CN116324636A - 用于运行在用于容器的加工设备中的机器的方法和用于处理容器的机器 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于运行在用于容器(20)、尤其是饮料容器的加工设备中的机器(200、300、400、500)的方法(100)，其中利用机器(200、300、400、500)对容器(20)进行加工和/或运输(101)，其中在加工和/或运输期间检测机器(200、300、400、500)的至少一个输入信号和至少一个输出信号(102)，其中基于至少一个输入信号和至少一个输出信号查明机器(200、300、400、500)的自识别模型(103)，该自识别模型映射机器(200、300、400、500)的至少一个当前运行点，其中利用自识别模型自动地配置或优化机器(200、300、400、500)和/或后续机器的至少一个机器参数(105)，和/或其中利用自识别模型自动地执行机器(200、300、400、500)的诊断(106)。
Description
技术领域
本发明涉及一种具有权利要求1的前序部分的特征的用于运行在用于容器的加工设备中的机器的方法以及一种具有权利要求10的前序部分的特征的用于处理容器的机器。
背景技术
通常利用这种方法和机器对容器进行加工和/或运输。例如，这种机器可以是容器制造机、灌装机、封盖机、冲洗机、贴标机、容器检查机、直印机、输送机、码垛机、包装机、机器人、自主运输车辆和/或在加工设备、尤其是饮料加工设备中运行的泵。容器通常以这种方法被制造、用可流动的产品灌装、封盖、运输和/或包装为包(Gebinde)。可流动的产品例如可以是食品、例如饮料。然而也可以想到液态药物、化妆品或清洁产品。
通常，在调试或改装时将这种机器的机器参数设定为适应于确定的容器类型，然后在运行期间不再改变。
在此缺点是，机器参数与调试或改装时的机器的运行状态有关，然而机器的特性可能例如由于磨损或变化的质量流而改变。由此可能导致当前的运行点与期望的目标特性有偏差，使得机器工作效率较低。
WO 2017/186708 A1公开了一种用于优化容器的灌装的方法，其中所设定的灌装参数基于算法而变化，以优化总灌装时长。作为算法提出了一种自学习算法，在该算法中提供了神经网络类型的自学习结构。
该方法还具有以下缺点，即在更改到新产品之前进行计算和优化，并且没有考虑机器的当前运行点。此外，这种自学习算法需要高的计算能力。
发明内容
因此，本发明的目的是提供一种用于运行在用于容器的加工设备中的机器的方法和一种用于处理容器的机器，其以更高效且更可靠的方式工作。
为了实现该目的，本发明提供了一种具有权利要求1的特征的用于运行在用于容器的加工设备中的机器的方法。在从属权利要求中给出了本发明的有利实施方式。
通过在加工和/或运输期间检测机器的至少一个输入信号和至少一个输出信号，并且基于此查明机器的自识别模型(其映射机器的至少一个当前运行点)，由此可以在自识别模型中对机器在当前运行点的真实特性进行建模。因此，自识别模型相应地反映了例如在调试或改装之后出现的磨损。通过利用自识别模型自动地配置或优化机器和/或后续机器的至少一个机器参数，机器的当前运行点可以在此相应地被考虑。附加地或替选地可以利用自识别模型自动地执行机器的诊断。由此例如可以确定磨损是否超过所容许的程度并且是否必须执行维护。
可以在加工设备中执行该方法。加工设备可以包括或为饮料加工设备。容器通常利用这种加工设备被制造、用可流动的产品灌装、封盖、运输和/或包装为包。可流动的产品例如可以是食品、例如饮料。然而也可以考虑化妆品或清洁产品。
容器可以被设置用于容纳饮料、食物、卫生用品、膏状物、化学制品、生物制品和/或医药制品。容器可以构造为瓶，尤其是塑料瓶、玻璃瓶或(金属)罐。塑料瓶具体可以是PET瓶、PEN瓶、HD-PE瓶或PP瓶。也可以是可生物降解的容器或瓶，其主要成分由例如甘蔗、小麦或玉米的再生原料构成。可以想到的是，容器配设有封盖。
机器可以包括容器制造机、灌装机、封盖机、冲洗机、贴标机、容器检查机、直印机、输送机、码垛机、包装机、机器人、自主运输车辆和/或泵。机器可以包括加工单元和/或运输单元，以对容器进行加工和/或运输。还可以想到的是，机器包括用于对容器和/或机器的装备部件进行运输的车辆、尤其是自主行驶的车辆。
