EP0634507B2 - System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen - Google Patents

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EP0634507B2
EP0634507B2 EP94110331A EP94110331A EP0634507B2 EP 0634507 B2 EP0634507 B2 EP 0634507B2 EP 94110331 A EP94110331 A EP 94110331A EP 94110331 A EP94110331 A EP 94110331A EP 0634507 B2 EP0634507 B2 EP 0634507B2
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EP
European Patent Office
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parameters
control
measurable
fuzzy
variables
Prior art date
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EP94110331A
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French (fr)
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EP0634507A1 (de
EP0634507B1 (de
Inventor
Christoph Kaufmann
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Zellweger Luwa AG
Original Assignee
Zellweger Luwa AG
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Publication date
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Application filed by Zellweger Luwa AG filed Critical Zellweger Luwa AG
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Publication of EP0634507B1 publication Critical patent/EP0634507B1/de
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Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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    • D—TEXTILES; PAPER
    • D01—NATURAL OR MAN-MADE THREADS OR FIBRES; SPINNING
    • D01H—SPINNING OR TWISTING
    • D01H13/00—Other common constructional features, details or accessories
    • D01H13/32—Counting, measuring, recording or registering devices

Definitions

  • the present invention relates to a system for Production increase of spinning machines, with sensors for Measurement of parameters that influence production, and with a controller that is connected to the sensors Control stage, one with the manipulated variables Control for the spinning machine and between control stage and control has a fuzzy controller for derivation of controlled variables from these parameters and for the formation of Control variables for the spinning machine from the obtained Control variables, taking those parameters that are unique mathematical relationship with the respective controlled variable exhibit through conventional algorithms in the regulation are involved and an input station is provided by the other in the scheme, especially not or only with difficulty measurable parameters can be entered, and those parameters that have no clear mathematical connection with the have the respective controlled variable by means of a fuzzy logic of the Fuzzy controllers are included in the control.
  • the invention is now intended to be a system for increasing the production of Specify spinning machines where it is still possible further, also subjectively felt by humans Influences on production, for the extraction of Record controlled variables.
  • FC Fuzzy controller
  • fuzzy logic is not a model of the process to be controlled and that the parameters are not just a single defined value, but several fuzzy ones Show quantities called fuzzy sets.
  • the system according to the invention thus has two major advantages: On the one hand, not all parameters have to be mathematical defined function of the control variables are present, and on the other hand All parameters do not necessarily have to be with one sensor be measurable. Both advantages lead to the system parameters perceived by the operating personnel are also entered can be, and that means again Pages 1, 2 and 2a add a significant expansion to the range of usable Parameter.
  • FIG. 1 shows a block diagram representation of a control system for a ring spinning machine RS, the control system preferably on the known data system USTER RINGDATA (USTER - registered trademark der Zellweger Uster AG) and from this also uses known components.
  • This known components are in particular a so-called Machine station MS to which the various Sensors connected for parameters to be recorded are a machine input station ES for data entry, like changing articles, or specifying dates, like Creep spindle report, and a motor control MA the ring spinning machine RS.
  • the sensors mentioned are, for example, a provided on each machine side and on the ring bench walking sensor, an underwind sensor and a production sensor.
  • the production sensor detects the revolutions of the discharge cylinder on Drafting system and provides basic information about production quantities and delivery speeds, frequency and duration of long downtimes and the like.
  • With the underwind sensor the underwind position the ring bench to record the number and duration of the Cops registered.
  • the hiking sensor is once per machine side and will be on the Ring bench led along. It detects contactlessly the rotation of the ring traveler and provides information about thread breaks at each spinning position and the mean time to correct them and the mean time Speed of the ring traveler and thus via the spinning positions at too low speed.
  • the machine station MS is on via a line 1 one with the USTER RINGDATA data system also as Central unit designated control stage ST connected, in which, among other things, the line 1 of the Machine station MS received information about processes the measurable parameters into control variables become.
  • the configuration of the control system described so far is from USTER News Bulletin No. 27 from August 1979 "The detection of thread breaks in der Ringspinnerei ".
  • the motor control MA receives on one line 2 a manipulated variable for adjusting the drive of the Ring spinning machine RS based on the in the control stage ST obtained standard sizes.
