计函数。以这种方式，对在由可移动学习时间窗口Δt2限定的时间内获取的所有历史数据计算统计函数。
对于计算窗口Δt1的每个位置，可以计算例如包含在计算窗口内的操作参数的值的方差和均值。例如，对于计算窗口的一般第i个位置(Δt1)i，可以以这种方式计算方差σi和均值μi(其中i＝1...N)。对于给定的可移动学习时间窗口Δt2，可以在为均值计算的所有值(μ1，μi，...μN)和为方差计算的所有值(σ1，σi，...σN)当中选择方差和均值的最大值和最小值，如以下图2中所指示的：
均值的最大值：MAX(μ)，
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设备1的控制单元存储。由于可移动学习时间窗口Δt2是随时间可移动的窗口，因此如下面将描述的，在设备操作时，方差和均值的四个最大值和最小值随时间变化。
在一些实施例中，可以通过使用更多数量的操作参数的样本来检测值MAX(μ)、min(μ)、MAX(σ)和min(σ)。为此，可以进行以下操作。
选择合适的采样间隔Δtsample。例如，采样间隔可以是几秒。仅作为非限制性示例，可以设置采样间隔Δtsample＝1秒。对于刚刚过去的计算窗口Δt1期间获得的操作参数值，每秒可以计算两个统计函数的值：方差和均值。在随后的一秒，计算窗口Δt1移动1秒，并且对于计算窗口Δt1平移1秒所得的计算窗口中的操作参数的值再次计算方差和均值。例如，该过程可以持续一整天。对于每一天，可以检测和存储如上所述计算的方差和均值的最大值和最小值。也可以在不同的时间范围内(例如，每小时或每十小时)计算最大值和最小值，而不是在24小时内计算。选择24小时范围只是出于实用性的考虑。实际上，在采样间隔为1秒的情况下，一天内会收集24*60*60＝86400个方差值和相同数量的均值。每个值都是在计算窗口Δt1上计算的。基于每天针对两个统计函数中的每一个收集的86400个值，确定最大值和最小值σMAX、σmin、μMAX、μmin。在学习步骤结束时，即，一旦时间窗口Δt2(其一般持续时间为G天)结束，系统将具有G个方差最大值、G个均值最大值、G个方差最小值和G个均值最小值。如果Δt2＝60天，那么每个统计函数将有60个最大值和最小值可用。基于这四个集合的G＝60个元素中的每一个，检测值MAX(μ)、min(μ)、MAX(σ)和min(σ)。
在其它实施例中，可以直接识别所有收集的样本当中的最大值和最小值。
一旦初始学习步骤完成，或者一旦已经获取与已经在操作的相似设备相关的值，就在时间间隔Δt3中继续获取操作参数的值，时间间隔Δt3的持续时间优选地低于可移动学习时间窗口Δt2的宽度(即，持续时间)。例如，时间间隔Δt3可以具有几天的持续时间，例如从0到20天，通常为15天。应当理解的是，这些数值数据以及之前的数据仅作为非限制性示例给出。
一旦可移动学习时间窗口Δt2之后的时间间隔Δt3已经结束(或其数据被添加到针对相似设备完成的数据收集所获取的数据)，就针对功能单元开始预测性诊断过程，该过程参考检测到的和经处理的操作参数。这个步骤提供计算在当前时间窗口Δtact期间检测到的操作参数的值的第一统计函数和第二统计函数(在所示示例中的方差和均值)。在一些实施例中，当前时间窗口的持续时间可以与用于计算统计函数的窗口Δt1的持续时间相同。如下面将更好地解释的那样，这是特别优选的，因为在当前时间窗口Δtact中的这个步骤期间获取的数据将用作动态学习的历史数据。而且，当前时间窗口Δtact是可移动的，即，它与可移动学习时间窗口Δt2类似地随时间平移。当前时间窗口优选地保持在距可移动学习时间窗口固定时间距离(间隔Δt3)处。
在图2的图中，在当前时间窗口Δtact中计算的用于操作参数的统计函数方差和统计函数均值的值分别用σact和μact表示。这些值也将被指示为两个统计函数(均值和方差)的当前值。