“对容器进行加工”在此可以指容器被制造、清洁、灌装、封盖、贴标、检查、配设有直印部、布置在运输托盘上和/或包装成包。“对容器进行运输”在此可以意味着将容器从之前的机器运输至该机器。这也意味着将容器从该机器运输至后续的机器。
至少一个输入信号和/或至少一个输出信号可以包括例如来自传感器、输入单元和/或来自机器控制部的、模拟或数字的电信号。例如，至少一个输入信号可以包括针对驱动器的电流的预先设定的、随时间的变化(Verlauf)，并且至少一个输出信号可以包括加速度传感器的电信号，利用其检测在运输容器时的机器的移动曲线。还可以想到的是，至少一个输入信号包括控制特征曲线。控制特征曲线例如可以作为数字数据存在于机器的计算机系统中、尤其是机器控制部中。换言之，机器可以利用至少一个输入信号被预先设定值，以控制加工和/或运输。相应地，可以利用至少一个输出信号检测表示机器如何对至少一个输入信号做出反应的值。至少一个输入信号和/或至少一个输出信号可以包括与时间相关的值。
自识别模型可以是数学模型，以对至少一个输入信号到至少一个输出信号的传递特性进行映射。优选地自识别模型可以配置为，使得其基于至少一个输入信号的改变预测至少一个输出信号的改变。例如，可以通过至少一个机器参数改变至少一个输出信号。由此可以实现，预测至少一个机器参数的变化对机器的特性的影响。
“机器的当前运行点”可以指在对容器进行加工和/或运输时的运行状态。例如，其可以是在加工确定的容器类型时的运行状态。也可以想到的是，由此是指对确定的容器流进行加工和/或运输。
在配置或优化时，可以利用至少一个机器参数的初始值确定用于机器的自识别模型的至少一个输入值。接下来可以利用自识别模型由该至少一个输入值确定预测机器的特性的至少一个输出值。接下来至少一个机器参数可以变化成，使得机器展现出期望的或优化的特性。
也可以想到的是，利用自识别模型自动地执行机器的诊断。例如，可以由自识别模型确定机器的至少一个特征值，以便能够推断在当前运行点中的错误类型或磨损表现。
可以在机器的运行期间连续地查明自识别模型。由此，可以连续地创建机器的数字映像，并且因此可以确保至少一个机器参数和/或机器的诊断始终是当前的。此外，由此可以对机器的运行点的突然变化做出反应。在此，可以连续地检测至少一个输入信号和至少一个输出信号。也可以想到的是，自识别模型被连续地检测以映射机器的不同的运行点。
自识别模型可以包括一个或多个自识别方程、尤其是线性非齐次微分方程和/或差分方程。由此，可以特别简单地确定自识别模型。例如，线性非齐次微分方程可以具有式
其中y包括至少一个输入信号，而u包括至少一个输出信号，并且其中b0、b1、b2、b3和a0是在查明自识别模型时确定的线性非齐次微分方程的系数。可以例如借助于线性回归进行上述确定。方程(1)仅示例性地描述了三阶线性非齐次微分方程。可以想到的是，线性非齐次微分方程(1)不同于在此示出的三级。
差分方程可以具有式
其中yk、yk-1、yk-2、yk-3包括至少一个输出信号的在时间上离散的值，而uk、uk-1、uk-2、uk-3包括至少一个输入信号的在时间上离散的值，并且其中
和
是在查明自识别模型时确定的差分方程的系数。这例如可以通过将线性非齐次微分方程的系数b0、b1、b2、b3和a0转换为差分方程的系数/>
和
得以实现。例如，在Lutz,H.和Wendt,W.的著作“Taschenbuch derRegelungstechnik”(Frankfurt am Main,2007:Wissenschaftlicher Verlag HarriDeutsch)中自540页起公开了一种转换方法，在该转换方法中，将线性非齐次微分方程变换为s-传递函数，为此从z-变换表中查明对应的z-传递函数并由此确定差分方程。方程(2)仅示例性地描述了三阶差分方程。可以想到的是，差分方程(2)的阶数不同于在此示出的三级。
