CN116323396A - 食品包装设备中切割单元的状态监测 - Google Patents

Abstract

用于生产液体食品包装的装置中的切割单元(165a、165b)的状态基于来自传感器(30)(例如压力换能器)的测量值的时间序列来监测，该传感器被布置成测量切割单元中的切割刀片(166a、166b)在被致动以执行切割以将含食品的包装(106)彼此切断时的切割阻力。监测包含生成测量值的阻力时间曲线，检测阻力时间曲线中的至少一个预定义特征，确定预定义特征的相应相位值，以及根据包含相应相位值的一组输入值确定切割单元(165a、165b)的状态。状态可以表示切割刀片(166a、166b)的磨损程度。

Description

食品包装设备中切割单元的状态监测

技术领域

本公开一般地涉及用于生产液体食品包装的食品包装机器，特别是涉及食品包装机器中的切割单元的状态监测。

背景技术

液体食品的工业生产和包装是自动化的，涉及食品包装机器的先进过程控制以实现大批量生产。食品包装机器的安全且可靠的操作具有重要意义，因为操作故障和随之而来的生产停顿可能对生产成本和产品质量具有深远的影响。及早发现操作故障对于避免性能下降和对机器或人身安全的损害至关重要。

食品包装机器通常包括切割单元，其具有用于在生成包含液体食品的包装时切割包装材料的一个或多个刀。随着时间的推移，刀会磨损，需要更换。通常，刀基于运行时数定期更换。然而，这可能会导致刀的更换过早，从而导致不必要的生产停顿，或过晚，从而导致可能因质量不足而需要丢弃大量包装。

现有技术包含EP1666362，其提出通过压力传感器测量刀的切割阻力并通过确定切割步骤期间的最大阻力压力与最大阻力压力之后的恒定阻力压力之间的压力差来监测切割刀片的状况，并将压力差与参考值进行比较。

WO2017/102864类似地提出检测用于致动切割刀片的液压系统中的压力。当切割刀片切穿包装材料时检测到的压力超过预定阈值时，指示需要更换切割刀片。

虽然这些提出的技术可用于在良好控制的测试环境中检测更换刀或切割刀片的需要，但它们可能缺乏足够的可靠性以安装在实际生产环境中。它们也无法识别切割单元中可能发生的其他故障情况。

发明内容

一个目的是至少部分地克服现有技术的一个或多个限制。

一个目的是提供一种用于监测液体食品包装机器中切割单元的状态的替代技术。

进一步的目的是提供这样一种技术，其在生产环境中实现高可靠性。

这些目的中的一个或多个，以及可能从下面的描述中显见的其他目的，至少部分地通过根据独立权利要求所述的一种监测切割刀片状态的方法、一种计算机可读介质、一种监测设备和一种用于生产液体食品包装的装置来实现，其实施方案由从属权利要求限定。

本公开的第一方面是一种监测用于生产液体食品包装的装置中的切割单元的状态的方法。该装置包含切割单元，并被配置为竖直密封管形式的包装材料卷材，用液体食品填充管，在管中形成横向密封，并通过切割单元中的切割刀片切割横向密封以将含食品的包装彼此切断。该方法包含：从传感器获得测量值的时间序列，该传感器被布置成在被致动以切割相应的横向密封时测量切割刀片的切割阻力；处理测量值的时间序列以生成阻力时间曲线；检测阻力时间曲线中的至少一个预定义特征；确定阻力时间曲线内的至少一个预定义特征的相应相位值；以及根据包含相应相位值的一组输入值来确定切割单元的状态。

第一方面是基于大量实验后的以下发现，阻力时间曲线中特征的相位(“时间”)响应于切割单元的状态，包括切割刀片的磨损程度。因此，第一方面提供了一种用于监测正运行的包装机器中的切割单元状态的替代技术。相位可用于确定切割单元状态的洞察开辟了基于相位值与进一步的输入值组合来确定状态的可能性，这可以通过相位以外的其他评估参数(例如量级、时间变化或变异性)来表示阻力时间曲线，以进一步改进监测的稳健性，从而在生产环境中实现高可靠性。相位的使用进一步开辟了检测切割单元其他故障情况(例如不正确的切割性能或时间，或切割单元内增加的摩擦)的可能性。

本公开的第二方面是一种计算机可读介质，其包含计算机指令，当由处理器执行时，该计算机指令使处理器执行第一方面或其任何实施方案的方法。

本公开的第三方面是一种监测设备。该监测设备包含用于连接到传感器的信号接口，该传感器被布置成在切割刀片被致动以切割在填充有液体食品的管中形成的相应密封时，测量和输出表示用于生产液体食品包装的装置中的切割刀片的切割阻力的测量值的时间序列，以及被配置为控制监测设备以执行第一方面或其任何实施方案的方法的逻辑。

