CN116568598A - 用于控制食品包装系统中的管方位的方法和系统 - Google Patents

用于控制食品包装系统中的管方位的方法和系统 Download PDF

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加布里埃莱·博雷利
斯特凡诺·福尔纳萨里
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Tetra Laval Holdings and Finance SA
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Abstract

包括计算机程序产品的方法和装置被描述用于管理食物包装机中的管方位，其中食物包装机包括多个子系统。接收一个或多个变量值，其表示食物包装机的一个或多个子系统中的一个或多个物理参数的测量值，该一个或多个物理参数影响管方位。通过使用强化学习模型和本地控制模型处理接收到的变量值，为一个或多个子系统确定一个或多个控制参数值(210)。根据确定的控制参数值调整一个或多个子系统的一个或多个控制参数。

Description

用于控制食品包装系统中的管方位的方法和系统
技术领域
本发明涉及食品包装系统，并且更具体地涉及食品包装系统中的管方位。
背景技术
当今，自动化控制系统广泛用于制造和加工环境中，并且其复杂性不断增加。管理这种复杂性的常用方法是将系统划分为子系统，并为每个子系统开发合适的控制机制。然而，这种方法并不总能为整个系统带来最佳解决方案。
随着系统变得越来越复杂并且影响因素的数量不断增加，从不同来源捕获影响因素变得越来越困难。当影响因素、控制变量和系统本身之间的关系是非线性的和/或难以建模时，这种复杂性会进一步增加。
关于工业控制中的抽象层次，可以分为两个主要观点：分别是低级控制和高级控制。低级控制意味着对单个自动化部件(例如执行器、伺服电机、加热器和许多其他设备)的管理。高级控制可以从子系统级别抽象到系统级别，进一步抽象到具有需要协同运行的多个系统和子系统的整个工厂的编排。
例如，食品加工和包装设备通常包括几个子系统，例如填充系统、灭菌系统、包装折叠系统等。每个子系统包含许多不同的元件(例如，气动执行器、伺服电机、直流电机、交流电机、传感器、其他执行器等)。这些单独的元件通常由低级本地控制系统控制，该系统利用传统控制技术(例如比例积分微分(PID)控制器)来控制目标变量。反馈回路用于保持控制器相对于元件、系统或子系统的目标工作点的误差较低。
然而，PID控制器需要针对其特定应用进行调整，并且通常针对特定工作范围和工作动态进行优化。他们也不太适合适应常规工作区之外的不可预见的情况或工作条件。当这些条件发生变化时(例如，不同的工作环境、自动化元件的变化、制造过程的变化等)，PID控制器的参数通常需要调整和重新校准。这可能是一个耗时且复杂的过程，需要有经验的人员进行大量手动输入，尤其是当涉及大量元件和/或子系统时，例如通常是食品加工和包装设备中的情况。
填充机是将例如果汁、UHT(超高温处理的)牛奶、葡萄酒、番茄酱等液体、半液体或可倾倒食品包装成用于分销和销售的由多层复合包装材料制成的复合包装的复杂系统的一个示例。一个典型的示例是被称为Tetra Brik AsepticTM的可倾倒食品的平行六面体形包装，它是通过密封和折叠层压条形包装材料制成的。包装材料具有多层结构，包括纸板和/或纸基层，两侧覆盖有热封塑料材料(例如聚乙烯)层。在用于长期储存产品的无菌包装的情况下，包装材料还包括氧气阻隔材料层，例如铝箔，其叠加在热封塑料材料层上，并且进而被另一热封塑料材料层覆盖，该另一热封塑料材料层形成包装的最终与食品接触的内表面。
填充机从多层复合包装材料卷材(从卷轴上缠绕)开始。卷材被供给通过填充机，其中通过产生纵向密封由卷材形成管。通过管道将指定量的食品送入管中；然后将管的下端送入折叠设备(通常也称为“夹爪系统”)，在折叠设备中产生横向密封，管根据折叠线(也称为弱化线)折叠，然后切断，从而形成填充液体食品的复合包装。
