紡織機械智能化探究

黃 旭

（江蘇省設備成套有限公司，江蘇南京210009）

0 引言

智能制造是“中國制造2025”的主攻方向，紡織業的智能制造是實現行業技術升級、變革產業發展模式與轉變經濟增長方式的有效途徑，是近年來政府和行業大力推進的一項系統工程。在國內外實踐層面該工程尚處于起步階段，在理論和技術層面，研究還很不系統充分，尚不能為實踐提供有效的理論和技術指導。

紡織智能制造機械是紡織業實現智能制造的基礎和關鍵，本文在概述我國紡織智能制造相關領域現狀的基礎上，重點探討了紡織智能制造機械涉及的若干關鍵技術基礎和發展方向，可為紡織智能制造機械的研究與應用提供理論和技術支持。

1 智能制造內涵及其關鍵技術

1.1 智能制造概念及其內涵

20世紀80年代，美國賴特（Paul Kenneth Wright）、伯恩（David Alan Bourne）首次正式在其著作中提出智能制造的概念，隨后幾十年智能制造的概念不斷得到發展，特別是隨著21世紀物聯網、大數據、云計算等新一代信息技術的發展，智能制造的內涵又有了新的發展和深化，現階段智能制造的內涵描述為：智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。

智能制造是一個大系統工程，要從產品、生產、模式、基礎四個維度系統推進，其中，智能產品是主體，智能生產是主線，以用戶為中心的產業模式變革是主題，以信息—物理系統（cyber physical system，CPS）和工業互聯網為基礎。需要指出的是，隨著科學和產業技術的發展，智能制造的內涵及其相關理論和技術也在不斷發展。

1.2 智能制造涉及的關鍵技術

從工業技術發展歷程來看，智能制造是新一輪工業革命的核心技術，隨著科技的不斷發展和進步，智能制造有著不同的表現形式，如：數字制造、網絡制造、云制造等，其集成運用了數字化、信息化、智能化技術的系列最新成果。

從宏觀層面分析，智能制造技術可概括為8個方面：智能產品、智能機械、智能產線、智能車間與工廠、智能物流與供應鏈、智能研發、智能管理與決策、智能服務。

其中，智能制造機械是智能制造業的基礎，其是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統，它在制造過程中能進行智能活動，如分析、推理、判斷、構思和決策等。通過人與智能機器的合作共事，去擴大、延伸和部分地取代人類專家在制造過程中的腦力勞動。智能制造機械最終要從以人為主要決策核心的人機和諧系統向以機器為主體的自主運行方向轉變。

從智能機械的角度來看，涉及的關鍵技術主要包括以下幾個方面：

（1）信號傳感與檢測；

（2）自動化與智能化技術——智能控制與自動化；

（3）工藝機械集成與自動連接技術；

（4）信息與互聯網技術；

（5）大數據與建模技術。

2 紡織智能制造的現狀與發展方向

（1）紡織業作為我國制造業中的重要支柱產業之一，其智能制造是實現產業轉型升級的主要途徑，紡織智能制造業的發展方向包括以下幾個方面：

1）紡織產品的智能化；

2）紡織制造機械的智能化；

3）紡織生產車間與工廠的智能化；

4）紡織生產供應鏈的智能化；

5）紡織生產管理與服務的智能化。

（2）目前我國紡織智能制造（紡織生產的智能化）尚處于起步階段，政府和行業組織大力倡導，不少企業已開始了有益的實踐探索，目前來看，探索的主要內容和特點表現在以下幾個方面：

1）紡織生產工序間的自動連接。采用自動化運輸裝置將加工工序設備連接起來，實現工序間的無縫連接，從而減少或者消除工序間的物料人工運輸或者半自動、機械式的運輸。例如，清梳聯、粗細聯、細絡聯等工藝機械。

2）紡織生產車間與工廠的數字化與智能化。如棉紡車間的數字化、智能化，基本實現了生產設備數字化、生產過程數字化、管理過程數字化、分析應用數字化等功能，具體包括紡紗機械設備的集成控制系統、車間環境智能監控系統、智能物流系統、智能生產管理系統等方面。

3）紡織生產管理與服務的智能化。該方面起步較早，少數企業信息化水平已經較高。主要內容包括：生產產品品種、規格；各工序設備運行狀態信息、故障診斷；各工序機臺主要工藝參數、各工序機臺產量、車間或工廠產量；車間設備實時耗電、耗水、耗氣等。