可以想到的是，自识别方程的阶数逐步增加，其中品质因数函数和/或品质因数值被查明，尤其其中为了查明品质因数函数和/或品质因数值确定在至少一个输出信号和至少一个基于自识别方程模拟的输出信号之间的偏差。由此可以查明自识别方程的特别有利的阶数，在特别有利的阶数的情况下可以以尽可能低的计算能力来模拟机器的特性。阶数可以是微分方程和/或差分方程的阶数。
换言之，在由至少一个输入信号和至少一个输出信号查明自识别模型时，可以确定一个或多个自识别方程的系数。还可以想到的是，在此考虑停机时间。停机时间可以包括机器对输入信号的延迟的时间。即，具有停机时间的机器例如不会立即对输入信号的改变做出反应。可能在延迟了停机时间的情况下对该改变做出反应。
可以想到的是，利用自识别模型推断机器的与运行相关的改变，并利用至少一个机器参数的自动配置或优化对此做出反应和/或自动地执行机器的诊断。由此，可以利用该方法自动地补偿机器的与运行相关的改变。
例如，与运行相关的改变可以包括机器的磨损、改变的容器吞吐量和/或改变的操纵质量(Manipulationsmasse)，其中查明的自识别模型由此变化成，使得随后利用变化了的自识别模型自动地适配机器和/或后续机器的至少一个机器参数。例如，磨损可以特别是对机器中的容器的转速和位置以及由此对y和
产生影响。因此，然后特别是方程(1)中的系数b1和b2会受此影响。因此，可以通过自识别模型的系数中的改变模式来推断确定的与运行相关的改变。由此可以特别有针对性地对与运行相关的改变做出反应。
至少一个机器参数可以包括调节参数、所供给的塑料量、能量、轨迹、速度和/或动作时间点。换言之，至少一个机器参数可以是用于运行机器的设定值和/或规定值。
此外，本发明为了实现该目的提供了一种具有权利要求10的特征的用于处理容器的机器。
机器可以被构造用于执行根据权利要求1至9中任一项所述的方法。机器可以关联性地包括此前关于在用于容器的加工设备中运行机器的方法所描述的特征、尤其是根据权利要求1至9中任一项所述的特征。
机器构造有检测单元，以在加工和/或运输期间检测机器的至少一个输入信号和至少一个输出信号，由此可以将它们例如记录为数字信号。机器包括自识别单元，以基于至少一个输入信号和至少一个输出信号查明机器的自识别模型(其映射机器的至少一个当前运行点)，由此可以在自识别模型中对机器在当前运行点的真实特性进行建模。因此，自识别模型正确地反映了例如在调试或改装之后出现的磨损。通过利用自识别模型自动地配置或优化机器和/或后续机器的至少一个机器参数，机器的当前运行点可以在此相应地被考虑。附加地或替选地可以实现，利用自识别模型自动地执行机器的诊断。由此可以例如确定磨损是否超过所容许的程度并且是否必须执行维护。
可以想到的是，机器包括计算机系统、尤其是具有检测单元和/或自识别单元的机器控制部。由此可以当场在机器中查明自识别模型。可以想到的是，计算机系统被集成在机器中或在空间上与之脱离。检测单元例如可以包括模拟/数字转换器，以检测传感器的模拟信号。可以想到的是，机器包括传感器，以测量至少一个输入信号和至少一个输出信号。计算机系统可以包括CPU、存储单元、网络接口、输入单元、输出单元和/或用于控制机器的控制单元。检测单元和/或自识别单元可以至少部分地实现为计算机系统中具有机器指令的计算机程序产品，当机器指令被实施时，至少部分地实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法。
附图说明
下面将借助附图和所示的实施例更详细地解释本发明的其他特征和优点。在此示出：
图1作为流程图示出了根据本发明的用于运行在用于容器的加工设备中的机器的方法的实施例，
图2以侧视图示出了容器制造机的根据本发明的实施例，
图3以俯视图示出了灌装机的根据本发明的其他实施例，
图4以侧视图示出了自主运输车辆的根据本发明的其他实施例；以及
图5以俯视图示出了码垛机的根据本发明的其他实施例。
具体实施方式
图1作为流程图示出了根据本发明的用于运行在用于容器的加工设备中的机器的方法100的实施例。该方法100可以利用下面参照图2至图5所描述的用于处理容器20的机器200、300、400、500来执行。