本公开的第四方面是一种用于生产液体食品包装的装置。该装置包含切割单元，并被配置为竖直密封管形式的包装材料卷材，用液体食品填充管，在管中形成横向密封，并用切割单元中的切割刀片切割横向密封以将含食品的包装彼此切断。该装置进一步包含：传感器，其被布置成测量和输出测量值的时序，该测量值表示切割刀片在被致动以切割相应的横向密封时的切割阻力；以及第三方面或其任何实施方案的监测设备。

本公开主题的其他目的、实施方案、特征和方面以及技术效果将从以下详细描述以及附图中显现。

附图说明

现在将参考所附示意图以示例的方式描述实施方案。

图1A是根据示例的卷筒进给式纸盒包装机器的侧视图，图1B以透视图示出通过图1A的包装机器的材料流，以及图1C是图1A的包装机器中的示例性密封机构的侧视图。

图2A和图2B分别是锋利的切割刀片和磨损的切割刀片的示例性阻力时间特征曲线图示(由图1C所示的密封机构中的压力传感器测量)。

图3A至图3C是根据一些实施方案的示例性监测设备的框图。

图4是根据一些实施方案的用于监测包装机器中切割刀片状况的示例性方法的流程图。

图5A至图5C显示了阻力时间曲线的评估参数的示例。

图6是从锋利和磨损的切割刀片的阻力时间曲线中提取的数据点的图示(由三个示例性评估参数给出并被阈值表面分成两个集群)。

具体实施方式

现在将在下文中参考附图更全面地描述实施方案，其中示出了一些但不是全部实施方案。实际上，本公开的主题可以以许多不同的形式来体现，并且不应被解释为限于在此阐述的实施方案；相反，提供这些实施方案是为了使本公开可以满足适用的法律要求。

此外，应当理解，在可能的情况下，本文描述和/或设想的任何实施方案的任何优点、特征、功能、设备和/或操作方面可以包括在本文描述和/或设想的任何其他实施方案中，和/或反之亦然。此外，在可能的情况下，本文以单数形式表达的任何术语也意在包括复数形式和/或反之亦然，除非另有明确说明。如本文所用，“至少一个”应意指“一个或多个”并且这些短语旨在可互换。因此，术语“一个”和/或“一种”应意指“至少一个”或“一个或多个”，即使本文也使用短语“一个或多个”或“至少一个”。如本文所用，除非上下文因明示语言或必要暗示而另有要求，否则“包含”一词或诸如“含有”或“包括”等变体以包容性含义使用，即指定存在所陈述的特征，但不排除在各种实施方案中存在或添加另外的特征。如本文所用，术语“和/或”包含所列出的关联元素的一种或多种的任何和所有组合。如本文所用，术语“一组”元素旨在暗示提供一个或多个元素。

如本文所用，“液体食品”是指在室温下为非固体、半液体或可倾倒的任何食品，包括饮料，例如果汁、葡萄酒、啤酒、苏打水，以及乳制品、酱汁、油、奶油、蛋奶调味汁、汤、糊等，还有液体中的固体食品，如豆类、水果、西红柿、炖菜等。

如本文所用，“包装”是指适用于密封容纳液体食品的任何包装或容器，包括但不限于由硬纸板或包装层压板(例如纤维素基材料)形成的容器，以及由塑料材料制成或包含塑料材料的容器。

相似的参考标记自始至终指代相似的元素。

图1A是用于包装液体食品的机器或装置10的侧视图。机器10是基于卷筒进给式纸盒基包装系统的示例。在所示的示例中，机器10包含保持一个或多个卷轴的纸盒基片材的进料区段11；用于将模制开口设备施加到片材的微型注塑区段12；用于对片材进行灭菌的浴槽区段13；无菌室14；用于将片材制成管的管形成区段15；用于填充、密封和切割管状材料的填充区段16；以及用于输出包装的出料区段17。

图1B大致示出了可设置用于液体食品的连续包装的图1A中的机器10的操作原理。包装材料以片材卷轴100的形式输送到安装包装机器的工厂。机器10展开包装材料并将其进料到例如含有过氧化氢的浴槽102中，以便对包装材料进行灭菌。替代地，可以使用低压电子束(LVEB)技术进行灭菌。灭菌后，包装材料被形成为管104。更特别地，纵向端部在通常称为纵向密封的过程中连续地彼此附接。当已经形成管104时，该机器用液体食品填充它。该机器通过在管104的一个端部进行横向密封并在密封部分形成时将其切掉而由含食品的管104形成包装106。该机器可以在横向密封期间和/或之后执行不同的成形操作以便使包装106成形。

