EP1258551B1 - Verfahren zum Betreiben einer Webmaschine - Google Patents

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EP1258551B1
EP1258551B1 EP01111305A EP01111305A EP1258551B1 EP 1258551 B1 EP1258551 B1 EP 1258551B1 EP 01111305 A EP01111305 A EP 01111305A EP 01111305 A EP01111305 A EP 01111305A EP 1258551 B1 EP1258551 B1 EP 1258551B1
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EP
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control system
neuro
signals
parameters
machine
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Gregor Dr. Diehl
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Berger Lahr GmbH and Co KG
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Berger Lahr GmbH and Co KG
Berger Lahr Positec GmbH and Co KG
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    • DTEXTILES; PAPER
    • D03WEAVING
    • D03DWOVEN FABRICS; METHODS OF WEAVING; LOOMS
    • D03D49/00Details or constructional features not specially adapted for looms of a particular type
    • D03D49/04Control of the tension in warp or cloth
    • DTEXTILES; PAPER
    • D03WEAVING
    • D03DWOVEN FABRICS; METHODS OF WEAVING; LOOMS
    • D03D51/00Driving, starting, or stopping arrangements; Automatic stop motions
    • D03D51/02General arrangements of driving mechanism

Definitions

  • the invention relates to a method for operating a weaving machine the warp let-off adjustment algorithm and the warp let-off adjustment parameters as well as the take-off adjustment algorithm and the take-off adjustment parameters for the machine type via sensors detectable Signals and / or signals entered by an operator can be set and the control of the Weaving machine is effected.
  • EP 0 523 581 B1 describes a method for operating a Weaving machine became known in the case between the two drives a direct control connection from the weaving device and the warp beam is realized, which acts like a mechanical connecting gear.
  • the Warp let control receives information about the start respectively the working speed of the weaving facility and controls accordingly Drive of the warp beam.
  • such a control does not record all the parameters that are necessary are to ensure a perfect weaving process.
  • the inventor has therefore set himself the task of optimal autonomous Control and regulation of a weaving machine to create the independently adapts to the relevant circumstances.
  • the above problems mentioned should be avoided as far as possible or at least reduced to weaving errors and machine downtime too minimize.
  • the different material properties as well as the current actual values and environmental conditions are recorded and missing or incorrect parameter specifications can be corrected autonomously.
  • a neuro-fuzzy control system contains and which is provided with the same signals as the previous algorithms and in which the material to be processed characterizing parameters are entered and that the Calculation results of the neuro-fuzzy control system in the algorithms and the controller manipulated variables are incorporated.
  • a neural network and fuzzy logic contains and which is provided with the same signals as the previous algorithms and in which the material to be processed characterizing parameters are entered and that the Calculation results of the neuro-fuzzy control system in the algorithms and the controller manipulated variables are incorporated.
  • fuzzy logic contains and which is provided with the same signals as the previous algorithms and in which the material to be processed characterizing parameters are entered and that the Calculation results of the neuro-fuzzy control system in the algorithms and the controller manipulated variables are incorporated.
  • the neural network interprets and correlates the continuously recorded signals with the available information and data.
  • the current state corresponding models, tables and algorithms in the Fuzzy logic selected.
  • there is feedback from current condition of the weaving machine which becomes independent Adapt the neural network for future behavior.
  • the in Neuro-fuzzy control system interprets existing information and made decisions independently. Through these decisions the control parameters and the structure of the control as optimally as possible current prevailing conditions and boundary conditions adapted. It the basic controller behavior and the Controller working range and an additional fine correction of the Controller manipulated variables taking into account the actual values; Feedback as well as the prevailing environmental conditions.
  • the drawing shows schematically the control and regulation process for Operating a weaving machine.
  • the parameters are in column 1 included, which relate to the machine type and the physical Obtaining conditions during the weaving process.
  • Column 2 concerns the parameters related to the yarn.
  • these parameters are indicated as control signals in the control or regulating devices 7 to 9 of the weaving machine entered.
