CN115142187A - 针织大圆机织造质量优化控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种针织大圆机织造质量优化控制系统，包括纱线监测模块、设备状态监测模块、布匹视觉监测模块和控制中心；纱线监测模块实时采集布匹生产原材料的质量数据；设备状态监测模块实时采集设备运行信息及订单执行信息；布匹视觉监测模块实时检测产成品质量数据；控制中心接收布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据，并根据与布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据分别对应的三组合格阈值判断是否合格。上述针织大圆机织造质量优化控制系统，根据其设定合格阈值，从源头、过程和结果三个维度综合判定布匹质量，使得质量优化控制的一致性和稳定性高。
Description
技术领域
本发明涉及纺织设备领域，特别是涉及一种针织大圆机织造质量优化控制系统。
背景技术
大圆机，学名为针织圆形纬编机(或者叫做针织圆纬机)，主要由机架、供纱机构、传动机构、润滑除尘(清洁)机构、电气控制机构、牵拉卷取机构和其他辅助装置构成。大圆机可分为单面系列和双面系列两大类，由于大圆机的成圈系统(企业里称作进纱路数或成圈路数，简称路数)多、转速高、产量高、花形变化快、织物品质好、工序少、产品适应性强，所以发展很快。
目前也存在对大圆机的织造质量进行控制的系统或方法，但是这些系统或方法存在一些缺点，例如其仅解决了车间智能化中的质量控制问题，但该方案提出的质量优化方法是基于传统的管理优化，未能基于未来数据处理和分析，质量控制的一致性和稳定性较差。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种质量控制一致性和稳定高的针织大圆机织造质量优化控制系统。
一种针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，包括纱线监测模块、设备状态监测模块、布匹视觉监测模块和控制中心；所述纱线监测模块实时采集布匹生产原材料的质量数据；所述设备状态监测模块实时采集设备运行信息及订单执行信息；所述布匹视觉监测模块实时检测产成品质量数据；所述控制中心接收布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据，并根据与布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据分别对应的三组合格阈值判断是否合格。
进一步的，所述纱线检测模块采用纱线传感器对纱线进行监测，所述纱线传感器在收集纱线的过程中对纱线的异常状态进行判定。
进一步的，所述纱线的异常状态包括粗砂、细砂、双纱、棉结、毛刺和纱头。
进一步的，所述纱线质量和产成品质量的设定合格阈值根据单位长度内的异常状态的数量确定。
进一步的，所述设备状态监测模块包括设备运行信息监测单元和生产运行信息监测单元；两者分别实时采集设备运行信息和订单执行信息。
进一步的，所述设备运行信息包括温度、震动、保养状态和转速。
进一步的，所述订单执行信息包括温度、数量、款式和订单完成转数。
进一步的，所述设备运行信息和订单执行信息为生产过程质量判定的输出数据，由构建的神经网络模型进行合格判断。
进一步的，所述控制中心预存有综合阈值，所述综合阈值由所述三组合格阈值通过加权运算获得。
进一步的，所述布匹生产原材料的质量的合格阈值、所述设备运行信息及订单执行信息的合格阈值、所述产成品质量的合格阈值和所述综合阈值均达标，则判定为合格。
上述针织大圆机织造质量优化控制系统，通过纱线监测模块采集布匹生产原材料的质量数据，通过设备状态监测模块获取设备运行信息及订单执行信息，通过布匹视觉监测模块检测产成品质量数据，三者结合，并根据其设定合格阈值，从源头、过程和结果三个维度综合判定布匹质量，使得质量优化控制的一致性和稳定性高。
附图说明
图1为一个实施例中的针织大圆机织造质量优化控制系统的示意图。
图中：100、纱线监测模块；200、设备状态监测模块；210、设备运行信息监测单元；220、生产运行信息监测单元；300、布匹视觉监测模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，在一个实施例中，一种针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，包括纱线监测模块100、设备状态监测模块200、布匹视觉监测模块300和控制中心；纱线监测模块100实时采集布匹生产原材料的质量数据；设备状态监测模块200实时采集设备运行信息及订单执行信息；布匹视觉监测模块300实时检测产成品质量数据；控制中心接收布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据，并根据与布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据分别对应的三组合格阈值判断是否合格。
上述针织大圆机织造质量优化控制系统，通过纱线监测模块100采集布匹生产原材料的质量数据，通过设备状态监测模块200获取设备运行信息及订单执行信息，通过布匹视觉监测模块300检测产成品质量数据，三者结合，并根据其设定合格阈值，从源头、过程和结果三个维度综合判定布匹质量，使得质量优化控制的一致性和稳定性高。
在本实施例中，纱线监测模块100采用纱线传感器对纱线进行监测，纱线传感器在收集纱线的过程中对纱线的异常状态进行判定。其中纱线的异常状态包括粗砂、细砂、双纱、棉结、毛刺和纱头等。具体的，还采用视觉检测和电子捻纱装置消除纱线中的纱结，并记录编织纱线的粗细、双纱等质量点，作为综合判定信息。