机器10的填充区段16在例如图1C中更详细地示出。为了由管104生产包装106，可以使用与密封夹爪162a、162b组合的形成折翼160a、160b。每个密封夹爪162a、162b包含密封设备164a、164b；以及切割单元165a、165b，其带有刀166a、166b(这里也表示为“切割刀片”)，用于将所形成的包装与管104分离。形成翼片160a、160b和密封夹爪162a、162b的每个组合限定相应的机械单元1a、1b，其与管一起移动。图1C示出包装形成过程的第一和第二阶段。在第一阶段，形成翼片160a开始将管形成为包装的形状，并且管用液体食品填充，例如经由延伸到管中的管道(未显示)进行填充。同样在第一阶段，密封夹爪162a被操作以通过使用密封设备164a形成横向密封。在第二阶段，形成翼片160b被保持就位使得形成包装形状。同样在第二阶段，密封夹爪162b被操作以使用密封设备164b形成横向密封。当横向密封完成时，刀166b被操作以切断管104的下部，其中两端都通过横向密封封闭。

在下文中，将参考图1A至图1C中的示例性机器10描述用于监测包装机器中的切割单元的状态的技术的实施方案。在一些实施方案中，监测的目的是当刀不再被认为足够锋利时识别并发出需要更换相应刀的信号。在这些实施方案中，切割单元的状态因此指定刀(例如在其磨损程度方面)的状况。在其他实施方案中，切割单元的状态可以指示密封是否被切割单元适当地切穿、切割单元是否在适当的时间执行切割，或者刀是否在其行进路径上经受增加的机械摩擦。在另一个实施方案中，状态通常可以指示切割单元是否正常操作。

监测对来自与相应刀166a、166b相关联的传感器30(图1C)的传感器信号(“测量信号”)进行操作。传感器30被布置成测量当刀166a、166b被操作以切割横向密封之一时施加在刀166a、166b上的切割阻力。在一些实施方案中，传感器30直接或间接附接到刀166a、166b并且包含加速计、振动传感器、扭矩传感器、应变仪或薄膜力传感器。在下文更详细地呈现的实施方案中，传感器30是压力传感器，也称为压力换能器，其被布置成测量液压回路130中的液压压力，该液压回路130由机器10操作以致动相应的刀166a、166b以执行穿过横向密封的切割操作。目前认为，使用这种压力传感器30便于稳健的监测。

图2A通过示例的方式显示了由图1C中的压力传感器30之一测量的锋利切割刀片的切割阻力的时间曲线301。图2B还通过示例的方式显示了磨损切割刀片的对应时间曲线301。从这些代表性时间曲线看出，切割刀片磨损的增加对时间曲线301具有深远的影响，特别是在时间曲线301的中间部分IP期间。在图2A至图2B中大致表示的中间部分IP表现出压力(切割阻力)的急剧增加高达中间第一(正)峰值301A，其随后是压力下降直至第二中间(负)峰值301B，在这里压力再次急剧上升。已经发现第一峰值301A和第二峰值301B对应于刀166a、166b刺入横向密封中，第一峰值301A恰好在刀进入密封时(即当开始切割密封时)出现。第二峰值301B被认为是由在刀完全刺穿密封(即当密封被切穿时)之后发生的弹性能量的返回引起的。

图2A至图2B的时间曲线的最显著变化是，中间部分IP的幅度增加。这可能至少部分是由于随着刀的锋利度降低而需要增加切割力。

在对在不同设置和条件下操作的包装机器10的大量时间曲线进行详细分析后，已经发现中间部分IP中各种特征(例如峰值301A、301B)的时间在统计上也有显著变化。时间在本文中也表示为“相位”并且是与已知参考时间点相关的相应特征的发生时间，该参考时间点例如针对液压系统生成用于操作相应刀166a、166b的触发信号，在图2A至图2B中示意性地指示为RT。在大量实验之后，本申请人已经发现，时间曲线301的中间部分IP中的一个或多个特征的相位确实对于切割单元165a、165b状态的稳健和可靠的确定是有用的。例如，已经发现曲线301中特征的相位随着切割刀片磨损的增加而增加。这可能至少部分归因于切割刀片随着磨损而增加的行进距离和/或较钝的切割刀片切入并穿过密封需要更长的时间。此外，应当理解，曲线301中特征的相位，包括但不限于峰值301A、301B，将随着切割操作的时间而改变，因此该相位可用于确定切割单元是否以适当的时间执行切割。同样，应当理解，曲线301中特征的相位，包括但不限于峰值301A、301B，将随着刀在其行进路径上受到的机械摩擦的量而改变。还应当认识到，密封的不完整切割将显示为曲线301中的一个或多个特征的相变。不管待确定的状态类型如何，可以通过结合下面将进一步描述的一个或多个其他评估参数来分析相位来实现监测的改进的稳健性。