  • the device 7 contains the warp let-off adjustment algorithm and the warp let adjustment parameters. It is the basis of control variable 10, which leads to warp beam 11.
  • the device 8 contains the Deduction Adjustment Algorithm and Deduction Adjustment Parameters. Of you run out of the control manipulated variable 12, which leads to the goods tree 13.
  • the Device 9 represents the neuro-fuzzy control system which one Neural network 14 and the fuzzy logic 15 is included.
  • the one in the neuro-fuzzy control system incoming signals are processed in according to the models, tables and rules contained therein and those derived from them resulting results fed into facilities 7 and 8, like that is indicated by arrows 16 and 17.
  • Via the measured value acquisition 18, are the environmental conditions such as humidity and temperature detected and as signals via line 19 in the neuro-fuzzy control system 9 entered.
  • the neuro-fuzzy control system 9 is connected to the controller manipulated variables 10 and 12 and issues this one Fine correction with the device 20 and the arrows 21 and 22 is displayed.
  • the warp beam 11 and the goods beam 13 take place a feedback which is indicated by the arrows 23, 24 and 25; about the actual values on warp beam 11 and warp beam 13.
  • These actual values are also in the neuro-fuzzy control system 9 and in the signals to the Means 7, 8 and 20 introduced.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Looms (AREA)
  • Auxiliary Weaving Apparatuses, Weavers' Tools, And Shuttles (AREA)

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Webmaschine bei dem der Kettablasseinstellalgorithmus und die Kettablaßeinstellparameter sowie der Warenabzugeinstellalgorithmus und die Warenabzugeinstellparameter für den Maschinentyp über von Sensoren erfassbare Signale und / oder von einer Bedienungsperson eingegebenen Signale eingestellt werden und über Reglerstellgrößen die Steuerung der Webmaschine bewirkt wird.
Stand der Technik
Durch die EP 0 523 581 B1 ist ein Verfahren zum Betreiben einer Webmaschine bekannt geworden, bei dem zwischen den beiden Antrieben von Webeinrichtung und Kettbaum eine direkt wirkende Steuerverbindung realisiert ist, die wie ein mechanisches Verbindungsgetriebe wirkt. Die Kettablasssteuerung erhält Informationen über den Start beziehungsweise die Arbeitsgeschwindigkeit der Webeinrichtung und steuert entsprechend den Antrieb des Kettbaums. Für den Warenabzug ist ein separater Antrieb vorgesehen, der mit der Kettablass- und Warenabzugssteuerung verbunden ist. Eine solche Steuerung erfasst jedoch nicht alle Parameter die notwendig sind um einen einwandfreien Webvorgang zu gewährleisten.
Um ein möglichst fehlerfreies Gewebe zu erhalten ist es erforderlich, die vorhanden Gegebenheiten in ihrer Gesamtheit zu erfassen. Hierzu gehören alle Steuerungs- und Regelungsparameter für den betreffenden Maschinentyp. Zugrunde gelegt werden hierfür die als fest angenommenen Maschinengegebenheiten wie Kettbaumdurchmesser, Regler /Einstellparameter, Fadenspannungs-Sollwert und dergleichen, die von Sensoren erfassbar bzw. vom Maschinenbediener über ein Bedienpult in die Steuerung der Maschine eingegeben werden. Weitere Steuerungs- und Regelungsparameter betreffen das verwendete Material. Die Materialwerte sind ebenfalls in die Maschinensteuerung einzugeben. Hinzu kommen die während des Webvorgangs auftretenden physischen Gegebenheiten wie der minimale und maximale Kettbaumdurchmesser, die Anzahl und Aufteilung der symmetrisch oder asymmetrisch auszuführenden Schaftwechsel und die bei jedem Anlauf der Maschine vorzugebenden aktuellen Kettbaumdurchmesser.
Schließlich wird die Verfügbarkeit der Maschine sowie die Qualität der Webware auch durch die herrschenden Umgebungsbedingungen wie Luftfeuchtigkeit und Temperatur beeinflusst.