将在当前时间窗口Δtact中计算的值σact和μact与在上面限定并在可移动学习时间窗口Δt2中计算的值MAX(μ)、min(μ)；MAX(σ)和min(σ)进行比较。如果所讨论的操作参数涉及的功能单元正确操作，那么统计值σact和μact应当包括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，可以为两个统计函数中的每一个提供高于和低于相应最大值和最小值的相应容差间隙。从值MAX(μ)、min(μ)；MAX(σ)和min(σ)开始，包括容差余量的扩展区间限定如下：
第一统计函数(方差)的区间：[min(σ)-Δ；MAX(σ)+Δ]
第二统计函数(均值)的区间：[min(μ)-Δ；MAX(μ)+Δ]
在特别有利的实施例中，在上面限定的每个区间中，可以限定相应的中间区间：
[min(σ)-Δ'；MAX(σ)+Δ']
[min(μ)-Δ'；MAX(μ)+Δ']
其中Δ'<Δ。
在图2(B)中，示出了笛卡尔图；在横轴上指示均值，在纵轴上指示方差。
在该图中示出了：第一内部正方形，由方差和均值的最大值和最小值限定；中间正方形，包含内部正方形；以及外部正方形，包含内部正方形和中间正方形，由上面指示的区间限定。
在所示示例中，相同的值Δ和Δ'分别用于方差和均值的间隙。但是，这并不是严格必要的。应当理解的是，例如，可以提供不同的余量来扩大均值和方差的区间。
而且，如所指出的，虽然在所描述的示例中使用了两个统计函数(方差和均值)，但应当理解的是，在其它实施例中，可以使用不同的统计函数和/或不同数量的统计函数。
在每个当前时间窗口Δtact中计算的方差和均值的当前值σact和μact基本上限定了图2(B)的图中的点的坐标。这个点也被限定为功能单元的当前操作的点。如果这个点位于由MAX(μ)、min(μ)、MAX(σ)和min(σ)限定的正方形内，那么针对其计算方差和均值的操作参数所涉及的当前值σact和μact的功能单元正确地操作。
这个正方形限定第一和第二统计函数的可允许值的范围。这个范围是二维的，因为已经使用了两个统计函数。
如已经提到的，该方法也可以使用不同数量的统计函数来实现，例如三个或更多个统计函数，或者甚至仅一个统计函数，但是目前优选的是使用两个统计函数。
在三个统计函数的情况下，可允许值的范围由三维体积限定。在N个统计函数的情况下，可允许值的体积由N维空间限定。在只有一个统计函数的情况下，可允许值的范围缩小到一条线，即，缩小到一维空间。
再次参考图2的二维示例，如果坐标σact和μact的当前操作的点在由下式限定的正方形中：
[min(σ)-Δ'；MAX(σ)+Δ']
[min(μ)-Δ'；MAX(μ)+Δ']
那么不会提供警报或预警信号，因为Δ'可以被认为是准时数据周围的容差值。如果该点位于中间正方形和由下式限定的外部正方形之间：
[min(σ)-Δ；MAX(σ)+Δ]
[min(μ)-Δ；MAX(μ)+Δ]
那么生成预警信号，并且如果该点在最大正方形之外，那么生成警报信号。在其它实施例中，如果当前操作的点在内部正方形和中间正方形之间，那么生成预警，并且如果该点在中间正方形和外部正方形之间，或者在后者之外，那么生成警报信号。
统计函数与在学习步骤期间计算的(或从在类似设备或另一个设备的类似功能单元的操作期间存储的历史数据获取的)正方形的差异的这些异常情况指示初期故障，因此相应的警报表示预测性诊断的有用信息。
异常数据对于突出故障状况的开始是有用的，但它们不应用于数据获取步骤(即，系统学习步骤)，因为这会造成错误。因此，可以提供从对学习步骤有用的数据系列中自动去除(例如，通过算法去除)或手动去除(例如，由操作者去除)异常数据。
在一些实施例中，可以仅使用一个警报阈值，而不是如上所述的两个警报阈值(或预警和警报)。
在一些实施例中，可以提供时间阈值以避免错误警报，例如由于与初期故障状况无关的因素导致的操作参数的临时波动。仅当在图2(B)的图中由值σact和μact限定的点保持在值MAX(μ)、min(μ)、MAX(σ)和min(σ)之间限定的正方形及容差间隙(如果有)之外的时间长于预设时间阈值时才生成警报或预警。相反，即，在异常在短于预设时间阈值的时间之后结束的情况下，不生成警报。