当管形成时，可能会出现称为“管扭曲”的问题。这是包装材料管的一种不稳定行为模式，其中由于卷材沿食物包装机中的一个或多个辊的侧向位移，由包装卷材形成的管围绕其中心轴线顺时针或逆时针旋转。造成这种位移的一些常见原因包括卷材对齐不良、拼接事件、包装材料卷轴的“长边”缺陷(狭长切口)、或在夹爪/卷翼和管之间的不正确/不均匀相互作用。管扭曲会对包装系统的产量和包装质量产生负面影响。例如，管可能无法与夹爪系统正确对齐，这可能会导致设计问题(在美学方面和包装完整性方面)，因为未对齐可能会导致包装密封不当(例如，包装卷材上的应该进行密封的区域不再在设备的实现密封的范围内)并被夹爪系统切割。当包装内容物需要保持无菌时，这是一个特别重要的问题。
由于这些事件中的许多可能发生在食物包装机的其他子系统中，因此管方位子系统的本地PID控制器无法考虑这些事件，因而无法主动考虑这些事件因素。因此，本地PID控制器可能会对其检测到的任何问题进行过度补偿，从而导致对管方位问题的纠正不佳。此外，每当食物包装机生产的包装类型发生变化时，PID增益通常需要由技术人员手动调整，这通常会导致食物包装机代价高昂的停机。因此，需要改进的技术来总体上控制管的方位并且具体地控制管的扭转，这也考虑了包装机中发生的一系列事件。
发明内容
本发明的一个目的是至少部分地克服现有技术的一种或多种局限性。特别地，一个目的是提供方法和系统，其使得可以通过考虑不仅本地管方位子系统的测量的参数，而且食物包装机中的其他远程子系统的测量的参数来响应食物包装机中发生的各种事件以改进食物包装机的管方位子系统中的管方位，以避免管扭曲和其他管方位问题。因此，可以实现管形成子系统对不利事件的增加的稳定性并且需要丢弃更少的包装，最终对环境以及浪费的食品的量产生有益影响。
在本发明的一个方面，这是通过一种用于管理食物包装机中的管方位的方法来实现的，其中所述食物包装机包括多个子系统。该方法包括：
·接收一个或多个变量值，其表示所述食物包装机的一个或多个子系统中的一个或多个物理参数的测量值，该一个或多个物理参数影响管方位；
·通过使用强化学习模型和本地控制模型处理接收到的所述变量值，为所述一个或多个子系统确定一个或多个控制参数值；以及
·根据所确定的所述控制参数值调整所述一个或多个子系统的一个或多个控制参数。
利用本地变量和来自远程子系统的输入可以更精确地控制管方位和更有弹性的操作，使得当食物包装机的管形成子系统或其他远程子系统中发生意外不良事件时不易出现管扭曲或其他问题。如上所述，这导致更少的包装(和食品)浪费，从而使食物包装机的操作更加高效和环保。鉴于能够更好地控制管方位，新产品和/或配置的上市时间也可能由于需要更少的手动测试而缩短。这进一步增强了控制策略可以在模拟环境中学习，使得食物包装机就不需要“从头开始”手动配置。
在一个实施方案中，强化学习模型是包括神经网络的深度强化学习模型。深度强化学习在为必须考虑大量变量(这些变量的内部关系和对子系统的影响可能未知)的子系统制定控制策略时特别有用，并且提供了一种比使用没有神经网络的传统强化学习可能提供的方法更复杂的方法来确定食物包装机的本地管形成子系统的一个或多个控制参数值。
在一个实施方案中，调节一个或多个控制参数包括调节食物包装机中的一个或多个辊的倾斜以沿辊的长度横向移动卷材。例如，设想卷材在其上运行的水平辊。通过倾斜辊，即在竖直方向上上下移动辊的右边缘或左边缘，当进入辊上的卷材将对齐其垂直于辊轴的行进方向时，卷材将沿辊的长度向左或向右(即横向朝向辊的任一端)移动。当管正在形成时，卷材的这种侧向运动导致管沿顺时针或逆时针方向扭曲，因此可以用作减轻管扭曲问题的手段。
在一个实施方案中，调节一个或多个辊的倾斜度进一步导致由卷材形成的管围绕管的中心轴线沿顺时针或逆时针方向扭曲，如上所述。
在一实施方案中，神经网络是卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆神经网络或全连接神经网络。这些都是本领域普通技术人员所公知的不同类型的神经网络，因此更容易并入现有的食物包装机设置中。