Die Nicht-Einhaltung bzw. Nicht-Einführung entsprechender Signale in die Steuerung einer Webmaschine hat eine minderwertige Qualität des gewebten Materials zur Folge.
Darstellung der Erfindung
Der Erfinder hat sich deshalb die Aufgabe gestellt, eine optimale autonome Steuerung und Regelung einer Webmaschine zu schaffen, die sich selbständig an die betreffenden Gegebenheiten anpasst. Die oben genannten Probleme sollen weitestgehend vermieden bzw. zumindest reduziert werden, um Webfehler und Maschinenstillstandzeiten zu minimieren. Es sollen die verschiedenen Materialeigenschaften sowie die aktuellen IST-Werte und Umgebungsbedingungen erfasst werden und fehlende oder falsche Parametervorgaben autonom korrigiert werden.
Die Lösung der gestellten Aufgabe erfolgt bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß dadurch, dass ein Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem vorgesehen ist, das ein Neuronales Netz und eine Fuzzy-Logik enthält und das mit denselben Signalen versehen wird, wie die bisherigen Algorithmen und in welche die das zu verarbeitende Material charakterisierenden Parameter eingegeben werden und dass die Rechenergebnisse des Neuro-Fuzzy-Steuerungssystems in die Algorithmen und die Reglerstellgrößen einfließen. In Folge dieses Vorgehens entsteht eine Erweiterung der bisher bekannten Verfahren zur Steuerung und Regelung einer Webmaschine um ein Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem. Dieses ist logisch unterteilt in eine Fuzzy-Logik und ein Neuronales Netz. Die Neuronalen Netze können entweder als reine Softwarelösung oder als Hardware realisiert werden.
Durch ein kontinuierliches Erfassen der vorherrschenden Umgebungsbedingungen wie Luftfeuchtigkeit und Temperatur, der Streckenist-Werte sowie der Bedienereingaben durch das Neuronale Netz und die Fuzzy-Logik wird eine neue Reglerstruktur geschaffen. Das Neuronale Netz interpretiert und korreliert die kontinuierlich erfassten Signale mit den vorliegenden Informationen und Daten. Resultierend daraus werden die dem aktuellen Zustand entsprechenden Modelle, Tabellen und Algorithmen in der Fuzzy-Logik ausgewählt. Gleichzeitig erfolgen Rückmeldungen vom augenblicklichen Zustand der Webmaschine, die zum selbständigen Adaptieren des Neuronalen Netzes für zukünftiges Verhalten dienen.
Anhand des in das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem eingelernten Modelle und Regeln sowie der kontinuierlich nachtrainierten Daten werden die im Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem vorliegenden Informationen interpretiert und selbständig Entscheidungen getroffen. Durch diese Entscheidungen werden die Regelparameter sowie die Struktur der Regelung möglichst optimal an die aktuell vorherrschenden Gegebenheiten und Randbedingungen adaptiert. Es erfolgt ein Festlegen des grundsätzlichen Reglerverhaltens und des Reglerarbeitsbereichs und eine zusätzliche Feinkorrektur der Reglerstellgrößen unter Berücksichtigung der IST-Werte; Rückmeldungen, sowie der vorherrschenden Umgebungsbedingungen.
Durch das Adaptieren der Reglerparameter und der Reglerstruktur beim Neustart der Maschine an vorgegebene Daten oder bekanntes Wissen wird das Einschwingverhalten des Reglersystems verkürzt, da das Reglersystem sich nicht über einen längeren Webvorgang an die optimale Einstellung adaptieren muß. Webfehler und Maschinenausfälle werden somit vermieden.
Das Erfassen der Rückmeldungen sowie zusätzlicher Daten aus der Umgebung verführt zu einer kontinuierlichen Korrektur der eigentlichen Reglerstellgröße um einen durch das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem eingestellten Reglerarbeitspunkt. Das aus Regler und Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem bestehende Regelsystem bietet somit den Vorteil, dass schon von Beginn an die Regelgüte im Vergleich zu herkömmlichen Systemen höher ist und im Laufe des Prozesses kontinuierlich durch das Training der aktuellen Messwerte steigt. Dieses eingelernte Wissen steht für zukünftige Neustarts wiederum als Basiswissen zur Adaption der Reglerparameter und Reglerstruktur zur Verfügung.