会造成所使用的统计函数(例如，方差和均值的值)的这种更改以触发预警或警报信号的异常操作可以是由于不同的外部原因，例如错误的调整或功能单元的错误使用、由于磨损引起的退化的初期故障，或任何其它原因。
图2(B)中表示的正方形可以用在监视器上以给出操作者可以迅速理解的直接视觉指示。为了给出更直观的表示，可以改变坐标以在如图2(C)中所指示的圆形图中表示与图2(B)相同的情况。
用于控制检测到的操作参数所涉及的功能单元的方法可以提供以例如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，并再次计算平面σ、μ(图2(B)或图2(C))中实际操作点的坐标σact和μact。
如上面所指示的，将在当前时间窗口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中识别出的MAX(μ)、min(μ)、MAX(σ)和min(σ)进行比较，其中Δt2与当前时间窗口Δtact在时间上相距间隔Δt3。以这种方式，可在学习时段和当前时段之间产生不连续性。这对于考虑给定功能单元的一些操作参数可能会随时间缓慢漂移这一事实可以是有用的，例如由于一个或多个组件的老化。如果将值σact和μact与在时间上与当前时间窗口Δtact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，那么无法检测到这种漂移。反之亦然，通过引入时间间隔Δt3，检测到的操作参数的逐渐漂移导致信号或警报，因为由于发生在时间间隔Δt3中的漂移，当前值σact和μact中的一个或另一个或两者将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识别出的正方形之外。
如上面所提到的，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中的第一学习步骤结束，与受控操作参数相关的数据将被继续存储，并且学习时间窗口Δt2将沿着时间轴(图2(A)中的横轴)移动，以便相对于当前时间窗口Δtact始终处于相同的时间距离Δt3。
图2(A)与图2(D)之间的比较使这方面清楚地显现出来。在每个时间步长，例如与计算窗口Δt1的时间宽度对应，可移动学习时间窗口Δt2移动等于计算窗口Δtsample宽度的步长，追随当前时间窗口Δtact。在最旧的计算窗口Δt1上计算的统计函数的值被排出和拒绝，而对后续计算窗口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。本质上，如通过比较图2(A)与图2(D)清楚地看出的，可移动学习时间窗Δt2随时间可移动并且在与当前时间窗口Δtact保持时间距离Δt3的情况下向前移动。在每个向前步长处，最近的统计数据被历史化，并且计算最新的统计数据。
每次当可移动学习时间窗口Δt2向前移动步长Δt1时，在其上检测到值MAX(μ)、min(μ)、MAX(σ)和min(σ)的值(μ1，μi，...μN)和(σ1，σi，...σN)的集合改变，因此计算出的统计函数的最大值和最小值可能改变。图2(B)和图2(C)中表示的正方形可以随着时间逐渐移动。因此，学习是动态的和持续的。
可移动学习时间窗Δt2相对于当前时间窗Δtact始终保持时间间隔Δt3。因此，随着时间推移，即使统计函数的最大值和最小值发生了更新，并且因此(图2(B)和图2(C))由值σact和μact限定的点所在的正方形可能移动，也总是可检测到操作参数的任何缓慢漂移。时间间隔Δt3的持续时间可以是恒定的。这简化了处理过程。但是，这并不是严格必要的。
