控制卷绕机的计算机实现的方法、计算机程序和卷绕机技术

本发明专利技术涉及控制卷绕机的计算机实现的方法、计算机程序和卷绕机，尤其涉及一种用于控制卷绕机的计算机实现的方法，卷绕机至少包括卷绕器和重绕器，该方法包括以下步骤：在卷绕机的运行期间确定卷绕器的实际速度；对所确定的实际速度执行信号处理，以便提取卷绕器相关特征，包括从所确定的实际速度中减去命令速度；确定所减去的信号的包络信号；以及对该包络信号进行滤波，其中该滤波保留幅度相关信息，使用滤波后的包络信号作为卷绕器相关特征并作为经训练的机器学习算法的输入，以及基于卷绕器相关特征运行机器学习算法，并给出异常标志作为输出。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于控制卷绕机的计算机实现的方法、一种用于训练机器学习算法的计算机实现的方法、对应的计算机程序和卷绕机。

技术介绍

1、在与造纸、纺织或电池工业相关的各种应用中，安装卷绕机。卷绕机能够使不同类型材料的卷材围绕目标物体卷绕。最重要的是要确保卷材卷绕紧密，以保证所卷成的部件的质量高。为此目的，为卷绕机制定了复杂的控制方案。

2、各种各样的参数，如摩擦力或温度，都会影响卷材速度，卷材速度由卷绕机控制机构来补偿。然而，卷材张力可能会出现低幅度的异常，并且取决于卷材的材料类型以及卷材张力变化的幅度，通常情况下这些异常要么在产品质量检查过程中被检测到，要么未被检测到。在这两种情况下，产品质量都会受到影响，要么在该过程的后期检测到缺陷，使得必须将产品拣出，要么根本没有检测到缺陷，这甚至可能导致安全问题。

3、众所周知，高度自动化的卷绕机以及控制方案可以确保卷材紧密地围绕物体卷绕。为了控制卷绕质量，采用了不同的人工检查方法。目视检查是已知的，并且在所施加的卷材张力的异常幅度相当高的情况下，可以由有经验的操作者通过目视检查来检查。除本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于控制卷绕机（100）的计算机实现的方法，所述卷绕机至少包括卷绕器（w）和重绕器（r），所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：在指示的异常的情况下，发起对所述卷绕机（100）的一个或多个控制参数（P1，P2，P3，……）的修改。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述卷绕机（100）还包括卷材储存器（wa），并且从卷材储存器实际位置（swa）提取卷材储存器相关特征（fwa），并且所述卷材储存器相关特征被用作所述经训练的机器学习算法的附加输入，并且所述机器学习算法基于所述卷绕器相关特征（fw）和所述卷材储存器相关特征（...

【技术特征摘要】

1.一种用于控制卷绕机（100）的计算机实现的方法，所述卷绕机至少包括卷绕器（w）和重绕器（r），所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：在指示的异常的情况下，发起对所述卷绕机（100）的一个或多个控制参数（p1，p2，p3，……）的修改。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述卷绕机（100）还包括卷材储存器（wa），并且从卷材储存器实际位置（swa）提取卷材储存器相关特征（fwa），并且所述卷材储存器相关特征被用作所述经训练的机器学习算法的附加输入，并且所述机器学习算法基于所述卷绕器相关特征（fw）和所述卷材储存器相关特征（fwa）运行。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述卷材储存器相关特征（fwa）基于指定时间窗口内的所述卷材储存器实际位置（swa）的峰间（ptp）值来构建。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述时间窗口由所述卷材储存器实际位置（swa）的信号的周期来指定。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述卷绕机（100）还包括浮动辊（d），并且从浮动辊实际位置（sd）提取浮动辊相关特征（fd），并且所述浮动辊相关特征被用作所述经训练的机器学习算法的附加输入，并且所述机器学习算法基于所述卷绕器相关特征（fw）和所述浮动辊相关特征（fd）或基于所述卷绕器相关特征（fw）、所述卷材储存器相关特征（fwa）和所述浮动辊相关特征（fd）运行。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述浮动辊相关特征（fd）基于指定时间窗口内的所述浮...

【专利技术属性】
技术研发人员：弗拉迪米尔·拉夫里克，乔治亚·阿萨纳修，塞巴斯蒂安·科尔林，乌韦·克劳特，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：