Ausführung der Erfindung
Anhand eines Ausführungsbeispiels wird die Erfindung näher erläutert.
Die Zeichnung zeigt schematisch das Steuer und Regelungsverfahren zum Betreiben einer Webmaschine. In der Kolumne 1 sind die Parameter enthalten, welche sich auf die Maschinentype und die physischen Gegebenheiten während des Webvorgangs beziehen. Die Kolumne 2 betrifft die mit dem Garn in Verbindung stehenden Parameter. Wie mit den Pfeilen 3 bis 6 angedeutet, werden diese Parameter als Steuer- bzw. Reglersignale in die Steuer, beziehungsweise Regeleinrichtungen 7 bis 9 der Webmaschine eingegeben. Die Einrichtung 7 enthält den Kettablasseinstellalgorithmus und die Kettablasseinstellparameter. Von ihr geht die Regelstellgröße 10 aus ,die zum Kettbaum 11 führt. Die Einrichtung 8 enthält den Warenabzugseinstellalgorithmus und die Warenabzugeinstellparameter. Von ihr geht die Regelstellgröße 12 aus, die zum Warenbaum 13 führt. Die Einrichtung 9 stellt das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem dar, welches ein Neuronales Netz 14 und die Fuzzy-Logik 15 enthält ist. Die in das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem einfließenden Signale werden darin verarbeitet, gemäß den darin enthaltenen Modellen, Tabellen und Regeln und die daraus resultierenden Ergebnisse in die Einrichtungen 7 und 8 eingespeist, wie das mit den Pfeilen 16 und 17 angezeigt ist. Über die Meßwerterfassung 18, werden die Umgebungsbedingungen wie Luftfeuchtigkeit und Temperatur erfaßt und als Signale über die Leitung 19 in das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem 9 eingegeben. Das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem 9 ist mit den Reglerstellgrößen 10 und 12 verbunden und erteilt diesen eine Feinkorrektur was mit der Einrichtung 20 und den Pfeilen 21 und 22 angezeigt ist. Gleichzeitig erfolgt vom Kettbaum 11 und vom Warenbaum 13 eine Rückmeldung welche durch die Pfeile 23, 24 und 25 angezeigt ist; über die IST-Werte am Kettbaum 11 und Warenbaum 13. Diese IST-Werte werden ebenfalls in dem Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem 9 und in die Signale zu den Einrichtungen 7, 8 und 20 eingebracht.

Claims (3)

  1. Verfahren zum Betreiben einer Webmaschine bei dem der Kettablasseinstellalgorithmus und die Kettablaßeinstellparameter sowie der Warenabzugeinstellalgorithmus und die Warenabzugeinstellparameter für den Maschinentyp über von Sensoren erfassbare Signale und/oder von einer Bedienungsperson eingegebenen Signalen eingestellt werden und über Reglerstellgrößen die Steuerung der Webmaschine bewirkt wird, dadurch gekennzeichnet, dass ein Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem (9) vorgesehen ist, das ein neuronales Netz (14) und eine Fuzzy-Logik (15) enthält, und das mit denselben Signalen (5) versehen wird wie obige Algorithmen (7, 8) und in welche die das zu verarbeitende Material charakterisierenden Parameter (2) eingegeben werden und dass die Rechenergebnisse des Neuro-Fuzzy-Steuerungssystems (9) in die Algorithmen (7, 8) und Reglerstellgrößen (10, 12) einfließen.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem (9) die Signale der Meßwerte der Umgebungsbedingungen eingegeben werden.
  3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, d.g., daß an der Webmaschine (11, 13) abgegriffene Signale (25) in das Neuro-Fuzzy-Steuerungssystem (9) als Rückmeldungen einfließen.
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