即使上面已经参考使用两个统计函数(均值和方差)来限定二维图的情况(其中检测到由值σact、μact限定的点应位于其中的正方形或圆形区域)，也可以仅使用一个统计函数，例如仅使用方差或仅使用均值。在这种情况下，上面所做的所有考虑都适用，唯一的区别是统计函数只有一个并且图将是一维而不是二维的。
在其它实施例中，也可以以上述相同准则使用多于两个统计函数。在这种情况下，从图形的角度来看，功能单元的当前操作的点(或者更确切地说，与这个功能单元相关的操作参数的值)应保持在由在三个统计函数的可移动学习时间窗口上确定的最大值和最小值限定的立方(或球形)体积内。
即使在本说明书中具体参考所讨论的操作参数的值的方差和一般均值，但是应当理解的是，也可以使用其它统计函数。而且，均值可以是算术均值、加权均值、几何均值、调和均值、幂均值、算术几何均值、积分均值、时间均值或限定值的均值的任何其它函数。
以上描述的是WO2019048437中更详细地公开的预测性诊断方法的实施例，其内容完全并入本文档。
即使上面已经参考单个学习区间，也可以使用多个学习区间，这导致可允许值的范围不一致，例如导致部分重叠的范围。在这种情况下，可允许值的范围可以被限定为在不同学习阶段或周期中获取的可允许值的范围的包络。图3(A)示出了四个矩形Q1、Q2、Q3和Q4，由在四个不同的学习间隔上计算的均值和方差的最大值和最小值限定。它们中的每一个表示与学习阶段相关的可允许值的相应范围。图3(B)示出了包含所有矩形Q1、Q2、Q3、Q4的包络矩形，其表示在上述控制方法中使用的可允许值的范围。
如上面所提到的，本发明基于这一令人惊讶的发现：坐标(σactμact)的当前操作的点的位移以及其在由MAX(μ)、min(μ)；MAX(σ)和min(σ)限定的可允许值的范围之外的偏离不仅指示初期故障，而且允许对故障进行预测性诊断。当前操作的点相对于可允许值的范围的位置(在后者之外)不是随机的，而是与正在发生或即将发生的故障或误动的类型相关。换句话说，当前操作的点在可允许值的范围的右侧而不是左侧这一事实并非偶然；实际上，在可允许值的范围之外的一个或另一个方向上的位移指示一种类型的故障而不是另一种类型的故障。
因此，本文公开的方法提供了以下步骤：检测当前操作的点在可允许值的范围之外的位置，并使用这个位置来获得关于误动或初期故障的类型或性质的统计信息，以及建议可能的解决方案或可能的恢复干预措施。
这个概念在以下示例之后将更加清楚。
图4更详细地示出了图1的线的一部分。更具体而言，图4示出了在桥架41上单面瓦楞纸板NS被单面机抽取的区域。附图标记101指示由马达103驱动的皮带的系统。由于磨损，皮带101应周期性地调整和/或更换。由马达103表示的功能单元的可能误动可以是皮带张力过大或不足，或者同一马达过热。受控制的操作参数可以是马达吸收的电流。
图5示出了由马达103吸收的电流的趋势的时间图。时间在y轴上示出，并且吸收的电流在x轴上示出。在图5的图中，皮带过度张紧，因此马达103吸收的电流高于均值，但基本恒定。因此，操作参数的方差在学习步骤期间计算或基于历史数据计算的最大值和最小值之间，而均值大于限定可允许值的范围的最大值。因此，由方差的当前值和均值的当前值(σact和μact)构成的坐标限定的当前操作的点位于可允许值的范围的右侧。
这种情况在图6中示出，示出了基于类似于用于图2的准则的方差和均值的可允许值的范围。当前操作的点在可允许值的范围之外，在其右侧(均值大于最大可允许值)。
图7示出了与图5的图相似的图，其中作为时间(在y轴上)的函数的吸收的电流(在x轴上)低于正常值并且随时间波动。例如，当皮带101没有足够张紧时，会出现这种情况。吸收的电流低于正常值，并且当皮带在被马达103驱动的驱动轮上滑动时，它突然减小。
由于这个异常，被监测的功能单元(皮带101的马达103)的检测到的操作参数(吸收的电流)的均值低于最小可允许值。由于松动的皮带在驱动轮104上滑动造成的波动，方差大于最大可允许值。
因此，当前操作的点在可允许值的范围之外，在其左侧上方，如图8中所示。
