JP2002542810A - 練り粉製品製造装置内の工程管理と工程監視の適正化方法と装置 - Google Patents
練り粉製品製造装置内の工程管理と工程監視の適正化方法と装置Info
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Classifications
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- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F26—DRYING
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- F26B21/00—Arrangements or duct systems, e.g. in combination with pallet boxes, for supplying and controlling air or gases for drying solid materials or objects
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-
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Abstract
Description
と工程監視を最適化する方法とこの方法を実施するための装置とに関する。
とえば練り粉粗製品のプレスの工程の一部分と練り粉製品の乾燥及び冷却に関す
ることである。EP−A0129892B1には練り粉製品の加熱、湿潤、乾燥
、冷却を制御しながら行う連続運転中に長い練り粉製品を乾燥する装置と方法が
記載されている。ターボシステムにおいては温度・時間・体系が定められている
。EP−A−0540699B1には乾燥後と開梱後の練り粉製品の破損を回避
するために製品の水分を調整する進歩した方法が記載されている。温度と空気湿
度が調整される。その場合練り粉製品がまだ温かい状態で行われる乾燥の最終局
面で表面に改めて水分添加を行い、その直後練り粉製品の温度を60°C以下に
下げる。EP−A−0322053B1にはAW値を利用した類似の解決法が記
載されている。
グ要素を交互に備えた2本の作業軸を有する混合練成機の形態のものがA−04
26766B1に、或いはDE−4417357A1に記載されている。
選定された工程に合う過程制御と装置の状態の目視化をも可能にする。センサー
についてはたとえば温度及び湿度のセンサー、回転数計器或いは圧力センサーが
知られている。しかし異なる原料値、器械の磨耗或いはこれらのセンサー間の偏
差によりオンラインの最適化は図れない。公知の問題領域は処理操作人員の能力
も関係あるが、原料(穀粉と粗挽穀粉等の品質と湿度の変化)、処理室の温・湿
度、練り粉粗製品水分と乾燥条件の変動、一定しない機械特性等にある。
。
では実験データ或いはエキスパートの知識により、制御値が製品の品質によって
異なる目標値設定が行われる。この目標値設定により作業点が最適化され、安定
化され、機械制御に組み込まれた調整機が配設される。この調整機は工程を制御
するファジー調整機でよい。検出されたデータを入力し且つ記憶させた後自動的
に比調整距離用調整が適応し、特有の調整機がつくられる。後者は調整環境に組
み込まれているコード発生機の使用下で行われる。
ム先端との間に取り付ける。
たらすことができる時間離散的なダイナミックなファジー調整素子を有する調整
機が記載されている。
似物を製造するための装置内での個々の工程の管理の最適化を図ることにある。
この開発によりインテリジェント・ソフトウェア・テクノロジーの適用によりプ
レス及び乾燥の調整並びに工程監視の改善が可能になる。特に調節機の調整が簡
単になり且つ欠陥品が減少する。
視覚的センサー(これもソフトセンサー)のようなインテリジェント・ソフトウ
ェア・テクノロジーの適用により解決される。最終製品の水分を許容限界に保つ
ことができる。今までは、乾燥機内の製品状態に関する情報を得ることができな
かった。更にその上製品湿度測定及び/或いは重量減少測定を行うために乾燥機
内でオンラインセンサーを用いて環境曲線と製品湿度曲線を調整することができ
る。
しても殆ど成果は挙がらないという認識にある。基本は製品特性と機械動作との