（3）縱觀目前我國紡織智能制造的應用實踐現狀，其具有以下特征：

1）紡織智能制造尚處于自動化、數字化的發展階段，同時亦處于智能化的起步階段；至于以促進加工質量、提升綜合性能為主要目標的智能化，則還有待深入研究和推進。另外，紡織生產的車間物流、工廠物流、生產信息采集與管理、供應鏈智能管理等方面涉及的技術基本成熟，可以加大試驗和應用推廣范圍。

2）高端紡織機械與國際頂尖水平仍有明顯差距。如：高檔轉杯紡紗機、渦流紡紗機、全自動絡筒機、高檔噴氣織機與片梭織機、高檔數碼印花機等仍然是國外頂尖品牌占據技術優勢，在機械的可靠性、加工質量等方面，國產品牌仍然無法與國外國際頂尖品牌抗衡。

3）對紡織智能制造相關理論和技術基礎的研究很不充分，目前多數僅限于對制造業智能化現象的定性描述、轉型路徑的淺層分析和發展模式的簡單總結，未見理論上的深層次探討。關于紡織智能制造的實證與試驗研究、學科交叉研究還很缺乏，無法為紡織智能制造提供理論和數據支持。這些應是學術界今后重點關注的研究領域。

3 紡織智能制造機械的理論技術基礎

3.1 紡織材料加工過程中的工藝作用機理

纖維、紗線、織物、相關介質（空氣等流體）及其與紡織機械部件相互作用的力學問題，產品加工質量及性能與工藝結構參數之間的關系等。

3.2 智能紡織機械多物理場耦合作用機制

紡織智能機械是機-光-電-磁-流（體）高度集成一體化的復雜系統，存在著復雜的多場耦合問題，揭示耦合機理是設計智能紡織機械、建立紡織智能機械分析控制模型的需要。

3.3 紡織機械的動力學與動態特性

智能紡織機械正向著高速化、精密化、輕量化、智能化方向發展，針對紡織機械動態優化設計、動態概率設計等理論方法的研究還十分缺乏，揭示智能紡織機械的動力學與動態特性的機制問題，可為提升紡織機械設計水平和質量提供理論與方法指導。

3.4 智能紡織機械與機器人的精度設計方法

目前國產智能機械手機器人的精度普遍不高，結合智能機械與機器人技術以及紡織新材料、新工藝，研究智能紡織機械與紡織機器人的精度設計與控制、軌跡規劃與控制方法，為提高國產智能紡織機械機器人的設計制造質量提供理論支撐。

3.5 智能紡織機械故障診斷與預測

智能紡織機械的故障診斷與預測涉及信號檢測與分析、基于動態特性與紡織工藝機理的工藝機械系統建模、數據挖掘與驅動、人工智能、專家決策系統等理論方法和技術。

3.6 紡織機械動態可靠性分析與優化設計

目前國產紡織機械與國際先進水平的差距，突出表現在可靠性不高，產品加工質量、機械使用壽命與國際先進水平相比存在明顯差距。以自動織機為例，國產中低速劍桿織機、噴氣織機與國際先進水平相比差別不大，但國產高速噴氣、片梭織機的可靠性、穩定性與國際水平相比則有很大差距。以提高紡織機械可靠性和產品加工質量、節能降耗為目標，研究智能紡織機械動態可靠性設計、優化設計方法和理論是有待繼續深入研究的方向。

4 紡織智能制造機械關鍵技術

機械的智能化是智能制造的核心，紡織智能制造機械涉及的關鍵技術包括：智能控制、網絡化與信息化、紡織智能裝置與機器人、紡織機械智能檢測與故障診斷、工序機械的自動連接、紡織機械的大數據與建模等。