在步骤101中，利用机器对容器进行加工和/或运输。例如从图2至图5中可以看到，容器在此被制造、灌装、运输和/或码垛。还可以想到的是，在加工时对容器进行封盖、清洁、贴标、检查、利用直印进行压印、包装和/或利用机器人进行处理。
在步骤102中，在加工和/或运输期间检测至少一个输入信号和至少一个输出信号。例如，至少一个输入信号可以是针对机器的驱动器的随时间的电流变化的控制曲线，而至少一个输出信号可以是容器的所测量的加工和/或运输速度。
接下来在步骤103中基于至少一个输入信号和至少一个输出信号查明机器的自识别模型。为此，自识别模型包括一个或多个自识别方程、例如线性非齐次微分方程和/或差分方程。由此在查明自识别模型时由至少一个输入信号和至少一个输出信号确定一个或多个自识别方程的系数。
例如，基于此前描述的针对驱动器的随时间的电流变化的控制曲线和由容器的所测量的加工和/或运输速度通过线性回归确定微分方程(1)的系数b0、b1、b2、b3和a0。还可以想到的是，将微分方程(1)的系数b0、b1、b2、b3和a0转换为差分方程(2)的系数
和/>
在此，利用上面已经提到的来自Lutz,H.和Wendt,W.的著作“Taschenbuch der Regelungstechnik”(Frankfurt am Main,2007:WissenschaftlicherVerlag Harri Deutsch)的自540页起的转换方法来进行该转换。
在查明自识别模型时可以考虑停机时间。在此，在自识别的算法中迭代地查明机器的停机时间。在一次迭代中，至少一个所测量的输出信号在时间上以确定的停机时间推移。之后，识别机器的自识别模型并模拟至少一个输出信号。通过比较一个或多个所模拟的和所测量的输出信号来计算针对在迭代中确定的停机时间查明的模型的品质因数。模型的品质因数是针对自识别模型与真实机器的一致性的量度。引起具有最佳的品质因数的自识别模型的停机时间被视为所得出的停机时间。
在步骤104中利用自识别模型推断在机器处的与运行相关的改变，以利用至少一个机器参数的自动配置或优化对此做出反应和/或自动地执行机器的诊断。例如，与运行相关的改变可以包括机器的磨损、改变的容器吞吐量和/或改变的操纵质量，其中查明的自识别模型由此变化成，使得随后利用变化了的自识别模型自动地适配该机器和/或后续机器的至少一个机器参数。例如，在保持此前所提及的针对驱动器的随时间的电流变化的控制特征曲线时，磨损会导致容器的实际加工速度和/或运输速度下降。这会相应地通过改变微分方程(1)的系数b0、b1、b2、b3和a0来产生影响。相应地，然后可以由改变的系数推断出机器的与运行相关的改变。
接下来在步骤105中利用自识别模型自动地配置或优化机器和/或后续机器的至少一个机器参数。例如在此前提到的磨损的情况下，可以使PID调节的调节参数适配成，使得针对驱动器的随时间的电流变化的控制特征曲线在没有过调的情况下被特别快地转化为容器的期望的加工速度和/或运输速度。
还可以想到的是，对此附加地或替选地，在步骤106中自动地执行机器的诊断。例如在磨损过大时可以在显示器上输出相应的警告，使得可以维护或更换驱动器。
图2以侧视图示出了容器制造机200的根据本发明的实施例。该容器制造机包括用于预成型件10的储备容器213、用于加热预型件10的炉子212、具有输送机214和与输送机联接的拉伸吹塑模具215的拉伸吹塑单元211，以在运输期间由预成型件10制造容器20；以及包括其他输送机240，以利用与拉伸吹塑单元联接的检查单元230对制成的容器20进行检查。
此外，可以看到机器控制部220，其包括检测单元221，以在加工和运输期间检测机器200的至少一个输入信号和至少一个输出信号。例如，作为至少一个输入信号可以检测所供给的塑料量、尤其是预成型件10的量，并且作为至少一个输出信号可以检测利用检查单元230检测的瓶质量。为了检测至少一个输入信号和/或至少一个输出信号，机器控制部经由连接管路250与单元211、212、230连接。
另外可以看到，机器控制部220包括自识别单元222，以基于至少一个输入信号和至少一个输出信号查明机器200的自识别模型，其中在容器制造机200启动(Hochfahren)时以及然后在持续生产时映射多个运行点。