在下文中，将参考图3至图6呈现用于检测切割刀片在磨损方面的状况的示例性实施方案。

图3A示出了示例性监测设备20，其包含第一信号接口21，其被配置为通过有线或无线方式连接到用于测量切割阻力的传感器30。在所示的实施方案中，监测设备20在软件控制的计算设备上实现，其包含处理器22和计算机存储器23。处理器22例如可以包括下列中的一种或多种：CPU(“中央处理单元”)、DSP(“数字信号处理器”)、微处理器、微控制器、GPU(“图形处理单元”)、ASIC(“专用集成电路”)、离散模拟和/或数字部件的组合，或一些其他可编程逻辑设备，例如FPGA(“现场可编程门阵列”)。包含计算机指令的控制程序可以存储在存储器23中并且由处理器22执行以执行如本文描述或暗示的任何监测方法。控制程序可以在计算机可读介质上提供给监测设备20，该介质可以是有形的(非暂时性的)产品(例如磁介质、光盘、只读存储器、闪存等)或传播信号。监测设备20进一步包含第二信号接口24，其可以通过有线或无线方式向机器10的模块18提供输出数据。输出数据可以使模块18向机器10的操作员显示监测结果，生成指示信号以警告操作员机器10中切割单元的当前或早期故障状况，将监测结果存储在数据日志中，等等。模块18还可以包含机器10的控制设备并且可操作以在检测到切割单元的紧急维修或维护需要时命令停止机器10。在一些实施方案中，监测设备20是位于或靠近机器10的物理设备。在其他实施方案中，监测设备20由远程服务器实现，例如通过云计算来实现。

一种监测包装机器中的刀或切割刀片的状况的示例性方法将参考图4中的流程图描述，并且可由与图1A-1C中的机器10相关的图2A中的监测设备20执行。

在图4的示例中，步骤401从传感器30获得测量值的时间序列。

步骤402处理测量值的时间序列以生成阻力时间曲线，例如图2A至图2B中所例示的那样。阻力时间曲线表示在切割刀片被致动以切穿密封(在本文中也表示为“切割周期”)时施加到切割刀片的力，。步骤402例如可以包含数据采样、A/D转换、基线校正、与参考时间(参见图2A至图2B中的RT)相关的时间同步、平均等中的一种或多种。可以执行时间同步以将相应测量值与相对于参考时间点的时间点相关联。平均可以包含针对多个连续切割周期的时间对准和平均测量值，从而形成平均时间曲线。平均可以改进监测的稳健性。

步骤403处理由步骤402生成的阻力时间曲线以用于检测或识别至少一个预定义特征。下面参考图5A至图5C进一步呈现预定义特征的各个示例。

步骤404A确定阻力时间曲线内的每个预定义特征的相位值。

步骤405根据包含相位值的一组输入值来确定切割刀片的状况。在一些实施方案中，步骤405可以包含将输入值与对应的阈值进行比较以确定状况。可以在至少两个不同的状况名称中确定状况，例如“可接受”和“不可接受”。附加状况指定可表示即将但不是立即需要更换。在一些实施方案中，步骤405可以生成状况值，其例如以连续或离散的标度(例如从1到10)指示切割刀片的质量。

图5A至图5C是阻力时间曲线301的图示，并且指示预定义特征的示例和可以包括在步骤405的输入值组中的相应评估参数。图5A表示第一峰值301A及其相位值PH1，以及第二峰值301B及其相位值PH2。此外，相位值PH3由曲线301或中间部分IP的最大时间导数的时间给出(参见图2A至图2B)。在图5A的下部中，信号301’示出作为沿着曲线301的时间的函数的时间导数的绝对值。图5A还包括相位值PH4，其由最大时间导数之后的正峰值301C给出。还发现正峰值301C与切割刀片的状况相关。目前认为，峰值301C之后的起伏结构是由切割刀片穿透密封时液压系统中的“锤击效应”引起的。锤击效应，也称为液压冲击，是当运动中的流体被迫停止或突然改变方向时引起的压力波动或波浪。由此，正峰值301C受到负峰值301B的影响并因此也可能受到切割刀片的状况的影响。图5C示出了相位值PH5的另一示例，其由曲线301内的最大量级值的时间点给出。