  • Essential to the in Fig. 1 shown control system is now the circumstance that the control stage ST is not just information about the measurable parameters, but also information about non-measurable parameters, and that too the latter parameters when obtaining the control variables be taken into account.
  • the control stage ST receives the information about the measurable parameters of those connected to the machine station Sensors and the information about non-measurable Parameters from that with the machine station MS over a line 3 connected input station ES.
  • the traditional control technology be it state controllers, P controller (controller with proportional component, with a setting parameter), PI controller (controller with Proportional and integral part, i.e. with two setting parameters), PID controller (controller with proportional, integral and differential component, i.e. with three setting parameters) or the like assumes that the relationships of the process to be regulated and are writable and depicted in a model can be.
  • This modeling also includes Disturbances such as temperature drift, where it is also known to include the disturbance variables in the scheme to integrate that they are not on the regulatory process have a negative impact. But here, too, a math Relationship between disturbance variable and controlled variable available. If this is not the case, then the Regulations, apart from coincidences, fail.
  • the ring spinning machine significantly determining speed of the spindles not only of the ones mentioned Sensors monitored and measured parameters dependent, but also on influencing factors such as climate, dust, airflow or subjective and individual parameters of the operating personnel, such as its workload.
  • influencing factors such as climate, dust, airflow or subjective and individual parameters of the operating personnel, such as its workload.
  • the first criterion is technical Select measurability of the influencing variables or parameters, then you can convert the parameters into technically measurable and divide it into technically non-measurable ones. Taking as a criterion the possibility of producing a mathematical Relationship between parameters and controlled variables, then you can change the parameters in those with and in those without a mathematical context divide with the relevant control variable.
  • the control system shown in Figure 1 should now enable all four classes of parameters mentioned in to include the regulation. This is done by a Synthesis of conventional adaptive control and Fuzzy logic reached.
  • fuzzy logic the meantime extensive literature on this subject for example on the book “Fuzzy Set Theory and its Applications "by H.-J. Zimmermann, Kluwer Academic Publishers, 1991.
  • fuzzy sets were Introduced 25 years ago to be inaccurate and incomplete Data records that often occur in the real world (Pictures, subjective descriptions) mathematically to describe.
  • the classic control logic only the two sharp values yes or no, Has 0 or 1
  • the fuzzy logic knows a membership function, to describe the affiliation of an object to a certain amount within in the range 0 to 1 can take any value.
  • control system is designed that defines further parameters that are not yet known be technically measurable or not technically measurable.
  • control system entered what relationship between parameter and controlled variable is expected.
  • Every class is for Example of a trapezoidal fuzzy set with the tendency to thunderstorms GN on the abscissa and with the weighting G on the ordinate. Typical of these sets is that they overlap of the individual states exist in which clear values of the tendency to thunder Several states can be assigned on the x-axis can.
  • a fuzzy controller FC arranged in the control system shown in Fig. 1 is between the control ST and the motor control MA a fuzzy controller FC arranged.
  • This consists of a rule base 4 and an interference machine 5 for the premises and from an action interface 6 for the Conclusions. Strictly speaking, the as User interface acting input station ES component of the fuzzy controller FC.
  • FIG. 1 shown control system in the definition of the input variables and their relationship to the controlled variable between clearly describable and not mathematical distinguishable relationships.
  • the relationships are clearly describable relationships and the climate.
  • the Systen limits for the speeds entered within of which the regulation may move (minimum below maximum upper speed).
  • the entered speed change i.e. lowering or increasing the speed, used per control step and per acquisition size.
  • Fig. 3 shows a graphical representation of the control the speed of a ring spinning machine based on the number of broken threads.
  • Speed D in revolutions per minute
  • FDB thread break rate
  • the permissible maximum upper speed Do the permissible minimum lower speed Du
  • the target thread break level FBs as well as symmetrical to them, each around 5% spaced limits for deviations from the Thread breakage rate shown.
  • the ring spinning machine runs at a time D 1 at a speed D 1 , the thread break rate being just above the desired thread break level FB s .
  • the thread break rate exceeds the limit FB s + 5%, whereupon the speed is reduced by the set amount.
  • the speed D is reduced again by the set amount at this time , and so on.
  • climate air temperature, air humidity
  • the control is carried out analogously to the thread breaks. If the target temperature is exceeded or fallen below or the target humidity becomes the speed step by step within the permissible speed interval changed.