在一个实施方案中，一个或多个变量值包括与以下一者或多者相关的测量值：包装卷材运动和控制变量、卷材张力变量、包装材料特性和食品类型。这些都是在大多数传统包装和生产系统中测量的常见参数。使用这些参数来更好地控制食物包装机的子系统(如通过本文所述的各种实施方案的数据驱动方法所实现的)显著增强了管形成子系统的操作，并因此增强了食物包装机的整体操作。
本发明的其他方面包括用于在食物包装机中的管方位的系统和计算机程序。本发明这些方面的特征和优点与上面针对所述方法所讨论的特征和优点基本上相同。
本发明还有的其他目的、特征、方面和优点将根据以下详细描述以及附图中而变得明显。
附图说明
现在将参考所附示意图以示例的方式描述本发明的实施方案。
图1是根据一个实施方案的食物包装机的一部分的示意图。
图2是根据一个实施方案的食物包装机中的控制器的示意图。
图3A是示出根据一个实施方案的在图1的食物包装机中的辊上横向移动的卷材的示意图，此时辊处于水平位置。
图3B是示出根据一个实施方案的在图1的食物包装机中的辊上横向移动的卷材的示意图，此时辊略微逆时针转动。
图3C是示出根据一个实施方案的在图1的食物包装机中的辊上横向移动的卷材的示意图，此时辊略微顺时针转动。
具体实施方式
如上所述，本发明的各种实施方案的目标是为与食品加工和包装相关(特别是关于食品包装机中的管方位)的设备和系统提供改进的控制技术。也如上所述，管扭曲是可能导致包装浪费的问题，从食物浪费和环境角度来看，这是不希望有的。此外，目前，当食物包装机首次投入运行时，为了将发生管扭曲的风险降至最低，设置管形成子系统涉及大量的时间和劳动。通过应用强化学习和/或深度强化学习技术的一般构思来控制食物包装机的管形成子系统，与现有系统和管中可能的因素相比，可以考虑更大范围的因素，并且可以通过调整管形成子系统的本地参数和/或调整食物包装机的其他子系统中的参数来非常精确地调整管方位，使得不太可能发生管扭曲，并且可以更有效地使用食物包装机，减少丢弃的食物包装。
强化学习和深度强化学习都是机器学习技术的示例。一般来说，强化学习(RL)可以被表征为通过使用正面或负面奖励来进行动态学习。系统性能是根据所需目标进行评估的。如果达到目标或没有，则给予正奖励，如果未达到目标，则给予负奖励。随着正负奖励随着时间的推移不断累积，RL模型为系统演化出控制策略，目标是使结果最大化。深度强化学习(DRL)可以被表征为RL的增强，其中RL在演化系统的控制策略时与神经网络一起使用。
在食物加工和包装的背景下，RL(即代理-环境交互)可用于为食物加工和/或包装机制定控制策略。在为子系统(例如填充子系统)制定控制策略时，使用DRL(即RL和神经网络)特别有用，这些子系统必须考虑大量变量，这些变量的内部关系和对子系统的影响系统可能是未知的。此外，应该注意的是，RL和DRL技术也可用于改进现有的本地控制技术，本质上是通过使用这种数据驱动的方法“填补”传统控制技术的空白。因此，DRL算法然后可以直接(或间接通过其他控制层，例如，通过调整传统PID控制器的增益以允许PID控制器与传统控制技术相比更有效地操作)控制执行器(例如，伺服电机、气动执行器或其他执行器)，从而防止管扭曲，并保持管方位稳定。
为了进一步说明这些原理，现在将通过控制食物包装机中的管形成子系统的示例并参考附图更全面地描述本发明的各种实施方案，在附图中显示了本发明的一些但不是全部实施方案。本发明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。如上所述，管形成子系统是食物包装机的重要组成部分，其运行需要细心控制，以保证在食物包装机的其他子系统出现不良事件时不发生管扭曲。
图1总体上示出了食物包装机100。在所示示例中，食物包装机100是卷筒式纸盒包装机。这种食物包装机的一般原理20是从包装材料卷形成卷材102。食物包装机100可以包括用于接收包装材料卷的卷接收器(图中未示出)。尽管未示出，但如果需要以满足食物安全法规，则可以使用过氧化氢浴、低压电子束(LVEB)设备或能够减少不需要的微生物数量的任何其他装置对卷材102进行灭菌。
