CN1228536A - 探测纵向运动试料中周期性缺陷的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及检测纵向运动的试料中周期性缺陷的方法和装置,为了能以少量的化费就能检测纵向运动的细长试料中的周期性缺陷,需至少测量二个参数,这种测量依次在较短间距(w/2)和时间间隔(T1,T2,T3)进行。
Description
本发明涉及探测纵向运动试料中周期性缺陷的方法和装置。
在生产机器,例如环锭纺纱机中的疵点会在试料、如纱线中反复地产生周期性的截面波动。在环锭纺纱机中不均匀运转的前圆筒尤其反映出这种截面波动。由此可产生在成品中的紊乱波纹效果。前圆筒只要具有例如0.1mm的偏心率,就会呈现一种非常紊乱的效果。虽然大部分前圆筒是十分正常运转的,但通常也会发现所谓的“迷途”运转,即前圆筒会产生明显的纱线截面起伏。
然而,例如在环锭纺纱机中,很难检测引起在纱线或试料中缺陷的生产情况。在大多数情形下,几乎不可能直视监测任何编心率,原则上用一个度盘式量规进行测量。可是,这种测量很复杂,以致他们只限于用在个别情况或研究上。
实践中,只有加工的纺纱机中受到质量控制。至今,在实验室中利用随机的样品来进行这种测量。然而,在这种情况下,对于检测所谓的不正常迷途动转,即不足以正常运行的生产工位,这种测定是十分有价值的。还有,这种测量只可进行全范围的控制,不能随机取样控制。然而,一个纺纱机有上万个生产工位。所以直接在每个生产工位进行例行的质量控制是绝对不可能的。目前,还没有以任何方式来满足上述要求的测量方法或装置,既使在一定程度上的满足也没有。
所以,本发明的目的在于提供一种方法和装置,它能对纵向运动的细长试料作周期性的连续的检测,并且只需少量的费用。
本发明的取得是,在各时间间隔内至少二次测量一个参数,这种测量是在比较短的时间间隔内依次进行的。所测量的参考最好是由一组包含试料的直径和质量的值中的一个值。测量装置包括至少二个传感器,他们互相以一定的间隔设置,使他们能在机器的生产单元前面设置的轨道上行进。多个传感器一起形成一个所谓的行进传感器,它至少有二个测量部件,每一个在各自的生产工位,当行进的传感器行过时,探测试料的截面和/或直径。上述的测量部件或传感器彼此以一定间隔设置,同时要考虑到行进传感器的行进速度,以及试料的生产速度,使他们近以地相当于所观察周期二分之一波长和/或该波长的整数倍。在每种情况下,从同一性产或纺纱工位获得的测量元件的测量结果予以相关,并结合每个纺纱工位予以存储,由此可以检测到纱线中的周期性波动。当行进的传感器通过生产工位行进时,在传感器或测量元件中至少进行纱线截面和/或纱线直径的近似性探测。测量元件在行进传感器中的位置关系有一定的大小,它是使行进传感器复盖一个距离,该距离相当于测量元件在某一时间,其行进长度近似相当于由纱线产生的1/2波长周期,和/或该波长整数倍的间距。也可以采用电子手段计算和储存测量值。
本发明的优点是,它能实现对所有生产工位取得完全的控制,每个生产工位不需采用辅助的特殊控制元件。
依据下述实例和参考附图将对本发明作详细的说明。
图1是本发明装置的示意图。
图2是本发明方法的说明图。
图3是一部分装置的具体结构图。
图1表示行进的传感器1,具有二个设置成能在轨道或杆4上沿着具有作为生产工位的纺纱工位6,7和8的钢领板5运动的测量元件2和3。测量元件2,3通过连接件9连接到具有输出11的求值单元10。行进传感器中的每个测量元件2,3,在行过纱纺工位时探测转动的纺纱12,并提供一个至少近似地正比于纱线直径或纱线截面,或纱线或试料的质量的信号。
由于牵伸机构中异常的前圆筒所引起的周期波动通常是环锭纺纱机特别感兴趣的。测量元件之间的间隔A在这些情况下必需有一个值,使行进传感器1复盖一个距离,该距离相当于测量元件2,3在某一时间行进的间距A,在该时间内行进纱线的长度近似相当于前圆筒的二分之一的周长。
如果例如前圆筒的圆周长是10cm(顶部和底部圆筒一般近似于相同的尺寸),即半个圆周长是5cm。每秒生产速度是16cm,那么在5/16秒内生产的纱线长度近以为前圆筒的二分之一周长。另一方面,如果行进传感器的速度,例如为每秒20cm,则它在5/16秒内复盖6.25cm的距离。在行进传感器1内二个测量元件2、3之间的距离必需是6.25cm。
然而,对于特定的目的,所需的间距不需特别的精确。生产速度正常的起伏,这在理论上总是需要一种不同的间距,但在实际上这种起伏不会有干扰效应。
为了取得有关周期性缺陷的信息,由二个测量元件得到的信号或测量值必需有一种合适的方式予以求值或相关。
在下述的假设情况下,可以用图2说明,该情况是,提供一个可更好了解有关二个测量测量元件2、3在数学上如何相关的例子。