  • the speed is regulated based on the entered Rules a to e, the calculation of the Initial variables preferably by means of center of gravity (CoA-Center of Area) or formation of the maximum value average (MoM - Mean of Maximum).

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)
  • Spinning Or Twisting Of Yarns (AREA)
  • Preliminary Treatment Of Fibers (AREA)
  • Spinning Methods And Devices For Manufacturing Artificial Fibers (AREA)
  • Incineration Of Waste (AREA)

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen, mit Sensoren zur Messung von Parametern, welche die Produktion beeinflussen, und mit einer Regelung, die eine an die Sensoren angeschlossene Steuerstufe, eine mit den Stellgrössen beaufschlagte Ansteuerung für die Spinnereimaschine und zwischen Steuerstufe und Ansteuerung einen Fuzzy-Controller aufweist, zur Ableitung von Regelgrössen aus diesen Parametern und zur Bildung von Stellgrössen für die Spinnereimaschine aus den gewonnenen Regelgrössen, wobei diejenigen Parameter, die einen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, durch konventionelle Algorithmen in die Regelung einbezogen sind und eine Eingabestation vorgesehen ist, durch die in die Regelung weitere, insbesondere nicht oder nur schwer messbare Parameter eingebbar sind, und diejenigen Parameter, die keinen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, mittels einer Fuzzy-Logik des Fuzzy-Controllers in die Regelung einbezogen sind.
Aus der EP 0 553 483 ist ein solches System bekannt, mit dem in einem Streckwerk der Textilindustrie der Verzug des Faserbandes gesteuert und/oder geregelt veränderbar ist. Um den Verzug des Faserbandes weiter zu optimieren, ist eine Fuzzy-Control in das Reguliersystem integriert, so dass fehlerbehaftete Messsignale im Reguliersystem on-line korrigierbar sind. Obwohl auf diese Weise viele wichtige Parameter in das System eingegeben werden können, bleiben weitere Einflüsse, die ebenfalls ihre Wirkung zeigen können unberücksichtigt. Dies sind beispielsweise Umwelt- und Umgebungsfaktoren, die praktisch nur subjektiv durch den Menschen erfasst werden können.
Die Erfindung soll nun ein System zur Produktonssteigerung von Spinnereimaschinen angeben, bei dem es möglich ist noch weitergehende, auch subjektiv durch den Menschen empfundene Einflüsse auf die Produktion, für die Gewinnung von Regelgrössen zu erfassen.
Die Aufgabe wird erfindungsgemäss dadurch gelöst, dass in den Fuzzy-Controller (FC) die nicht messbaren Parameter nach dem menschlichen Empfinden eingegeben werden, wobei diese Eingabe in Form von Fuzzy-Sets mit verschiedenen Werten erfolgt.
Der wesentliche Unterschied der Fuzzy-Logik zur traditionellen Regelungstechnik liegt darin, dass die erstere kein Modell des zu regelnden Prozesses benötigt, und dass die Parameter nicht nur einen einzigen definierten Wert, sondern mehrere unscharfe Mengen, die sogenannten Fuzzy-Sets, aufweisen.
Das erfindungsgemässe System hat somit zwei wesentliche Vorteile: Einerseits müssen nicht alle Parameter als mathematisch definierte Funktion der Regelgrössen vorliegen, und andererseits müssen auch nicht alle Parameter zwingend mit einer Sensorik messbar sein. Beide Vorteile führen dazu, dass dem System auch vom Bedienungspersonal wahrgenommene Parameter eingegeben werden können, und das bedeutet wiederum Seiten 1, 2 und 2a einfügen eine beträchtliche Erweiterung der Palette der verwendbaren Parameter.
Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels und der Zeichnungen näher erläutert: es zeigt:
Fig. 1
den Aufbau eines erfindungsgemässen Regelsystems,
Fig. 2
ein Diagramm mit Fuzzy-Sets; und
Fig. 3
eine grafische Darstellung der Regelung der Drehzahl einer Ringspinnmaschine anhand der Fadenbruchzahl.