应当理解，取决于阻力时间曲线的表示，步骤402可以将预定义特征检测为例如局部峰值、最小值或最大值，或者最小或最大时间导数。

如果曲线301是高度结构化的(例如，如图5A至图5C所示)，则步骤403局部检测曲线301内(例如在中间部分IP内)一个或多个峰值301A-301C可能具有挑战性。在一些实施方案中，可以通过首先处理曲线301’以检测最大时间导数然后处理曲线301’以检测与最大时间导数的时间点相关的峰值来检测这样的峰值。通常已经发现峰值301A、301B出现在最大时间导数之前并且峰值301C出现在最大时间导数之后。在一些实施方案中，步骤403因此可以在与最大时间导数的时间相关的时间窗内搜索一个或多个峰值301A-301C。

如图4中虚线框所示，该方法可以包含一个或多个进一步的步骤404B-404E，其用于确定要包括在一组输入值中的附加输入值，连同相位值，供步骤405使用。在一些实施方案中，附加输入值可包含一个或多个量级值、一个或多个变化值、一个或多个内部变异值、一个或多个其间变异值(inter-variability value)，或其任何组合。

在一些实施方案中，方法400可包括确定曲线301的一个或多个量级值的步骤404B。相应的量级值表示由曲线301给出的切割阻力的量。如上所述，至少对于曲线301的一些特征，幅度可以随着切割刀片磨损的增加而增加。在一些实施方案中，步骤404B确定在选定时间点的曲线301相对于步骤403检测到的预定义特征的幅度。例如，如图5A所示，量级值M1表示峰值301A处的切割阻力，量级值M2表示峰值301B处的切割阻力，量级值M3表示最大时间导数的时间点处的切割阻力，并且量级值M4表示峰值301C处的切割阻力。相应的量级值M1至M4可以由曲线301中的单独的幅度值(切割阻力)或由围绕各自特征的小时间窗内的幅度值的平均值或中值给出。量级值的进一步示例在图5C中示出，包括分别表示曲线301中幅度值的平均值和中值的量级值M5、M6，以及分别表示曲线301中幅度值的第一四分位数和第三四分位数的量级值Q1、Q3。在变型中，可以针对中间部分(图2A至图2B中的IP)内的幅度值计算量级值M5、M6、Q1、Q3中的任一个。另一个示例显示在图5C中，其中量级值MAX表示曲线301中的最大幅度值。图中未显示的其他量级值包括曲线301内或其子集(例如，IP)内的正值或负值的总和、脉冲因子，或波峰因子。脉冲因子可以表示峰值的量级除以曲线301(或IP)中的变异性(例如作为RMS给出)。波峰因子可以表示最大幅度除以曲线301(或IP)的变异性。可想到许多替代方案。可以注意到，量级值不需要在时域中确定，而是可以在频域中确定。例如，一个或多个量级值可以由表示曲线301的至少一个基函数的幅度给出，例如通过曲线301的傅里叶分析获得的谐波频率、通过小波分析获得的小波，或通过曲线301的经验模态分解(EMD)获得的本征模态函数(IMF)。

在一些实施方案中，方法400可以包括确定曲线301的一个或多个变化值的步骤404C。相应的变化值表示曲线301(或IP，图2A至图2B)内的时间变化的幅度。在一些实施方案中，步骤404B确定在选择的时间点相对于步骤403检测的预定义特征的曲线中的时间导数。例如，变化值可以表示最大时间导数的大小，如图5A中的C1所示，或任何峰值301A至301C任一侧的斜率大小。变化值的另一个示例表示曲线301内或其子集(例如，IP)内的时间导数的总和。

在一些实施方案中，方法400可包括步骤404D，其确定至少一个内部变异值，其表示曲线301内或其子集(例如，IP)内的变异性。变异性可以由任何常规的变异性度量来表示，包括但不限于RMS(均方根)、方差、标准偏差，或其任何变型。至少在一些实施方式中，内部变异值可以与切割刀片的状况相关联。例如，它可随着磨损的增加而增加。在图5B中，内部变异性的示例被指定为V1并且表示曲线301中的幅度值的RMS。

在一些实施方案中，方法400可以包括步骤404E，该步骤确定至少一个其间变异值，该值表示在包装机器10的操作期间为不同切割周期生成的多个曲线301之间的变异性。变异性可以由任何常规的变异性度量来表示，包括但不限于RMS、方差、标准偏差或其任何变型。在一些实施方案中，其间变异值可以表示相位值、量级值、变化值或内部变异值的变异性。通常，为了提高处理效率，步骤404E可以计算先前已经由该方法生成的评估参数值的其间变异值，例如，若在方法400中实现则通过步骤404A，或可选步骤404B-404D中的任何一个生成。在变型中，步骤404E可以通过处理曲线301的时间序列来计算内部变异值。