通过比较图6和图8，由此可以注意到影响相同功能单元(马达103)的相同操作参数(吸收的电流)的不同误动(即，异常)导致统计函数的图中的不同情况。
通过收集在一个或多个设备中发生的足够数量的异常事件，不仅可以检测可导致故障且要求干预的异常，而且可以将这个异常与统计函数的图中的当前操作的点的位置相关联。相反，也可以提供关于事件的类型(误动、故障或初期故障)的信息，这些信息导致由于当前操作的点在统计函数的可允许值的范围之外这一事实而生成警报信号，并由此建议用于去除异常并恢复设备的解决方案或干预措施。
在一些情况下，由马达103吸收的电流的逐渐和恒定增加可能是由于除皮带的过度张紧以外的原因。例如，马达103的冷却风扇的误动可造成吸收的电流增加。这种情况在图9中示出。图10示出了由于吸收的电流的均值增加，当前操作的点的位置在可允许值的范围之外(在其右侧)的统计函数的图。
因此，图5、图6的情况与图9和图10的情况在导致警报信号的故障或误动方面是不同的，但关于当前操作的点相对于可允许值的范围的异常位置，它们是相同或近似相同的。
图9和图10的情况在统计上比图5和图6的情况更不可能。
如从学习阶段可知，异常操作的原因可能是两个，通过去除这些原因可以恢复设备，并且第一个原因在统计上比第二个原因更频繁，当图5、图6或图9、图10中所示的警报情况之一发生时，可以(根据学习阶段期间收集的数据)列出所讨论的异常的可能解决方案。这些解决方案可以与其成为正确解决方案的概率成比例地列出。在特定情况下，松动皮带的解决方案在统计上被归类为更成功；因此，它列在其它解决方案(更换冷却风扇或正确组装冷却风扇)之前。
基于在学习阶段期间(并且一般而言，在使用一个或多个完全相同或相似的设备期间)收集的数据，可以创建数据库，其中每个异常情况(当前操作的点在可允许值的范围之外)与对应的原因或多个可能的原因相关联，并具有相应的解决方案。在图5、图6的示例中，原因是皮带过度张紧；在图7和图8的示例中，原因是皮带张紧不足；在图9和图10的示例中，(不太常见的)原因是冷却风扇的误动。如第一和第三种情况，异常造成当前操作的点相对于范围的定位相同，在这两种情况下，将指示相同的原因(和解决方案)。
一旦创建了数据库，将当前统计函数的值与误动相关联，就可以使用这个数据库来获得关于在当前操作参数在可允许值的范围之外的功能单元中发生了什么、以及因此关于解决问题所需的干预类型的一条或多条(至少是统计上的，即使不是准时的)信息。
图11示出了框图，其中附图标记1指示瓦楞纸板生产设备，附图标记105指示通用功能单元，例如上面提到的马达103，而附图标记107指示中央控制单元。后者从功能单元105的(一个或多个)传感器接收与功能单元的操作相关的数据并且可以确定任何异常情况，例如一个或两个统计函数的值在可允许值的范围之外。中央控制单元107与服务器109通信。服务器109访问数据库111，该数据库111包含与当前操作的点相对于设备1的每个被监测的功能单元的可允许值的范围的各种位置相关联的误动的原因的信息。
当被控制单元107查询时，服务器109提供检测到的异常的可能原因以及解决方案的列表，或者更确切地说，用于设备恢复的解决方案的列表。在实践中，一般可以通过信号朝着非最优操作区域移动的趋势来检测异常。异常可以有几个原因。可以通过一种或多种解决方案来解决异常的原因。该方法还可以提供建议多种解决方案的步骤，这些解决方案基于成功的可能性以降序列出。
在上述皮带101和马达103的示例中，在图5、图6和图9、图10的情况下，服务器109提供了两种可能的误动原因和两种对应的解决方案：皮带过度张紧(解决方案：松动皮带)；马达冷却风扇工作不正常(解决方法：检查风扇操作)。第一个原因在统计上更频繁。服务器可以向控制单元107提供根据其统计频率排序的原因，以允许操作者以合理的方式进行干预，从而从统计上最可能的原因开始进行检查和干预。