Fig. 1 zeigt eine Blockbilddarstellung eines Regelsystems für eine Ringspinnmaschine RS, wobei das Regelsystem vorzugsweise auf dem bekannten Datensystem USTER RINGDATA (USTER - eingetragenes Warenzeichen der Zellweger Uster AG) aufbaut und von diesem bekannte Komponenten mitverwendet. Diese bekannten Komponenten sind insbesondere eine sogenannte Maschinenstation MS, an die die verschiedenen Sensoren für zu erfassende Parameter angeschlossen sind, eine Maschineneingabestation ES für Dateneingabe, wie Artikelwechsel, oder Datenangabe, wie Schleichspindelbericht, und eine Motoransteuerung MA der Ringspinnmaschine RS.
Die erwähnten Sensoren sind beispielsweise ein pro Maschinenseite vorgesehener und an der Ringbank entlanggeführter Wandersensor, ein Unterwindsensor und ein Produktionssensor. Der Produktionssensor erfasst die Umdrehungen des Auslaufzylinders am Streckwerk und liefert Basis-Informationen über Produktionsmengen und Abliefergeschwindigkeiten, Häufigkeit und Dauer längerer Stillstände und dergleichen. Mit dem Unterwindsensor wird die Unterwindstellung der Ringbank zur Erfassung der Anzahl und Dauer der Kopsabnahmen registriert. Der Wandersensor ist einmal pro Maschinenseite vorgesehen und wird an der Ringbank entlanggeführt. Er erfasst dabei berührungslos die Rotationsbewegung der Ringläufer und liefert Informationen über Fadenbrüche an jeder Spinnstelle und die mittlere Zeit zu deren Behebung sowie über die mittlere Drehzahl der Ringläufer und somit über die Spinnstellen mit zu geringer Drehzahl.
Die Maschinenstation MS ist über eine Leitung 1 an eine beim Datensystem USTER RINGDATA auch als Zentraleinheit bezeichnete Steuerstufe ST angeschlossen, in der unter anderem die über die Leitung 1 von der Maschinenstation MS erhaltenen Informationen über die messbaren Parameter zu Regelgrössen verarbeitet werden. Die bisher beschriebene Konfiguration des Regelsystems ist aus dem USTER News Bulletin Nr. 27 vom August 1979 "Die Erfassung der Fadenbrüche in der Ringspinnerei" bekannt. Der Wandersensor ist ausserdem in der CH-A-601 093 (= US-A-4,122,657) beschrieben.
Die Motoransteuerung MA erhält auf einer Leitung 2 eine Stellgrösse, zur Verstellung des Antriebs der Ringspinnmaschine RS anhand der in der Steuerstufe ST gewonnenen Regelgrössen. Wesentlich an dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem ist nun der Umstand, dass die Steuerstufe ST nicht nur Informationen über die messbaren Parameter, sondern auch Informationen über nicht messbare Parameter erhält, und dass auch die letzteren Parameter bei der Gewinnung der Regelgrössen berücksichtigt werden. Die Steuerstufe ST erhält die Informationen über die messbaren Parameter von den an die Maschinenstation angeschlossenen Sensoren und die Informationen über nicht messbare Parameter von der mit der Maschinenstation MS über eine Leitung 3 verbundenen Eingabestation ES.
Die traditionelle Regelungstechnik, seien dies Zustandsregler, P-Regler (Regler mit Proportionalanteil, also mit einem Einstellparameter), PI-Regler (Regler mit Proportional- und Integralanteil, also mit zwei Einstellparametern), PID-Regler (Regler mit Proportional-, Integral- und Differentialanteil, also mit drei Einstellparametern) oder dergleichen geht davon aus, dass die Zusammenhänge des zu regelnden Prozesses bekannt und beschreibbar sind und in einem Modell abgebildet werden können. Diese Modellbildung beinhaltet auch Störgrössen wie beispielsweise Temperaturdrift, wobei es auch bekannt ist, die Störgrössen so in die Regelung zu integrieren, dass sie sich auf den Regelprozess nicht negativ auswirken. Aber auch hier muss ein mathematischer Zusammenhang zwischen Störgrösse und Regelgrösse vorliegen. Ist dies nicht der Fall, dann wird die Regelung, von Zufällen abgesehen, versagen.
Auf der anderen Seite ist aber die die Produktion der Ringspinnmaschine wesentlich bestimmende Drehzahl der Spindeln nicht nur von den mit den erwähnten Sensoren überwachten und gemessenen Parametern abhängig, sondern auch von Einflussgrössen wie beispielsweise Klima, Flugstaub, Luftführung oder auch von subjektiven und individuellen Parametern des Bedienungspersonals, wie beispielsweise dessen Arbeitsbelastung. Diese zusätzlichen Einflussgrössen kann man nach zwei unterschiedlichen Kriterien in je zwei Klassen einteilen, wobei sich die beiden Gruppen von Klassen teilweise überschneiden können.