图3B是包含被配置为执行图4中的方法400的逻辑的示例性监测设备20的框图。在所示的示例中，逻辑包含一组模块或单元201、202。相应的模块201、202可以通过硬件或者软件和硬件的组合来实现。如针对图3A所描述，监测设备20可以在软件控制的计算设备上实现。在图3B中，预处理模块201被配置为执行步骤401-402。模块201被配置为对信号300进行操作，该信号300由传感器30(图1C、3A)生成并且包含测量值的时间序列，并且输出阻力时间曲线301。分析模块202被配置为执行步骤403、404A和405，并且可选地执行步骤404B-404E中的任一个。模块202被配置为处理由模块201生成的曲线301或曲线301的时间序列，以确定切割刀片的状况并输出相应的指标302，该指标因此指示切割刀片的当前状况。

图3C是示例性分析模块202的框图。分析模块202包含计算子模块211-215。通过与图4中的方法400类比，子模块212-215是可选的。子模块211被配置为执行步骤403和404A并且将生成曲线301的一个或多个相位值。子模块212被配置为执行步骤403和404B并且将生成曲线301的一个或多个量级值。子模块213被配置为执行步骤403和404C并且将生成曲线301的一个或多个变化值。可以注意到，步骤403可以通过检测不同的预定义特征而在子模块211-213之间不同。就两个或更多个子模块211-213对相同预定义特征进行操作而言，此类数据可在子模块之间共享和/或由专用子模块(未示出)生成。子模块214被配置为执行步骤404D并且将生成曲线301的一个或多个内部变异值。子模块215被配置为执行步骤404E以生成一个或多个其间变异值。子模块215可以对由子模块211-214中的至少一个随时间生成的评估参数值进行操作。分析模块202进一步包含评估模块216，其被配置为执行步骤405并且对由子模块211-215生成的值进行操作以生成并输出状况指标302。

在一些实施方案中，评估子模块216包含用于评估一组输入值的基于规则的算法。这种基于规则的算法可以评估与相应阈值相关的相应输入值。如果多个评估参数的输入值被提供给子模块216，例如如图3C所示，可以看出输入值跨越多维参数空间。此外，对应的阈值可以被视为定义一个或多个多维表面，其分隔与切割刀片不同状况相关联的子空间。在图6中，每个数据点由从相应曲线中提取的三个输入值给出。每个数据点都与切割刀片的已知状况相关联：“可接受”或“不可接受”。在所示的参数空间中，与可接受条件相关联的数据点在第一子空间601中形成集群，与不可接受的状况相关联的数据点在第二子空间602中形成集群。如图所示，子空间601、602由三维表面603分开。图6中的示例显示了可以通过设置阈值以定义表面603来确定切割刀片的状况。在图6(仅出于说明的目的)中，输入值由评估参数A6、Q3和PH4给出，其中Q3和PH4如上文所定义，A6是曲线301的六次谐波频率的幅度。

在一些实施方案中，评估子模块216包含基于机器学习的模型，该模型已经被训练以基于包含多个输入值的特征向量来确定切割刀片的状况。可以使用本领域已知的任何合适的基于机器学习的模型，包括但不限于诸如人工神经网络(ANN)或卷积神经网络(CNN)之类的神经网络、诸如随机森林之类的集成学习方法、支持向量机(SVM)，或其任意组合。然而，可以注意到，输入值可以在输入到基于机器学习的模型之前由分析模块212预处理，例如通过归一化或缩放预处理，如本领域熟知的那样。

虽然已经参照确定切割刀片在磨损方面的状况描述了示例性实施方案，但是如本领域技术人员所理解的，可以容易地修改前述教导，以确定包括切割刀片的切割单元的另一种类型状态，例如以上提及或暗示的切割单元的任何其他状态。例如，示例性实施方案的修改可以包括对要在阻力时间曲线中检测的预定义特征的修改选择(参见步骤403)、要分析以确定状态的修改组输入值(步骤405)，或对该组输入值的修改分析，例如使用修改后的阈值、基于机器学习的模型的修改训练等。

在下文中，列举项目以总结如前文所公开的一些方面和实施方案。

项目1.一种监测用于生产液体食品包装的装置中的切割单元的状态的方法，所述装置包含切割单元并且被配置成竖直密封管形式的包装材料卷材，用液体食品填充管，在管中形成横向密封，并通过切割单元中的切割刀片切割横向密封以将含食品的包装彼此切断，所述方法包含：从传感器获得(401)测量值的时间序列，该传感器被布置成测量切割刀片在被致动以切割相应的横向密封时的切割阻力；处理(402)测量值的时间序列以生成阻力时间曲线；检测(403)阻力时间曲线中的至少一个预定义特征；确定(404A)阻力时间曲线内的至少一个预定义特征的相应相位值；以及根据包含相应相位值的一组输入值来确定(405)切割单元的状态。