可以想到的是，利用自识别模型查明作为针对在启动和持续生产期间相应的运行点的机器参数的最佳的能量投入。
图3以俯视图示出了灌装机300的根据本发明的其他实施例。灌装机300包括具有转盘311和与转盘联接的灌装阀312的灌装单元310。在运输期间利用灌装阀312以可流动的产品、尤其是饮料灌装容器20，并且利用检查单元330确定所达到的灌装高度。
还可以看到，机器控制部320经由连接管路350与灌装单元310和检查单元330连接。
机器控制部320还包括检测单元321，以检测作为至少一个输入信号的灌装阀312中的压力和作为至少一个输出信号的灌装高度。
此外，机器控制部320构造有自识别单元322，以例如在持续灌装运行时基于灌装阀312的压力和各个容器20的灌装高度来查明灌装机300的自识别模型。
接下来利用自识别模型优化调节参数，以特别快地达到所需的灌装高度。
在图4中以侧视图可以看到自主运输车辆400的根据本发明的其他实施例。例如，由此可以在两个在此未示出的处理站之间运输容器20。可以看到，自主运输车辆包括驱动单元410，利用该驱动单元驱动车轮440的至少一部分。自主运输车辆400还包括导航单元430，在该导航单元中不仅存有预先设定的行驶路线而且设有相应的传感器，以检测实际行驶的行驶路线以及例如当前的行驶速度。
还可以看到机器控制部420，其构造有检测单元421和自识别单元422。
利用检测单元421例如检测预先设定的行驶路线和实际行驶过的行驶路线作为至少一个输入信号或作为至少一个输出信号。可以想到的是，在此检测针对不同的行驶路线的驱动能量作为运行点。
利用自识别单元422，由至少一个输入信号和至少一个输出信号查明自主运输车辆400的自识别模型，其映射机器的不同的运行点。
自识别单元还配置为，利用自识别模型将用于控制驱动单元410的调节参数优化成，使得针对不同的运行点可以实现最佳的能量投入和在预先设定的行驶路线和行驶过的行驶路线之间的最小的偏差。
还可以想到，利用自识别模型进行自主车辆400的诊断，例如可以由自识别模型推断驱动单元410的磨损。
图5以俯视图示出了码垛机500的根据本发明的其他实施例。可以看到，首先利用第一输送机550在运输方向T上将容器20供给至分拣台510，以便在该处将容器20布置为组G。为此利用摄像机单元540检测起初未排列的容器20的位置。接下来，容器20由机器人511拾取并编排在组G中。容器以此方式被分组并借助滑块512被推到第二输送机560上。然后在该处利用其他摄像机530检查正确的分组。
另外，可以看到具有检测单元521的机器控制部520，利用该检测单元例如检测在第一输送机550上的未排列的容器20的数量和布置方式作为至少一个输入信号以及在第二输送机560上的以组G实现的布置方式作为至少一个输出信号。
接下来，由此利用机器控制部520的自识别单元522查明包装机500的自识别模型，其映射针对不同的加工量的不同的运行点。
另外，机器控制部520的自识别单元522为此配置为自动地优化机器人511的调节参数，以避免在不同的运行点处的不必要的制动进程和加速进程。
在根据此前描述的实施例的方法100和机器200、300、400、500中，在加工和/或运输期间检测机器200、300、400、500的至少一个输入信号和至少一个输出信号，并且基于此查明机器200、300、400、500的自识别模型(其映射机器200、300、400、500的至少一个当前运行点)，由此可以在自识别模型中对机器200、300、400、500在当前运行点的真实特性进行映射。因此，自识别模型相应地反映了特性。通过利用自识别模型自动地配置或优化机器200、300、400、500的至少一个机器参数，机器200、300、400、500的当前运行点可以相应地被考虑。附加地或替选地可以实现利用自识别模型自动地执行机器200、300、400、500的诊断。由此例如可以确定磨损是否超过所容许的程度并且是否必须执行维护。由此，方法100和机器200、300、400、500以特别高效且可靠的方式工作。
应当理解，在此前描述的实施例中提及的特征不限于该特征组合，而是也可以是单独的或以任何其他组合。
Claims (10)