其中，纱线质量和产成品质量的设定合格阈值根据单位长度内的异常状态的数量确定。示例性的，纱线的设定合格阈值可以设置为单位长度内毛刺和纱头的数量，如：>10个/米为10分、10-15个/米为6-9分，其他直接判定为不合格。
在本实施例中，设备状态监测模块200包括设备运行信息监测单元210和生产运行信息监测单元220；两者分别实时采集设备运行信息和订单执行信息。其中，设备运行信息包括温度、震动、保养状态和转速等。订单执行信息包括温度、数量、款式和订单完成转数等。在此要说明的是，根据大圆机的生产转数，确定单件布匹生产是否完成，从而确定质量控制的范围，如布匹的质量检测从0到1000转。
其中，设备运行信息和订单执行信息为生产过程质量判定的输出数据，由构建的神经网络模型进行合格判断。示例性的，设备运行信息、生产运行信息作为生产过程质量判定的输入数据，构建神经网络模型。设备运行数据代表了设备运行现状和保养状态等，生产运行信息代表了生产难以程度和所需时间等。其中神经网络输入层参数为机器温度，电机电压、电流、震动，上次保养项目及时间的序列，结合车间湿度，目标数量、已完成数量，生产样式难以程度的时间序列。由于在闭区间内的一个连续函数都可以用一个神经网路隐藏层的网络来逼近。本实施例采用基本的三层的网络可以完成任意M维到N维的映射；基于满足误差和神经网路隐藏层单元的上下限要求，迭代次数最小为指标，确定神经网路隐藏层单元数。神经网络输出层将输入一组，生产过程质量的参数数据。布匹视觉信息采用工业线阵相机，结合深度学习算法，给出当前布匹位置的缺陷数据，如横纹，破口等，作为综合判定的输入信息。
上述控制中心预存有综合阈值，即分数，所述综合阈值由所述三组合格阈值通过加权运算获得，同样可设定为5分及一下直接不合格。上述布匹生产原材料的质量的合格阈值、设备运行信息及订单执行信息的合格阈值、产成品质量的合格阈值和综合阈值均达标，则判定为合格。
在本实施例中，当布匹视觉监测模块300监测到布匹产生严重质量问题时，控制中心接收该数据，并控制大圆机停止生产。其中，严重质量问题包括漏洞、横纹和油污等。当出现严重问题时，设备还会发出报警信息，由工作人员评判其原因，是否需要调整纱线或设备状态，从而减少整件布匹报废的情况。
纱线质量阈值、生产过程质量阈值、布匹视觉阈值将直接判定本次生产是否满足质量要求，同时在质量优化控制中还将构建基于三组质量实时数据的模型，作为综合判定阈值。最终由纱线质量阈值、生产过程质量阈值、布匹视觉阈值和综合判定阈值决定布匹最终质量。该设置通过产品质量保证支撑企业数字化车间的运行能力提升。完善布匹连续生产过程中的质量控制问题，提升了布匹的入库质量，降低了检测人员的工作强度。通过对大圆机生产原料-纱线，生产织造过程，生产成品布匹的多维度质量数据优化评估，整体优化了大圆机生产织造质量，提升企业质量管理能力。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，包括纱线监测模块、设备状态监测模块、布匹视觉监测模块和控制中心；所述纱线监测模块实时采集布匹生产原材料的质量数据；所述设备状态监测模块实时采集设备运行信息及订单执行信息；所述布匹视觉监测模块实时检测产成品质量数据；所述控制中心接收布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据，并根据与布匹生产原材料的质量数据、设备运行信息及订单执行信息和产成品质量数据分别对应的三组合格阈值判断是否合格。
2.根据权利要求1所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述纱线检测模块采用纱线传感器对纱线进行监测，所述纱线传感器在收集纱线的过程中对纱线的异常状态进行判定。
3.根据权利要求2所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述纱线的异常状态包括粗砂、细砂、双纱、棉结、毛刺和纱头。
4.根据权利要求3所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述纱线质量和产成品质量的设定合格阈值根据单位长度内的异常状态的数量确定。
5.根据权利要求1所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述设备状态监测模块包括设备运行信息监测单元和生产运行信息监测单元；两者分别实时采集设备运行信息和订单执行信息。
6.根据权利要求5所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述设备运行信息包括温度、震动、保养状态和转速。
7.根据权利要求5所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述订单执行信息包括温度、数量、款式和订单完成转数。
8.根据权利要求5所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述设备运行信息和订单执行信息为生产过程质量判定的输出数据，由构建的神经网络模型进行合格判断。
9.根据权利要求1所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述控制中心预存有综合阈值，所述综合阈值由所述三组合格阈值通过加权运算获得。
10.根据权利要求9所述的针织大圆机织造质量优化控制系统，其特征在于，所述布匹生产原材料的质量的合格阈值、所述设备运行信息及订单执行信息的合格阈值、所述产成品质量的合格阈值和所述综合阈值均达标，则判定为合格。
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