在灭菌后，通过使用管形成器，可以在管形成子系统中将卷材102形成为管104。根据一个非限制性示例，管成形器可包括纵向密封设备，其将卷材的长边彼此密封以形成管。当已经形成管时，例如牛奶之类的食品可以通过至少部分地放置在管104内的管道106从食品填充设备供给到管104中。在这种情况下，食品指的是人们或动物摄取、食用和/或饮用或植物吸收的任何东西，包括但不限于液体、半液体、粘性、干燥、粉末和固体食品、饮料产品和水。为避免疑义，食品还包括用于准备食物的成分。食品的一些示例包括牛奶、水和果汁。
为了由填充有产品的管104形成包装112，可通过使用密封子系统110(通常也称为“夹爪系统”)在管的下端进行横向密封。通常，密封子系统110具有两个主要功能——提供横向密封，即将管104的两个相对侧焊接在一起，使得放置在密封子系统110下面的管104下部的产品，与放置在密封子系统110上面的管104中的产品分离，并切断管104的下部，从而形成包装112。替代地，不是在如图所示的同一个装置中提供横向密封和切割下部，而是切割下部的步骤可以在后续步骤中通过不同的设备进行，或者如果这些包装旨在以多件装(amulti-pack)的形式出售，则由消费者进行。
管形成子系统由控制器114控制，如图2示意性所示的，其接收来自食物包装机100的各种子系统的输入，这些子系统可能经历也影响管形成子系统的操作的事件。这些事件和外部因素可以由一组变量表示，其值表示食物包装机100的不同子系统处的各种状态。图2显示了来自管形成子系统的本地传感器116的输入如何与来自食物包装机的其他远程子系统的输入值204一起被输入到控制器114。
在一个实施方案中，表示可影响管形成子系统的物理参数的变量的一些示例包括：
·卷材运动和控制变量(例如，卷材102的启动、停止、加速和减速)，
·卷材张力变量(例如，卷材张力设定点(即，用于食物包装机100中的特定类型的卷材102的期望卷材张力)，和/或卷材当前卷材张紧系统位置(即，由食物包装机100的卷材张紧子系统记录的当前卷材张力)，
·包装材料特性(例如卷材的长度和宽度、包装材料的刚度和厚度等)，以及
食品类型(例如，密度、体积等)。
卷材运动和卷材张力变量可以被认为是“动态”变量，而另一方面，包装材料特性和食品类型变量是静态变量，即它们与物理特性有关。可以认识到，这些仅仅是来自其他子系统或外部系统的可能影响因素的几个示例，不应被视为详尽无遗的列表。然而，它们确实代表了传统管形成系统无法考虑的影响因素，因为很难或不可能确定这些因素的各种可能组合应该如何影响管形成子系统的操作。
根据本文所述的各种实施方案，控制器114使用本地控制模型210来处理本地管形成子系统输入变量116(例如，来自边缘检测器或来自卷材上的位置标记的信号)，结合强化学习模型206处理来自填充机的其他子系统的输入值，以确定所有测量变量作为一个整体如何共同影响管形成子系统的操作。本地控制模型210可以是由PID控制器执行的算法。强化学习模型206可以是深度强化学习模型，其包括一个或多个神经网络，如上所述。在一些实施方案中，本地子系统输入变量116可以由强化学习模型206处理。在一些实施方案中，强化学习模型206可以用来计算出本地和远程变量的不同组合应该如何影响管形成子系统并使用这种洞察力来改进本地控制模型210。基于这种处理和确定的结果，控制器114为本地管形成子系统生成一组输出控制信号208，其控制致动器，例如伺服马达、气动致动器或其他致动器以防止管扭曲(例如，通过改变一个或多个辊的倾斜度，如上所述)。
根据一个实施方案，图3A-3C示意性地显示了改变辊的倾斜如何影响管的方位。图3A示意性地示出了中间位置，其中卷材102从图的底部朝向图的顶部运行越过辊300，其中通过将卷材102的长边彼此粘结而形成管104。为了控制管的方位，辊300可以通过致动器(未示出)沿顺时针或逆时针方向倾斜。图3B示意性地示出了辊300已经逆时针转动几度的状态。结果，卷材102横向移动越过辊300，朝向图的右侧，试图垂直于辊300对齐。该横向移动导致管104沿逆时针方向扭转。类似地，图3C示意性地示出了辊300顺时针转动几度的状态。结果，卷材102横向移动越过辊300，朝向图的左侧，再次试图垂直于辊对齐。该横向移动导致管104沿顺时针方向扭转。可以理解，调整辊300的倾斜度是一种可能的防止食物包装机100中发生管扭曲的机制。