所描述的系统还可以允许将与基于数据库111的内容列出的原因不同的原因的发生传送给服务器109。例如，操作者可以核实没有出现列出的故障原因，并且可以向服务器传送在这种特定情况下当前操作的点的异常坐标与不同于已经存在于数据库中的原因的原因对应。可以将这个新原因(和对应的解决方案)存储在数据库中。以这种方式，可以将内容添加到数据库111以供将来使用。
此外，检查基于包含在数据库111中的数据假设的原因中的哪一个是实际检测到的原因的操作者可以将这条信息传送给服务器109，以便修改故障原因的“排名”。这会影响数据库的实际内容，即，故障原因(和相关解决方案)相对于另一个故障原因的发生频率可以随时间而变化，以便考虑这个原因的实际发生次数。
在操作者设备侧和/或操作者服务器侧的干预下，上述操作可以完全或部分自动化，或手动执行。
设备1和服务器109之间的连接可以是经由互联网的远程连接。在一些实施例中，该系统可以通过云技术来实现。服务器109和数据库111也可以直接安装在设备所在的同一地点。但是，优选的是集中服务器和数据库(例如在设备供应商或卖方处，或在任何其它负责监督和服务的主体处)，以便也将从单个设备接收的信息进行集中，该信息可以添加到数据库的现有内容。
图12示出了本文描述的方法的实施例的综述图。该图的左侧部分(用(A)指示)示出了在设备上执行的功能，例如通过控制单元执行的功能。用(B)指示的右侧部分示出了由服务器执行的功能。控制设备或其一部分的单元可以经由互联网或通过任何其它合适的通道连接到服务器。
方框201示出了异常的检测，由表示功能单元的操作参数的坐标(σ，μ)的当前操作的点P在可允许值的范围之外的事实表示。异常被报告给服务器(方框202)。
基于坐标(σ，μ)的值，即，基于当前操作的点相对于可允许值的范围的位置，服务器查询数据库(方框203)并接收(方框204)可能异常的列表和相关的解决方案，其可以与检测到的坐标对应。每个异常(Anomaly_i)及其解决方案(Solution_i)可以用概率值(Prob_i(％))(即发生的可能性)来表征。可能的异常和解决方案的列表(在所示示例中包含N个异常和N个解决方案)被发送到工厂控制单元，工厂控制单元接收它(方框205)并且可以例如将它显示在用户界面上，以允许操作者执行必要的检查。
工厂操作者可以从较频繁地与检测到的异常操作条件(P(σ，μ))相关联的异常开始执行检查(方框206)。
通过控制单元107，可以向服务器109传送是否在列表的异常当中发现了异常(方框207)。如果是，那么通知服务器109(方框208)所列出的异常(和解决方案)中的哪一个是实际发现的异常。图12的框图示出实际检测到的异常是第j个异常(Anomaly_j)，并且它已根据第j个解决方案(Solution_j)解决。以这种方式，服务器109可以基于历史数据加上与刚刚解决的异常相关的数据来更新(方框209)异常可能性的值。
如果功能单元没有出现所列出的异常，并且操作者识别出不同的未列出的误动原因，那么他/她(如有必要，在设备制造公司提供的维护技术人员的帮助下)准备并应用对应的解决方案。在方框210中，由Anomaly_N+1指示的新异常被传送到服务器109，服务器109将它插入与条件P(σ，μ)相关联的可能异常当中并更新数据库，参见方框211。在这样做时，不仅在可以与操作坐标P(σ，μ)对应的那些异常当中添加可能的第(N+1)个异常，而且还重新计算与在可允许值的范围之外的操作点的给定位置相关联的可能异常的可能性。
应当理解的是，一般而言，对于当前操作的在σ和μ的可允许值的范围之外的每个特定点识别异常(或一系列异常)是不可能的。相反，将存在包含与同一类原因对应的点的更小或更大区域，并且服务器109可以识别并向设备操作者提出对应的解决方案。
参考图12描述的数据交换可以以更高或更低的自动化程度发生。原则上，所有通信都可以通过一个或多个人类操作者发生。在实践中，通信可以至少部分地自动或半自动地发生，其中操作者打开控制单元(或控制单元与其相关联的计算机或服务器)和服务器109之间的传输通道；数据和信息可以通过这个通道来交换。