Wenn man als erstes Kriterium die technische Messbarkeit der Einflussgrössen oder Parameter wählt, dann kann man die Parameter in technisch messbare und in technisch nicht messbare einteilen. Nimmt man als Kriterium die Möglichkeit der Herstellung eines mathematischen Zusammenhangs zwischen Parametern und Regelgrössen, dann kann man die Parameter in solche mit und in solche ohne mathematischen Zusammenhang mit der betreffenden Regelgrösse einteilen. Das in Figur 1 dargestellte Regelsystem soll nun ermöglichen, alle vier genannten Klassen von Parametern in die Regelung miteinzubeziehen. Dies wird durch eine Synthese von herkömmlicher adaptiver Regelung und Fuzzy-Logik erreicht.
Bezüglich der Fuzzy-Logik wird auf die mittlerweile umfangreiche Literatur zu diesem Thema verwiesen, beispielsweise auf das Buch "Fuzzy Set Theory and its Applications" von H.-J. Zimmermann, Kluwer Academic Publishers, 1991. Die sogenannten Fuzzy Sets wurden vor 25 Jahren eingeführt, um nicht exakte und unvollständige Datensätze, wie sie in der realen Welt oft auftreten (Bilder, subjektive Beschreibungen) mathematisch zu beschreiben. Während die klassische Steuerungslogik nur die beiden scharfen Werte Ja oder Nein, 0 oder 1 aufweist, kennt die Fuzzy-Logik eine Zugehörigkeitsfunktion, die zur Beschreibung der Zugehörigkeit eines Objekts zu einer bestimmten Menge innerhalb des Bereichs 0 bis 1 beliebige Werte annehmen kann.
Wenn mit Hilfe der Fuzzy-Set-Theorie Regelungstechnik betrieben wird, dann ist die grundlegende Idee dabei die, die Erfahrungen eines menschlichen Prozessoperateurs in das Design des Reglers einfliessen zu lassen. Dabei wird ausgehend von einem Satz linguistischer Regeln, die die Kontrollstrategie des Operateurs beschreiben, ein Regelalgorithmus konstruiert, bei dem die Worte als Fuzzy-Sets definiert sind. Auf diese Weise können Erfahrungen und Intuition implementiert werden und es wird kein Prozessmodell benötigt.
Die erwähnte Synthese der herkömmlichen adaptiven Regelung und der Fuzzy-Logik wird konkret durch die folgenden vier Massnahmen bewirkt:
  • 1. Messung der technisch messbaren Parameter durch Sensoren. Diese Parameter sind beispielsweise die folgenden:
    • Lufttemperatur in °C,
    • Luftfeuchtigkeit in mg/m3,
    • Fadenbruchniveau in Anzahl Fadenbrüche pro 1000 Spindelstunden,
    • statistisch schlechte Spinnstellen (das sind diejenigen Spindeln, die statistisch zu viele Fadenbrüche produzieren, d.h. die um mehr als 3% vom Mittelwert abweichen),
    • Schleicherspindeln (das sind Spindeln mit deutlich abweichenden Drehzahlen, was zu einem Drehungsverlust und somit zu einem veränderten Garncharakter, insbesondere zu einer geringeren Reisskraft, führt),
    • elektrisches Feld in V/m, und so weiter.
  • 2. Bekanntgabe der technisch nicht messbaren Parameter an das System durch Eingabe an der Eingabestation ES nach dem menschlichen Empfinden. Derartige Parameter sind beispielsweise gewisse schwer erfassbare klimatische Faktoren wie die Gewitterneigung (keine, mittlere oder starke Gewitterneigung), oder subjektive Faktoren, wie beispielsweise die Arbeitsbelastung der Bedienungsperson (zu gering, mittel, zu gross), und so weiter.
  • 3. Einbezug derjenigen Parameter, bei denen ein mathematischer Zusammenhang zur Regelgrösse hergeleitet werden kann, in die Regelung durch konventionelle Regelalgorithmen.