在一些实施方案中，控制器114还为食物包装机100的其他子系统生成一组控制信号208，以纠正这些子系统中出现的并且影响管方位的问题，即，本质上解决“根本上导致”任何管方位的问题，例如管扭曲。具有在本地(即，在管形成子系统中)和远程(即，在食物包装机100的其他子系统中)解决管方位问题的方法，甚至可以进一步改进管形成过程。
可以在使用深度强化学习模型的实施方案中使用的神经网络的示例包括，例如，已经使用强化学习和深度强化学习训练的卷积神经网络(CNN)，递归神经网络(RNN)，诸如作为深度学习领域经常使用的长短期记忆(LSTM)神经网络，或全连接神经网络。LSTM网络可能特别有用，因为与标准前馈神经网络不同，LSTM具有反馈连接。这使得LSTM不仅可以处理单个数据点，还可以处理整个数据序列，这在设计用于生成大量包装112的食物包装机的情况下特别有用。
传统的控制技术通常需要对每个不同的工作设置(例如包装尺寸、食品类型等)进行手动校准，这通常是一个非常耗时的过程。相比之下，本发明的该实施方案使得能提供训练环境，在该训练环境中可以对不同参数如何变化进行模拟，这使得控制器114能够在给定管形成子系统的目标的情况下学习最佳控制策略。这可以节省大量设置包装机的工时，从而也缩短了新包装和产品的上市时间。如上所述，在一些实施方案中，强化学习模型的输出可用于调整传统PID控制器的增益，使得PID控制器与仅依赖本地变量值的传统控制技术相比可以更有效地运行。
应当注意，虽然子系统在上面被称为管形成系统、填充系统、灭菌系统、包装折叠系统等，它也可以指上述子系统的一部分，或单独的元件。
应当注意，在一些实施方案中，控制器140的控制模型可以驻留在控制器140本身内，如图2所示。在其他实施方案中，它们可以驻留在外部硬件/软件(例如，外部计算机或类似处理设备)并通过该外部硬件/软件操作以进一步加速所需的计算，并且食物包装机中的控制器140可以是仅执行由外部硬件/软件确定的功能的更简单的控制器。
此处公开的系统和方法可以实现为软件、固件、硬件或其组合。在硬件实现中，上述描述中所指的功能单元或部件之间的任务划分并不一定对应于物理单元的划分；相反，一个物理部件可以执行多种功能，一项任务可能由多个物理部件协作完成。
某些部件或所有部件可以实现为由数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者实现为硬件或专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，其可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。正如本领域技术人员所公知的，术语计算机存储介质包括以任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质，以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据之类的信息。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储技术、光或磁存储设备，或任何其他可用于存储所需信息并可被计算机访问的介质。
图中的流程图和方框图说明了根据本发明的各种实施方案的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的架构、功能和操作。就此而言，流程图或框图中的每个块可以表示模块、段或指令的一部分，其包括用于实现指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。在一些替代实现方案中，方框中标注的功能可以不按图中标注的顺序发生。例如，连续显示的两个方框实际上可以基本上同时执行，或者这些方框有时可以以相反的顺序执行，具体取决于所涉及的功能。还应注意，方框图和/或流程图图示的每个方框，以及方框图和/或流程图图示中方框的组合，可以由执行特定功能或动作的基于专用硬件的系统来实现，或者执行专用硬件和计算机指令的组合。