1.一种用于运行在用于容器(20)、尤其是饮料容器的加工设备中的机器(200、300、400、500)的方法(100)，
其中利用所述机器(200、300、400、500)对所述容器(20)进行加工和/或运输(101)，
其特征在于，
在所述加工和/或所述运输期间检测所述机器(200、300、400、500)的至少一个输入信号和至少一个输出信号(102)，
基于所述至少一个输入信号和所述至少一个输出信号查明所述机器(200、300、400、500)的自识别模型(103)，所述自识别模型映射所述机器(200、300、400、500)的至少一个当前运行点，
利用所述自识别模型自动地配置或优化所述机器(200、300、400、500)和/或后续机器的至少一个机器参数(105)，
和/或
利用所述自识别模型自动地执行所述机器(200、300、400、500)的诊断(106)。
2.根据权利要求1所述的方法(100)，其中在所述机器(200、300、400、500)的运行期间连续地查明所述自识别模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法(100)，其中所述自识别模型包括一个或多个自识别方程、尤其是线性非齐次微分方程和/或差分方程。
4.根据权利要求3所述的方法(100)，其中在查明所述自识别模型时，由所述至少一个输入信号和所述至少一个输出信号确定所述一个或多个自识别方程的系数。
5.根据权利要求3或4所述的方法(100)，其中在查明所述自识别模型时考虑停机时间。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，其中利用所述自识别模型推断在所述机器(200、300、400、500)处的与运行相关的改变(104)，以自动地执行所述机器的诊断(106)和/或利用所述至少一个机器参数的自动配置或优化(105)来对此做出反应。
7.根据权利要求6所述的方法(100)，其中所述与运行相关的改变包括所述机器(200、300、400、500)的磨损、改变的容器吞吐量和/或改变的操纵质量，并且其中查明的所述自识别模型由此变化成，使得随后利用变化了的所述自识别模型自动地适配所述机器(200、300、400、500)和/或后续机器的至少一个机器参数。
8.根据权利要求所述的方法(100)，其中所述至少一个机器参数包括调节参数、所供给的塑料量、能量、轨迹、速度和/或动作时间点。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法(100)，其中所述机器(200、300、400、500)包括容器制造机(200)、灌装机(300)、封盖机、冲洗机、贴标机、容器检查机、直印机、输送机、码垛机(500)、包装机、机器人、自主运输车辆(400)和/或泵。
10.一种用于处理容器(20)、尤其是饮料容器的机器(200、300、400、500)，
其中所述机器(200、300、400、500)被构造为利用加工单元(210、310、510)对所述容器(20)进行加工和/或利用运输单元(410)对所述容器(20)进行运输，
其特征在于，
所述机器(200、300、400、500)构造有检测单元(221、321、421、521)，以在所述加工和/或所述运输期间检测所述机器(200、300、400、500)的至少一个输入信号和至少一个输出信号，并且
所述机器(200、300、400、500)包括自识别单元(222、322、422、522)，以基于所述至少一个输入信号和所述至少一个输出信号查明所述机器(200、300、400、500)的自识别模型，所述自识别模型映射所述机器的至少一个当前运行点，其中
所述自识别单元(222、322、422、522)被配置为，
利用所述自识别模型自动地配置或优化所述机器(200、300、400、500)和/或后续机器的至少一个机器参数，
和/或
利用所述自识别模型自动地执行所述机器(200、300、400、500)的诊断。
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