間の交互作用である。この場合工程パラメータ(たとえば機械調整、原料、レセ
フプトミキシング)と製品特性(たとえば水分量、色、粘度)との間に、スタテ
ィックで且つインテリジェントなソフトウェア・テクノロジーによりいくつかの
モデルが造られる。
)にはエキスパートシステム、ニューロネットワーク、ファジーロジック、遺伝
アルゴリズム(縮閉線的〔エヴォリュウショナリー〕アルゴリズム)が含まれる
。これらはたとえば、1998年34号エレクトローニク(Elektronik) に記載
されたP.アウエル(Auer)の「自動制御におけるソフトコンピューティン
グ」(SoftComputing in der Automation)に記載されている。
ハイブリッド・モデルが生じる。これらのモデルは既に在るエキスパート知識(
たとえばファジー・制御を行う場合)も経験的データ(たとえばスタティック実
験計画及び工程実験により得られ且つニューロネットワークでモデル化される)
も共に考慮に入れることができる。その他、これらのモデルは従来の分析的モデ
ル(たとえば物理的モデル或いは回帰計算に基づくもの)と組み合わされて同じ
くハイブリッドと称される。
ークの構造とパラメータの自動的形成或いは工程データに基づくファジー・制御
の自動的形成)を可能にする新規な方法も現れる。こうして適性なオンラインモ
デル適応性が簡単に達成される。
)までも適正化することができる。こうして目標に向けた、モデルに基づく、適
性な制御が可能になる。こうして特に非直線的システムをより良く制御すること
ができる。
関する制御に適応性があるということである。その場合装置は人員に無関係に運
転できる。簡単な工程の適応性ある制御は公知であるが、しかしこの種の複合的
工程には転用できない。
機と自己学習する制御機に換えることも同様に可能である。
るために室内環境を考慮に入れて乾燥機/冷却機を室内環境にのゆるやかになじ
ませるべきである。
或いは視覚的なオンライン測定によって補償される。室内環境の測定と個々の帯
域における乾燥機温・湿度調和の適応とによって最終製品を安定させることがで
きる。特にサイロへ移送する途中での最終製品の破損頻度も低下する。
定める規準を長期にわたって一定に保つことができる。特に製品に関する制御値
(たとえば製品湿度)の調整が行われる。各制御値を測定可能にして、障害度を
低下させることができる。最終製品安定化に際しては室内環境を個々の乾燥機域
の環境のオンライン制御と、場合によっては製品通気の操作と関連させるべきで
ある。製品プレスは練り粉製品水分と練り粉製品密度のような製品特性を保持す
るためのヴァーチャルセンサー(virtueller sensor) としても使用することが
できる。
最初に表示する。その際製品規準値を基にしたレセプト出発値がきまる。学習デ
ータ、専門知識、物理的実情に基づいて規準値に基づいたレセプト値のモデル化
と算出が行われる。製品交替の際、新規の製品規準値を得るためのレセプト値が
十分に類似しているかどうかの比較が行われる。
よって大まかな欠陥が認められ、区別されて、その際オペレータはどの欠陥を抑
制し除去すべかの指示を受けなければならない。
偏差と設定値変更との間の関連がモデル化される。オペレータは目標規準値を所
望の値に合わせて、新規設定値を自動的に設定することができる。手動による適
応も同様に可能である。
ト1から原料がたとえばEP−A−0426766B1に記載の混合練成機2に
入る。そこで原料を強力に混合し且つこねて練り粉粗製品にする。
る。プレスウォームによって練り粉粗製品が造られる。長物品の場合にはディフ
ューザ4が接続される。
機6、最終乾燥機7、冷却機8に入る。これらの機械の中でEP−A−1298
92及び/或いはEP−A540699に記載の乾燥工程が実施される。練り粉
製品は通常湿度が11〜13%、特に12,5%になって冷却機から出て行く。
続いて乾燥練り粉製品が通常の仕方で切断され、袋詰めされる。 乾燥機5、6、7の個々の区画部分と冷却機8とにおいて練り粉製品の水分と重
量減少は常にオンラインセンサー9で検出される。このようなオンラインセンサ
ー9はプレスウォーム3やディフューザ4内でも可能である。
定の品質のまま欠陥製品を目に見えるように減らすことができる。
置
と工程監視を最適化する方法とこの方法を実施するための装置とに関する。