从上面的描述可以看出，虽然已经描述和显示了本发明的各种实施方案，但是本发明不限于此，而是还可以在所附权利要求限定的主题的范围内以其他方式体现。

Claims (13)

1.一种用于管理食物包装机(100)中的管方位的方法，其中所述食物包装机(100)包括多个子系统，该方法包括：
接收一个或多个变量值(116、204)，其表示所述食物包装机(100)的所述子系统中的一个或多个子系统中的一个或多个物理参数的测量值，所述一个或多个物理参数影响管方位；
通过使用强化学习模型(206)和本地控制模型(210)处理接收到的所述变量值，为所述子系统中的一个或多个子系统确定一个或多个控制参数值；以及
根据所确定的所述控制参数值调整所述一个或多个子系统的一个或多个控制参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述强化学习模型(206)是包括神经网络的深度强化学习模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中调整一个或多个控制参数包括：
调整所述食物包装机(100)中一个或多个辊(300)的倾斜度，以沿所述辊(300)的所述长度横向移动所述卷材(102)。
4.根据权利要求3所述的方法，其中调整所述一个或多个辊(300)的倾斜度进一步导致由所述卷材(102)形成的管(104)围绕所述管的中心轴线沿顺时针或逆时针方向扭转(104)。
5.根据权利要求2-4任一项所述的方法，其中，所述神经网络为以下一者：卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其中：
所述一个或多个变量值包括与以下一者或多者相关的测量值：包装卷材运动和控制变量、卷材张力变量、包装材料特性和食品类型。
7.一种用于管理具有多个子系统的食物包装机(100)中的管方位的系统，所述系统包括：
存储器；以及
处理器，
其中，所述存储器包含指令，所述指令当被所述处理器执行时，导致所述处理器执行一种方法，所述方法包括：
接收一个或多个变量值(116、204)，其表示所述食物包装机(100)的所述子系统中的一个或多个子系统中的一个或多个物理参数的测量值，所述一个或多个物理参数影响管方位；
通过使用强化学习模型(206)和本地控制模型(210)处理接收到的所述变量值，为所述一个或多个子系统确定一个或多个控制参数值；以及
根据所确定的所述控制参数值调整所述一个或多个子系统的一个或多个控制参数。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述强化学习模型(206)是包括神经网络的深度强化学习模型。
9.根据权利要求7或8所述的系统，其中调整一个或多个控制参数包括：
调整所述食物包装机(100)中一个或多个辊(300)的倾斜度，以沿所述辊(300)的长度横向移动所述卷材(102)。
10.根据权利要求7所述的系统，其中调整所述一个或多个辊(300)的倾斜度进一步导致由所述卷材(102)形成的管(104)围绕所述管的中心轴线沿顺时针或逆时针方向扭转(104)。
11.根据权利要求8-10任一项所述的系统，其中，所述神经网络为以下一者：卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络。
12.根据权利要求7-11中任一项所述的系统，其中：
所述一个或多个变量值包括与以下一者或多者相关的测量值：包装卷材运动和控制变量、卷材张力变量、包装材料特性和食品类型。
13.一种计算机程序产品，其包括具有指令的计算机可读存储介质，所述指令适于在由处理器执行时实施根据权利要求1-6中任一项所述的方法。
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