  • 4. Einbezug derjenigen Parameter, bei denen ein mathematischer Zusammenhang zur Regelgrösse nicht hergeleitet werden kann, in die Regelung mittels Fuzzy-Logik.
    • Schliesslich ist das Regelsystem so konzipiert, dass weitere, heute noch nicht bekannte Parameter definiert werden können, seien diese technisch messbar oder technisch nicht messbar. Ausserdem kann in das Regelsystem eingegeben werden, welche Beziehung zwischen Parameter und Regelgrösse erwartet wird.
    Die praktische Umsetzung dieser vier Massnahmen erfolgt in den Schritten Bestimmung der Parameter, Definition der Parameter und von deren Beziehung zur Regelgrösse und schliesslich Auswertung der Beziehungen. Die Bestimmung der technisch messbaren Parameter erfolgt analog wie beim USTER RINGDATA, das heisst, dass diese Parameter durch Sensoren automatisch gemessen und an das Regelsystem weitergegeben werden. Beispielsweise werden Fadenbrüche durch den schon erwähnten Wandersensor erfasst, der an jeder Spindel die Läuferdrehzahl misst und eine Läuferdrehzahl von null Umdrehungen pro Zeiteinheit als Fadenbruch interpretiert. Der Wandersensor erfasst also die Spindeldrehzahl und die Fadenbrüche und liefert die entsprechenden Daten an die Maschinenstation MS, von wo sie über die Leitung 1 in die Steuerstufe ST und damit in das Prozessleitsystem gelangen.
    Technisch nicht oder nur mit viel Aufwand messbare Parameter werden zuerst mit einem Namen versehen und anschliessend definiert. So ist beispielsweise Gewitterneigung der Name für die Wahrscheinlichkeit des Aufziehens eines Gewitters. Sie ist von verschiedenen Faktoren abhängig, unter anderem von der allgemeinen Wetterlage, dem Luftdruck, dem örtlichen elektrischen Feld, der örtlichen lonisation der Luft, und so weiter. Zur Definition der Gewitterneigung werden beispielsweise alle Bedienungspersonen einer Spinnerei befragt, welche Gewitterneigung sie subjektiv empfinden, und es wird der Grad der empfundenen Gewitterneigung einer von drei Klassen (keine, mittlere oder starke Gewitterneigung) zugeordnet. Diese Aussagen werden mit der durch Angaben von meteorologischen Fachleuten objektivierten Gewitterneigung verglichen und es werden die genannten drei Klassen in der aus Fig. 2 ersichtlichen Art zusammengestellt. Dabei ist jede Klasse zum Beispiel ein trapezförmiges Fuzzy-Set, mit der Gewitterneigung GN auf der Abszisse und mit der Gewichtung G auf der Ordinate. Typisch für diese Sets ist, dass Ueberlappungsbereiche der einzelnen Zustände existieren, in denen eindeutigen Werten der Gewittemeigung auf der x-Achse mehrere Zustände zugeordnet werden können.
    Bei dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem ist zwischen der Steuerung ST und der Motoransteuerung MA ein Fuzzy-Controller FC angeordnet. Dieser besteht aus einer Regelbasis 4 und einer Interferenzmaschine 5 für die Prämissen und aus einem Aktionsinterface 6 für die Schlussfolgerungen. Streng genommen ist auch die als Bedienungsinterface wirkende Eingabestation ES Bestandteil des Fuzzy-Controllers FC.
    Der Entwurf des Fuzzy-Controllers FC wird grob in folgenden Schritten vollzogen:
    • Definition aller Eingangs- und Ausgangsvariablen
    • Definition der unscharfen Mengen für die linguistischen Variablen, die die Ein- und Ausgangsgrössen repräsentieren. Linguistische Variable sind Wörter und Ausdrücke der Umgangssprache oder einer natürlichen Sprache; beim Beispiel von Fig. 2 heisst die linguistische Variable "Gewitterneigung" Diese Variable soll als Werte die natürlichsprachigen Ausdrücke (keine, mittlere, starke) annehmen können, wobei diese Ausdrücke Namen für die in Fig. 2 dargestellten Fuzzy-Sets sind.