纱线只有一种单纯的周期起伏,起伏波长W相当于前圆筒的周长U。该起伏由图2中的标号13标记和表示。按照本发明的实施例,二个测量部件2、3在时间间隔T1、T2、T3…时工作,至少在经过一个比较短的时间间隔W/2时相继进行一个参数的二次测量,行进传感器内的间距A设置成在W/2间隔时总是记录一对数值14,15,16,17和18,19。当然,时间间隔W/2是明显地小于间距T1,T2,T3等。在图中,T1,T2,T3等中间有断开,以便提供一种较简便的表示。显然,正值14,17,18和负值15,16,19总是作为平均值的偏离值出现。如果一对数值的各自测量值予以相乘,则结果总是一个负值,所以数学相关至少近似地形成所有数值对的平均值,然后乘上一对数值的各自偏离平均值的偏值,最后对每个纺纱工位将这些值平均。
这种数学上的相关是由已知的自相关理论得出的。在文献中常用时间函数来表示,自相关方程式通常用下式表示:
式中,
K(Γ),相关因子
f(t),给定的函数(时间函数)
Γ,参数(时间函数中某个固定时间)
T,总测量时间
在本发明中没有时间函数的情况下,它可以用一个纱线截面趋向替代。这里,自相关计算不适用于整个纱线截面,只适于纱线截面的起伏,即偏离平均值的偏差计算。(然而,在我们的例子中,只有一个值作为参数计算,唯一感兴趣的一个值是,相当于1/2周筒周长和/或其整数倍的值)。
在与上述段设相反的情况下,无缺陷的纱线,只出现完全随机的起伏。如果对这种纱线受到相同的处理,其结果将成为零值。
如果一种纱线包含缺陷周期和单纯的随机起伏,则二种上述的情况将迭加。根据周期性起伏的强度,相对于没有这种缺陷周期起伏的纱线的值,将获得或多或少的负偏差。这种偏差指示周期起伏的强度,从而可以探测到这种不正常运行。
行进传感器1,它采用已知的方式在杆4上周期性地往复运动,并根据每次行程,从每个纱线工位6,7,8等中记录一对数值。这些值予以平均,并乘以每对值的偏离平均值的偏差,再用已知方式以电子学方法予以储存。每天行进传感器通过的次数在实际测试中约为1000,即从每个纱线工位有1000对值。
现根据下式可进行数学上的相关计算:
式中,
K(W/2),相关因子,
aj,传感器a的各测量值,
bj,传感器b的各测量值,
a,所有值a的平均值,
b,所有值b的平均值,
n,测量数值对的数目。
在一般式中,时间参数(Γ)是由测量部件的间距给出,即相当于前圆筒(U/2)的1/2圆周。对上述例子,它是指,aj和bj均是有一个1/2圆周长的时间滞后值。
有缺陷的纱线,按照缺陷的强度在负方向产生了无缺陷纱线值的诸多数值。行进的传感器复盖所有的,或几乎所有的纺纱工位,那些在负方向出现最大偏离值的纺纱工作是导常运转工位。
虽然成对的值只是由作为例子的每个纺纱工位获取,但仍可用一个足够的测量置信度来探测任何的周期性。由此,有可能在具有几万或几十万个纺纱工作的纺纱机中探测有缺陷的纱纺工位和进行合适的测量。
需指出,采用二分之一圆筒圆周的整数倍也可指示周期性。在奇数倍的情况下,偏离的结果趋向负的一边,而在偶数倍的情况下,偏离的结果趋向正的一边。然而,这里要求二个测量部件的间距有较大的精确度。所以,也有可能在行进传感器中全用二个以上的测量部件,以便增加测量结果的置信度。在上面提到的整数倍间距的测量必需是简便的。图3表示这种测量装置,图中表示出三个传感器或测量部件21,22和23,他们是以一种可移动的方式附加设置在由图中虚线表示的区域24,25,26中的行速传感器27上。
如果只需探讨大于一个周期的起伏,则可采用附加的测量部件。此时,他们离开第一测量部件的间距可按照上述方式进行测定。
测量参考的整个过程在求值单元10中可按照所述的方程式进行,求值单元10由可编程序的处理器组成。
上述的方法和装置不限于环锭纺纱机,它也可用在任何可采用行进传感器的情况下。
Claims (10)
1.检测纵向运动试料(12)中周期性缺陷的方法,其特征是,在时间间隔(T1,T2,T3)至少对试料的参数进行二次测量,这种测量是依次在铰短的间隔(w/2)内进行的。
2.根据权利要求1的方法,其特征是,作为试料的纱线的直径作为参数来测量。
3.根据权利要求1的方法,其特征是,作试料的纱线的质量作为参数来测量。
4.根据权利要求1的方法,其特征是,平均值是由各次的测量值形成。
5.根据移利要求4的方法,其特征是,各次测量涉及至平均,由此测量值(14至19),导出偏离值。
6.根据权利要求1的方法,其特征是,由各次测量得到测量值,并进行相关和储存。
7.实施权利要求1的方法的装置,其特征是,至少有二个传感器(2,3),他们互相以间距(A)设置,使他们能在位于机器的生产部件(6,7,8)之前的轨道(4)上行进。
8.根据权利要求7的装置,其特征是,传感器连接到求值单元(10)。
9.根据权利要求7的装置,其特征是,传感器(21,22,23)以可移动方式设置。
10.根据权利要求1的方法,其特征是,在依次相继设置的生产工位(6,7,8)检测许多同样试料的参数。
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