项目2.根据项目1的方法，其中获得测量值的时间序列以表示用于致动切割刀片以切割横向密封的液压回路中的液压。

项目3.根据项目1或2的方法，其中至少一个预定义特征包含以下一种或多种：阻力时间曲线(301)中的峰(301A、301B、301C)、阻力时间曲线(301)的最小值或最大值，或阻力时间曲线(301)中的最小或最大时间导数。

项目4.根据项目3的方法，其中峰(301A、301B)对应于以下中的一种：进入相应横向密封的切割刀片(166a、166b)，或穿透相应横向密封的切割刀片(166a、166b)。

项目5.根据项目2或3的方法，其中所述检测(403)包含处理阻力时间曲线(301)以检测阻力时间曲线(301)中的最大时间导数的时间点，以及处理阻力时间曲线(301)以检测以下中的一种或多种：时间点之前的负峰值(301B)，时间点之前的第一正峰值(301A)，或时间点之后的负峰值(301B)或第二正峰值(301C)。

项目6.根据任一前述项目的方法，进一步包含确定(404B)阻力时间曲线(301)的至少一个量级值，其中该至少一个量级值包括在该一组输入值中。

项目7.根据项目6所述的方法，其中所述至少一个量级值包含阻力时间曲线在选定时间点相对于至少一个预定义特征的量级。

项目8.根据项目6或7的方法，其中至少一个量级值包含以下中的一种或多种：至少一个预定义特征的幅度、阻力时间曲线(301)的至少一个子集中的平均值或中值、阻力时间曲线(301)的至少一个子集中的正值或负值总和、脉冲因子、波峰因子、表示阻力时间曲线(301)的至少一个基函数的振幅。

项目9.根据任一前述项目的方法，进一步包含确定(404C)表示阻力时间曲线(301)内的时间变化量级的至少一个变化值，其中该至少一个变化值被包括在该一组输入值中。

项目10.根据项目9的方法，其中至少一个变化值包含以下中的一种或多种：在选择的时间点相对于至少一个预定义特征的阻力时间曲线(301)中的时间导数，或阻力时间曲线(301)的至少一个子集的时间导数的总和。

项目11.根据任一前述项目的方法，进一步包含确定(404D)表示阻力时间曲线(301)的至少一个子集中的变异性的至少一个内部变异值，其中至少一个内部变异值被包括在该一组输入值中。

项目12.根据项目11的方法，其中至少一个内部变异值包含以下中的一种或多种：标准偏差、方差或RMS。

项目13.根据任一前述项目的方法，进一步包含确定(404E)表示多个阻力时间曲线(301)之间的变异性的至少一个其间变异值，其中该至少一个其间变异值包括在该一组输入值中。

项目14.根据项目13的方法，其中至少一个其间变异值表示以下一项或多项在多个阻力时间曲线(301)之间的变异性：相应的相位值、至少一个量级值、至少一个变化值或至少一个内部变异值。

项目15.根据项目13或14的方法，其中至少一个其间变量值包含以下中的一种或多种：标准偏差、方差或RMS。

项目16.根据任一前述项目的方法，其中所述处理(402)包含：处理测量值的时间序列以生成阻力时间曲线(301)以表示作为时间函数的测量的切割阻力。

项目17.根据任一前述项目的方法，其中所述确定(405)状态包含：将该一组输入值与对应的阈值组进行比较。

项目18.根据项目1-16中任一项的方法，其中所述确定(405)状态包含：将该一组输入值提供给训练的机器学习模型(216)。

项目19.一种计算机可读介质，其包含计算机指令，当由处理器(22)执行时，该计算机指令使处理器(22)执行项目1-18中任一项的方法。

项目20.一种监测设备，其包含用于连接到传感器(30)的信号接口(21)，该传感器(30)被布置成测量和输出测量值的时间序列，该测量值表示在切割刀片(166a、166b)被致动以切割在填充有液体食品的管(104)中形成的相应密封时，用于生产液体食品包装(106)的装置(10)中的切割刀片(166a、166b)的切割阻力；以及逻辑(201、202)，其被配置为控制监测设备以执行项目1-18中任一项的方法。