とえば練り粉粗製品のプレスの工程の一部分と練り粉製品の乾燥及び冷却に関す
ることである。EP−A0129892B1には練り粉製品の加熱、湿潤、乾燥
、冷却を制御しながら行う連続運転中に長い練り粉製品を乾燥する装置と方法が
記載されている。ターボシステムにおいては温度・時間・体系が定められている
。EP−A−0540699B1には乾燥後と開梱後の練り粉製品の破損を回避
するために製品の水分を調整する進歩した方法が記載されている。温度と空気湿
度が調整される。その場合練り粉製品がまだ温かい状態で行われる乾燥の最終局
面で表面に改めて水分添加を行い、その直後練り粉製品の温度を60°C以下に
下げる。EP−A−0322053B1にはAW値を利用した類似の解決法が記
載されている。
グ要素を交互に備えた2本の作業軸を有する混合練成機の形態のものがA−04
26766B1に、或いはDE−4417357A1に記載されている。
選定された工程に合う過程制御と装置の状態の目視化をも可能にする。センサー
についてはたとえば温度及び湿度のセンサー、回転数計器或いは圧力センサーが
知られている。しかし異なる原料値、器械の磨耗或いはこれらのセンサー間の偏
差によりオンラインの最適化は図れない。公知の問題領域は処理操作人員の能力
も関係あるが、原料(穀粉と粗挽穀粉等の品質と湿度の変化)、処理室の温・湿
度、練り粉粗製品水分と乾燥条件の変動、一定しない機械特性等にある。
。
では実験データ或いはエキスパートの知識により、制御値が製品の品質によって
異なる目標値設定が行われる。この目標値設定により作業点が最適化され、安定
化され、機械制御に組み込まれた調整機が配設される。この調整機は工程を制御
するファジー調整機でよい。検出されたデータを入力し且つ記憶させた後自動的
に比調整距離用調整が適応し、特有の調整機がつくられる。後者は調整環境に組
み込まれているコード発生機の使用下で行われる。
ム先端との間に取り付ける。
たらすことができる時間離散的なダイナミックなファジー調整素子を有する調整
機が記載されている。
特に繊維の製品シートの熱処理の制御と管理のための方法が記載されている。当
業者の知識に基づいて、公知のファジー制御装置により置換される制御戦略が個
々に設定される。その場合、たとえば乾燥機の投入口の所や排出口の所の製品温
度、投入口の所や排出口の所の周囲空気温度と製品湿度などのような所定の工程
パラメータが検出されてファジー制御装置のための入力データとして役立てられ
る。ファジー制御装置の出力データは製品速度の制御に役立つ。
の工程に際して切片の水分が重量測定によって定められる。この重量測定に基づ
く所定の水分は温度値或いは圧縮切片量のような、他のパラメータと共にファジ
ーユニットの入力値に加えられる。ファジーユニットの初原信号は変化する水分
を計算に入れながら切片乾燥のための制御信号として利用される。
ファジーロジック制御について記載されている。即ち洗浄工程と乾燥工程のため
の運転パラメータが制御される。
似物を製造するための装置内での個々の工程の管理の最適化を図ることにある。
この開発によりインテリジェント・ソフトウェア・テクノロジーの適用によりプ
レス及び乾燥の調整並びに工程監視の改善が可能になる。特に調節機の調整が簡
単になり且つ欠陥品が減少する。
視覚的センサー(これもソフトセンサー)のようなインテリジェント・ソフトウ
ェア・テクノロジーの適用により解決される。最終製品の水分を許容限界に保つ
ことができる。今までは、乾燥機内の製品状態に関する情報を得ることができな
かった。更にその上製品湿度測定及び/或いは重量減少測定を行うために乾燥機
内でオンラインセンサーを用いて環境曲線と製品湿度曲線を調整することができ
る。
しても殆ど成果は挙がらないという認識にある。基本は製品特性と機械動作との
間の交互作用である。この場合工程パラメータ(たとえば機械調整、原料、レセ
フプトミキシング)と製品特性(たとえば水分量、色、粘度)との間に、スタテ
ィックで且つインテリジェントなソフトウェア・テクノロジーによりいくつかの
モデルが造られる。
)にはエキスパートシステム、ニューロネットワーク、ファジーロジック、遺伝
アルゴリズム(縮閉線的〔エヴォリュウショナリー〕アルゴリズム)が含まれる
。これらはたとえば、1998年34号エレクトローニク(Elektronik) に記載
されたP.アウエル(Auer)の「自動制御におけるソフトコンピューティン