    • Aufstellen der Regeln
    • Festlegung der Interferenzmaschine. Die meisten kommerziellen Systeme erlauben die Wahl zwischen dem Minimum- und dem Algebraic-Produkt-Operator. Der Minimum-Operator ist der Operator für den Durchschnitt von zwei Fuzzy-Sets, der Algebraic-Produkt-Operator ist ein Operator aus der Klasse der T-Normen, das sind zweiwertige Funktionen aus dem Bereich [0,1] x [0,1], die unter anderem monoton sind und das Kommutativ- und das Assoziativgesetz erfüllen.
    • Definition der Berechnung der scharfen Ausgangsgrössen
    • Optimierung des Reglerverhaltens.
    Wie schon erwähnt wurde, wird bei dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem bei der Definition der Eingangsvariablen und deren Beziehung zur Regelgrösse zwischen eindeutig beschreibbaren und nicht mathematisch beschreibbaren Beziehungen unterschieden. Eindeutig beschreibbare Beziehungen sind die Fadenbrüche und das Klima.
    Die Regulierung der Drehzahl anhand der Fadenbrüche ist eine adaptive Regelung, wobei dem System folgende Parameter eingegeben werden können:
    • Einstellung des Soll-Fadenbruchniveaus
    • Einstellung, ab welcher Abweichungsgrösse des Fadenbruchniveaus reguliert werden soll
    • Berücksichtigung der Ausreisser- und/oder der Schleicherspindeln
    • Berücksichtigung aller anderen Einflussparameter anhand des Wahrheitsgrades der Regeln
    • Einstellung des Schleppintervalls (= zu beobachtendes Zeitfenster für die Messgrösse)
    • Einstellung der Drehzahlveränderung pro Regelschritt.
    Die Regulierung der Drehzahl anhand der Klimadaten ist grundsätzlich eine Zustandsregelung, die durch Berücksichtigung der Wahrheitsgrade der anderen Einflussparameter zur adaptiven Regelung erweitert ist. Im System bereits integriert ist eine Tabelle der Verspinnbarkeit von Garnen in Abhängigkeit von Temperatur und Luftfeuchtigkeit; die folgenden Parameter können dem System mitgeteilt werden:
    • Garnmummer
    • Anpassung der im System integrierten Tabelle der Verspinnbarkeit von Garnen in Abhängigkeit von Temperatur und Luftfeuchtigkeit
    • Einstellung, ab welcher Abweichungsgrösse des Klimas (Temperatur und Luftfeuchtigkeit) reguliert werden soll
    • Einstellung der Drehzahlveränderung pro Regelschritt.
    Neben den eindeutig beschreibbaren Beziehungen kennt das Regelsystem noch die folgenden Beziehungen zwischen den einzelnen Einflussgrössen (Eingangsvariablen) und der Regelgrösse:
  • a. Je grösser die Einflussgrösse, desto kleiner die Regelgrösse,
  • b. je kleiner die Einflussgrösse, desto grösser die Regelgrösse,
  • c. je kleiner die Einflussgrösse, desto kleiner die Regelgrösse,
  • d. je grösser die Einflussgrösse, desto grösser die Regelgrösse,
  • e. alle Kombinationen von a bis d verknüpft mit allen Einflussgrössen.
    • Weiter kann dem System der zu erwartende Wahrheitsgrad der Beziehungen eingegeben werden, wodurch eine kontinuierliche Anpassung des Systems anhand von Erfahrungswerten erfolgt.
    Für die Auswertung der Beziehungen werden dem Systen Grenzwerte für die Drehzahlen eingegeben, innerhalb derer sich die Regelung bewegen darf (minimale unter maximale obere Drehzahl). Ausserdem wird bei der Auswertung die eingegebene Drehzahlveränderung, d.h. die Absenkung oder Steigerung der Drehzahl, pro Regelschritt und pro Erfassungsgrösse verwendet.
    Bei den Fadenbrüchen erfolgt bei Ueber- oder Unterschreiten des Soll-Fadenbruchniveaus über die Beobachtungsdauer des Schleppintervalls die Drehzahlregulierung schrittweise innerhalb des zulässigen Drehzahlintervalls unter Berücksichtigung und Nachführung des Wahrheitsgrades.