项目21.一种用于生产液体食品包装(106)的装置，所述装置包含切割单元(165a、165b)并被配置为竖直密封管(104)形式的包装材料卷材，用液体食品填充管(104)，在管(104)中形成横向密封，并用切割单元(165a、165b)中的切割刀片(166a、166b)切割横向密封以将含食品的包装(106)彼此切断，所述装置进一步包含：传感器(30)，其被布置成测量和输出测量值的时间序列，该测量值表示切割刀片(166a、166b)在被致动以切割相应横向密封时的切割阻力；以及根据项目20的监测设备(20)。

Claims (15)

1.一种监测用于生产液体食品包装的装置中切割单元状态的方法，所述装置包含所述切割单元并且被配置成竖直密封管形式的包装材料卷材，用液体食品填充所述管，在所述管中形成横向密封，并通过所述切割单元中的切割刀片切割所述横向密封以将含食品的包装彼此切断，所述方法包含：

从传感器获取(401)测量值的时间序列，所述传感器被布置成测量所述切割刀片在被致动以切割相应横向密封时的切割阻力；

处理(402)测量值的所述时间序列以生成阻力时间曲线；

检测(403)所述阻力时间曲线中的至少一个预定义特征；

确定(404A)所述阻力时间曲线内的所述至少一个预定义特征的相应相位值；以及

根据包含所述相应相位值的一组输入值来确定(405)所述切割单元的所述状态。

2.如权利要求1所述的方法，其中获得测量值的所述时间序列以表示用于致动所述切割刀片以切割所述横向密封的液压回路中的液压。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述至少一个预定义特征包含以下中的一种或多种：所述阻力时间曲线(301)中的峰值(301A、301B、301C)、所述阻力时间曲线(301)的最小值或最大值，或所述阻力时间曲线(301)中的最小或最大时间导数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述峰值(301A、301B)对应于以下中的一种：进入所述相应横向密封的所述切割刀片(166a、166b)，或穿透所述相应横向密封的所述切割刀片(166a、166b)。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述检测(403)包含处理所述阻力时间曲线(301)以检测所述阻力时间曲线(301)中所述最大时间导数的时间点，以及处理所述阻力时间曲线(301)以检测以下中的一种或多种：所述时间点之前的负峰值(301B)，所述时间点之前的第一正峰值(301A)，以及所述时间点之后的负峰值(301B)或第二正峰值(301C)。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其进一步包含确定(404B)所述阻力时间曲线(301)的至少一个量级值，其中所述至少一个量级值包括在所述一组输入值中。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述至少一个量级值包含所述阻力时间曲线在选定时间点相对于所述至少一个预定义特征的量级。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其进一步包含确定(404C)表示所述阻力时间曲线(301)内的时间变化量级的至少一个变化值，其中所述至少一个变化值包括在所述一组输入值中。

9.根据权利要求8所述的方法，其中所述至少一个变化值包含以下中的一种或多种：所述阻力时间曲线(301)中在选定时间点相对于所述至少一个预定义特征的时间导数，或所述阻力时间曲线(301)的至少一个子集的时间导数的总和。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其进一步包含确定(404D)表示所述阻力时间曲线(301)的至少一个子集中的变异性的至少一个内部变异值，其中所述至少一个内部变异值被包括在所述一组输入值中。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其进一步包含确定(404E)表示多个阻力时间曲线(301)之间的变异性的至少一个其间变异值，其中所述至少一个其间变异值包括在所述一组输入值中。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述至少一个其间变异值表示以下一项或多项在多个阻力时间曲线(301)之间的变异性：所述相应相位值、所述至少一个量级值、所述至少一个变化值或所述至少一个内部变异值。

13.一种计算机可读介质，其包含计算机指令，当由处理器(22)执行时，所述计算机指令使所述处理器(22)执行根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

14.一种监测设备，其包含用于连接到传感器(30)的信号接口(21)，所述传感器(30)被布置成测量和输出测量值的时间序列，所述测量值表示在所述切割刀片(166a、166b)被致动以切割在填充有液体食品的管(104)中形成的相应密封时，用于生产液体食品的包装(106)的装置(10)中的切割刀片(166a、166b)的切割阻力；以及逻辑(201、202)，其被配置为控制所述监测设备以执行根据权利要求1-12中任一项所述的方法。

15.一种用于生产液体食品的包装(106)的装置，所述装置包含切割单元(165a、165b)并被配置为竖直密封管(104)形式的包装材料卷材，用液体食品填充所述管(104)，在所述管(104)中形成横向密封，并用所述切割单元(165a、165b)中的切割刀片(166a、166b)切割所述横向密封以将含食品的包装(106)彼此切断，

所述装置进一步包含：

传感器(30)，其被布置成测量和输出测量值的时间序列，所述测量值表示所述切割刀片(166a、166b)在被致动以切割相应横向密封时的切割阻力；以及

根据权利要求14所述的监测设备(20)。

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