グ」(SoftComputing in der Automation)に記載されている。
ハイブリッド・モデルが生じる。これらのモデルは既に在るエキスパート知識(
たとえばファジー・制御を行う場合)も経験的データ(たとえばスタティック実
験計画及び工程実験により得られ且つニューロネットワークでモデル化される)
も共に考慮に入れることができる。その他、これらのモデルは従来の分析的モデ
ル(たとえば物理的モデル或いは回帰計算に基づくもの)と組み合わされて同じ
くハイブリッドと称される。
ークの構造とパラメータの自動的形成或いは工程データに基づくファジー・制御
の自動的形成)を可能にする新規な方法も現れる。こうして適性なオンラインモ
デル適応性が簡単に達成される。
)までも適正化することができる。こうして目標に向けた、モデルに基づく、適
性な制御が可能になる。こうして特に非直線的システムをより良く制御すること
ができる。
関する制御に適応性があるということである。その場合装置は人員に無関係に運
転できる。簡単な工程の適応性ある制御は公知であるが、しかしこの種の複合的
工程には転用できない。
機と自己学習する制御機に換えることも同様に可能である。
るために室内環境を考慮に入れて乾燥機/冷却機を室内環境にのゆるやかになじ
ませるべきである。
或いは視覚的なオンライン測定によって補償される。室内環境の測定と個々の帯
域における乾燥機温・湿度調和の適応とによって最終製品を安定させることがで
きる。特にサイロへ移送する途中での最終製品の破損頻度も低下する。
定める規準を長期にわたって一定に保つことができる。特に製品に関する制御値
(たとえば製品湿度)の調整が行われる。各制御値を測定可能にして、障害度を
低下させることができる。最終製品安定化に際しては室内環境を個々の乾燥機域
の環境のオンライン制御と、場合によっては製品通気の操作と関連させるべきで
ある。製品プレスは練り粉製品水分と練り粉製品密度のような製品特性を保持す
るためのヴァーチャルセンサー(virtueller sensor) としても使用することが
できる。
最初に表示する。その際製品規準値を基にしたレセプト出発値がきまる。学習デ
ータ、専門知識、物理的実情に基づいて規準値に基づいたレセプト値のモデル化
と算出が行われる。製品交替の際、新規の製品規準値を得るためのレセプト値が
十分に類似しているかどうかの比較が行われる。
よって大まかな欠陥が認められ、区別されて、その際オペレータはどの欠陥を抑
制し除去すべかの指示を受けなければならない。
偏差と設定値変更との間の関連がモデル化される。オペレータは目標規準値を所
望の値に合わせて、新規設定値を自動的に設定することができる。手動による適
応も同様に可能である。
ト1から原料がたとえばEP−A−0426766B1に記載の混合練成機2に
入る。そこで原料を強力に混合し且つこねて練り粉粗製品にする。
る。プレスウォームによって練り粉粗製品が造られる。長物品の場合にはディフ
ューザ4が接続される。
機6、最終乾燥機7、冷却機8に入る。これらの機械の中でEP−A−1298
92及び/或いはEP−A540699に記載の乾燥工程が実施される。練り粉
製品は通常湿度が11〜13%、特に12,5%になって冷却機から出て行く。
続いて乾燥練り粉製品が通常の仕方で切断され、袋詰めされる。 乾燥機5、6、7の個々の区画部分と冷却機8とにおいて練り粉製品の水分と重
量減少は常にオンラインセンサー9で検出される。このようなオンラインセンサ
ー9はプレスウォーム3やディフューザ4内でも可能である。
定の品質のまま欠陥製品を目に見えるように減らすことができる。
Claims (20)
- 【請求項1】 練り粉製品製造、特に長・短練り粉製品製造の工程管理と工
程監視の適正化方法であって、原料を混合・練成機内で強力に練り、乾燥・可塑
性の紐状練り粉製品の形でプレスウォーム(3)から出る練り粉粗製品を乾燥機
の、それぞれに加熱され且つ/或いは乾燥されたいくつかの温湿度調節域に通し
て最終乾燥させ、続いて冷却し、最終湿度を14%より低くして形状を安定させ
る方法において、練り粉製品の製造工程中にインテリジェントソフトウェアテク
ノロジーとオンラインセンサーとにより伝統的な管理システムとライン制御より
自動自己管理制御式製品品質制御を優先して行うことを特徴とする方法。 - 【請求項2】 全工程(方法の各段階)を通じて各工程において工程管理と