在初始学习阶段中，可以从随着时间的推移执行的维护卡获得各种故障或异常操作状况的解决方案，其中数据库111逐渐且持续增加。以这种方式，持续学习允许为设备1的各个功能单元中可能发生的异常提供越来越精确的解决方案。
在图11和图12的图中，已经说明了一种解决方案，其中设备在物理上和管理上是分开的，并且独立于管理数据库的服务器，该数据库提供关于检测到的异常的原因和解决方案的信息。但是，这种架构并不是唯一可能的。事实上，数据库可以驻留在例如属于设备的计算机或服务器中，或者一般而言由设备所有者拥有，而不是驻留在第三方的服务器中。在这种情况下，可以直接从设备1的控制单元或从连接到设备1并且由管理设备的同一主体管理的服务器执行以上参考图12描述的操作。在这种情况下，数据库可以用单个设备的数据进行更新，但如果必要，也可以用来自其它设备的数据进行更新。几个设备可以彼此交换数据以存储在位于单个设备处的数据库中，例如存储在拥有设备的公司的服务器中。
例如，在这种类型的配置中，每个设备可以有助于更新和增加具有异常/解决方案的数据库，以便创建一种全球机器网络。

Claims (7)

1.一种用于监测瓦楞纸板生产设备的操作的方法，包括以下步骤：
检测设备的功能单元的至少一个操作参数并且计算当前时间窗口中所述操作参数的至少第一统计函数的当前值，所述第一统计函数的当前值限定功能单元的当前操作的点的第一坐标；
核实当前操作的点是否在第一统计函数的可允许值的范围内，所述可允许值的范围内包含的值对应于功能单元的正确操作；
如果当前操作的点在可允许值的范围之外，那么确定当前操作的点相对于可允许值的范围的位置并且基于所述位置提供当前值与可允许值的范围的偏离的原因的统计诊断。
2.如权利要求1所述的方法，还包括计算所述操作参数在所述当前时间窗口中的第二统计函数的当前值的步骤，第一统计函数的当前值和第二统计函数的当前值分别限定功能单元的当前操作的点的第一坐标和第二坐标；并且其中所述可允许值的范围被限定为第一统计函数和第二统计函数的可允许值的二维范围。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中提供当前值与可允许值的范围的偏离的原因的统计诊断的步骤包括基于功能单元的当前操作的点的坐标查询数据库的步骤，并且其中，对于在可允许值的范围之外的操作的点的坐标，数据库包含功能单元的当前操作的点相对于可允许值的范围的偏离的至少一个可能原因的至少一个统计指示。
4.如权利要求3所述的方法，其中，对于在可允许值的范围之外的当前操作的点的至少一些坐标，数据库包含功能单元的当前操作的点相对于可允许值的范围的偏离的多个可能原因，以及对于每个所述可能原因包含关于所述原因之一的发生概率相对于其它原因更高或更低的指示。
5.如前述权利要求中的一项或多项所述的方法，其中，对于在可允许值的范围之外的当前操作的点的所述坐标，对于功能单元的当前操作的点相对于可允许值的范围的偏离的原因，数据库包含至少一种可能解决方案的指示。
6.一种用于监测瓦楞纸板生产设备的操作的方法，包括以下步骤：
检测设备的功能单元的至少一个操作参数并且计算当前时间窗口中所述操作参数的至少第一统计函数和第二统计函数的当前值，所述第一统计函数和所述第二统计函数的当前值限定指示功能单元的操作的当前操作的点的坐标；
核实当前操作的点是否在第一统计函数和第二统计函数的可允许值的范围内，所述可允许值的范围内包含的值与功能单元的正确操作对应；
如果当前操作的点在可允许值的范围之外，那么确定当前操作的点相对于可允许值的范围的位置并且基于所述位置提供当前值与可允许值的范围的偏离的原因的统计诊断。
7.权利要求6的方法，包括如权利要求3至5中的一项或多项所述的特征。
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