    Fig. 3 zeigt eine grafische Darstellung der Regelung der Drehzahl einer Ringspinnmaschine anhand der Fadenbruchzahl. In der oberen Hälfte der Figur ist die Drehzahl D (in Umdrehungen pro Minute) und in der unteren Hälfte ist die Fadenbruchrate FDB (in Anzahl Fadenbrüche pro tausend Spindellaufstunden) jeweils über der Zeit t aufgetragen. Ausserdem sind die zulässige maximale obere Drehzahl Do, die zulässige minimale untere Drehzahl Du, das Soll-Fadenbruchniveau FBs sowie symmetrisch zu diesem liegende, jeweils um 5% beabstandete Grenzen für die Abweichungen der Fadenbruchrate eingezeichnet.
    Darstellungsgemäss läuft die Ringspinnmaschine zum Zeitpunkt t1 mit einer Drehzahl D1, wobei die Fadenbruchrate knapp oberhalb des Soll-Fadenbruchniveaus FBs liegt. Zum Zeitpunkt t2 überschreitet die Fadenbruchrate die Grenze FBs+5%, worauf die Drehzahl um den eingestellten Betrag abgesenkt wird. Da die Fadenbruchrate aber weiter steigt und beim Zeitpunkt t3 die Grenze FBs+10% übersteigt, und da auch die Zeit t2-t1 grösser als das eingestellte Schleppintervall ist, wird zu diesem Zeitpunkt die Drehzahl D erneut um den eingestellten Betrag abgesenkt, und so weiter.
    Beim Einflussfaktor Klima (Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit) erfolgt die Regelung analog wie bei den Fadenbrüchen. Bei Ueber- oder Unterschreiten der Soll-Temperatur oder der Soll-Feuchtigkeit wird die Drehzahl schrittweise innerhalb des zulässigen Drehzahlintervalls geändert.
    Bei den nicht mathematisch beschreibbaren Beziehungen erfolgt die Drehzahlregulierung anhand der eingegebenen Regeln a bis e, wobei die Berechnung der Ausgangsgrössen vorzugsweise mittels Schwerpunktbildung (CoA-Center of Area) oder Bildung des Höchstwertmittels (MoM - Mean of Maximum) erfolgt.

    Claims (4)

    1. System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen (RS), mit Sensoren zur Messung von Parametern, welche die Produktion beeinflussen, und mit einer Regelung, die eine an die Sensoren angeschlossene Steuerstufe (ST), eine mit den Stellgrössen beaufschlagte Ansteuerung (MA) für die Spinnereimaschine und zwischen Steuerstufe und Ansteuerung einen Fuzzy-Controller (FC) aufweist, zur Ableitung von Regelgrössen aus diesen Parametern und zur Bildung von Stellgrössen für die Spinnereimaschine aus den gewonnenen Regelgrössen, wobei diejenigen Parameter, die einen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, durch konventionelle Algorithmen in die Regelung einbezogen sind und eine Eingabestation vorgesehen ist, durch die in die Regelung weitere, insbesondere nicht oder nur schwer messbare Parameter eingebbar sind, und diejenigen Parameter, die keinen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, mittels einer Fuzzy-Logik des Fuzzy-Controllers in die Regelung einbezogen sind, dadurch gekennzeichnet, dass in den Fuzzy-Controller (FC) die nicht messbaren Parameter nach dem menschlichen Empfinden eingegeben werden, wobei diese Eingabe in Form von Fuzzy-Sets mit verschiedenen Werten erfolgt.
    2. System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die genannten nicht messbaren Parameter durch Umwelt und Umgebungsfaktoren und/oder durch das Bedienungspersonal subjektiv festgestellte Faktoren gebildet sind.
    3. System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die genannten nicht messbaren Parameter durch die Gewitterneigung und/oder durch die Arbeitsbelastung des Bedienungspersonals gebildet sind.
    4. System nach einem der Ansprüche 1 - 3, bei welchem die gewonnenen Stellgrössen auf den Antrieb der Spinnereimaschine wirken und deren Drehzahl beeinflussen, dadurch gekennzeichnet, dass für den jeweiligen Parameter Sollwerte und für die Drehzahl ein zulässiges Intervall vorgegeben wird, und dass die Regulierung der Drehzahl in diskreten Schritten erfolgt.
    EP94110331A 1993-07-14 1994-07-04 System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen Expired - Lifetime EP0634507B2 (de)

    Applications Claiming Priority (3)

    Application Number Priority Date Filing Date Title
    CH02108/93A CH687994A5 (de) 1993-07-14 1993-07-14 Vorrichtung zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen.
    CH2108/93 1993-07-14
    CH210893 1993-07-14

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