工程監視を行う請求項1の方法。 - 【請求項3】 加工中、特にオンライン乾燥中に練り粉製品の製品湿度測定
及び/或いは重量減少度測定を行う請求項1或いは2の方法。 - 【請求項4】 乾燥機内の温・湿度曲線を調整する請求項3の方法。
- 【請求項5】 予定した最適の製品湿度曲線または乾燥曲線を制御する請求
項3の方法。 - 【請求項6】 工程パラメータ・製品特性間でスタティック・インテリジェ
ントソフトウェアテクノロジーによりモデルをきめる請求項1の方法。 - 【請求項7】 モデル化、最適化、制御にニューロネットワークを使用する
請求項1〜6のいずれか一の方法。 - 【請求項8】 モデル化、最適化、制御にファジー・システム或いはエキス
パートシステムを利用する請求項1〜6のいずれか一の方法。 - 【請求項9】 モデル化、最適化、制御に分析的モデルを使用する請求項1
〜6のいずれか一の方法。 - 【請求項10】 モデル化、最適化、制御にハイブリッドモデルを使用する請
求項1〜6のいずれか一の方法。 - 【請求項11】 ハイブリッドモデルに請求項7と8に記載したテクノロジー
の組み合わせを利用する請求項10の方法。 - 【請求項12】 ハイブリッドモデルに請求項7と8と9に記載したテクノロ
ジーの組み合わせを利用する請求項10の方法。 - 【請求項13】 モデル化、最適化、制御に遺伝子アルゴリズム或いは他の最
適化アルゴリズムを応用する請求項1〜12のいずれか一の方法。 - 【請求項14】 オンラインセンサーの代わりにヴァーチャルセンサーを使用
する請求項1の方法。 - 【請求項15】 製品特性を特定するために必要なレセプト値の初めの指示を
行う請求項1〜14のいずれか一の方法。 - 【請求項16】 新製品開発に際して製品特性を特定するために必要なレセプ
ト値の初めの指示を行う請求項1〜14のいずれか一の方法。 - 【請求項17】 投入の際の始原値を最適化し且つ目標値偏差と設定値変更と
の間の関連をモデル化する請求項1または15の方法。 - 【請求項18】 請求項1の方法の実施における特に長・短練り粉製品製造の
ための工程管理と工程監視の最適化を行うための装置であって、配量ユニット(
1)、混合練成機(2)、プレスウォーム(3)、乾燥機/冷却機(5、6、7
、8)を有する装置において、プレスウォーム(3)及び乾燥機(5、6、7)
並びに冷却機(8)に練り粉製品の重量減少と水分を検出するためのオンライン
センサー(9)を設けたことを特徴とする装置。 - 【請求項19】 拡散機(4)が少なくとも1個のオンラインセンサー(9)
を有する請求項18の装置。 - 【請求項20】 オンラインセンサーを装置制御機に連結した請求項18また
は19の装置。
Applications Claiming Priority (3)
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---|---|---|---|
DE19919206.5 | 1999-04-28 | ||
DE19919206A DE19919206A1 (de) | 1999-04-28 | 1999-04-28 | Verfahren zur Herstellung von Teigwaren |
PCT/CH2000/000163 WO2000066963A1 (de) | 1999-04-28 | 2000-03-21 | Verfahren und vorrichtung zur optimierung der prozessführung sowie prozessüberwachung in einer anlage zur herstellung von teigwaren |
Publications (1)
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JP2002542810A true JP2002542810A (ja) | 2002-12-17 |
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ID=7906087
Family Applications (1)
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