4.1 紡織機械的智能控制

4.1.1 紡織機械智能控制的特點與主要類型

紡織機械的工況特點：紡織生產機械多為連續高負荷運轉（二班或三班運轉），工作環境一般為高溫、高壓、高濕、多塵。

紡織機械的典型控制類型包括以下幾個方面：

（1）均勻性控制：纖維束（紗線）的定量控制，如條干均勻度、細度不勻等。

（2）張力控制：纖維、紗線、織物的在線張力檢測與控制。

（3）速度、位置（軌跡）控制：如紗線卷繞成型控制。

（4）過程量在線檢測與控制：如染整、漿紗工藝機械的溫度、壓力、流量控制。

（5）工藝動作順序、循環控制：如自動織機五大運動的控制。

（6）多電動機協調控制：采用多電動機分別驅動各個工藝動作，實現紡織機械的“數控”。

4.1.2 紡織機械的智能控制器

紡織機械智能控制器及其系統，可以采取以下兩種技術途徑。

（1）針對某一紡織工藝設備開發專用智能控制器，即根據工藝設備的特點，基于嵌入式處理器等先進控制器件與芯片技術，開發專門的控制系統硬件軟件。近年來，許多企業致力于開發基于ARM（Advanced RISC Machines)、復雜可編程邏輯器件（CPLD）、控制器局域網絡（CAN）總線的高檔織機控制系統。其特點是控制速度快，控制精度高，實時性好，且軟件保護性好；缺點是控制器需專門制造，通用型與互換性差。

（2）基于通用控制器件的智能控制系統。紡織機械采用PLC、工控機等通用控制器件開發其智能控制系統，具有通用性好、編程方便、維護便捷、開發周期短、可靠性高等優點。然而，其硬件成本一般會高于專用控制器，硬件軟件的可保護性也往往弱于專用控制器。究竟是采用專用控制器還是基于通用控制器進行開發，需要綜合批量、復雜程度、成本等因素加以考慮和取舍。

4.2 紡織生產的網絡化與信息化

紡織生產工藝路線長、工序多，機械種類多，為實現網絡化與信息化，進而實現紡織制造的智能化，必須使各設備間通過網絡通信實現數據的交換，進而實現設備的聯網控制。因此，制訂紡織設備的通信接口標準和協議，開發接口模塊，顯得十分迫切和必要。

目前，中國紡織機械協會主持編制了《棉紡設備網絡管理通信接口和規范》，其他紡織機械的通信接口規范也在陸續編制中，尚需建立有力的機制，使得相關企業自覺執行這些規范。

4.3 紡織生產智能裝置與機器人

在紡織制造過程中，存在許多由人工完成的動作，如：細紗機自動落紗上紗，粗紗機落紗，并條機換筒、送筒，梳棉機并條機的斷條接條，自動織造車間的落布、上經軸，自動穿經結經，印染車間的布卷落卷與上卷等。這些工序動作，可以采用兩種方案實現自動化乃至智能化。

（1）根據工藝要求和結構條件設計開發專門的自動化裝置。其優點是工序動作可靠性高，可實現高速運行，控制便捷，有時還可以減少裝置占用的空間；缺點是裝置的結構需要單獨設計制造。

（2）采用通用工業機器人（機械手），根據動作軌跡和速度等要求，編程實現。其優點是可以減少專用機械結構的開發試制；缺點是當工序動作較為復雜時，機器人運動速度有限，同時工序動作的精度取決于機器人（機械手）的精度，有時難以保證高的運動精度要求。另外，通用機器人占用空間大，系統整體性、緊湊性不佳。

4.4 紡織機械智能檢測與故障診斷

（1）紡織加工工藝參數的在線檢測與控制。例如：異纖檢測、纖維與纖維束細度、纖維包密度、纖維束含水率；紗線張力、紗線運動姿態、捻度；斷紗檢測；上漿率、含水率、溫度壓力濃度等染整工藝參數；織物張力、織物運動姿態、織物緯斜與斷緯，等等。

（2）機械電氣性能的在線檢測與智能控制。主要包括運動部件的位移、軌跡、加速度，機械運行電壓、電流、功耗等電學參數的檢測與智能控制。

（3）紡織機械故障診斷。在紡織機械動態特性研究的基礎上，建立紡織機械故障分析與智能診斷方法與模型，通過檢測紡織機械工藝參數與機械電學參數，發出故障信號警報、輸出故障診斷報告等。

4.5 紡織生產各工序機械的自動連接

（1）根據各工序設備及其在車間的空間布局，設計專門的輸送裝置系統，紡織品從一臺工序設備到另一臺工序設備自動輸送。其特點是傳送效率高，可靠性易于保證，但針對不同工序設備需專門設計制造不同的輸送裝置系統，互換性差。

（2）基于自動導引小車的輸送系統。其通用性好，運動路徑根據實際需要編程控制，可適應不同工序間設備的輸送需要。不過，自動導引小車與工序設備之間還需設置轉接裝置。

4.6 紡織智能制造機械的大數據與建模

大數據是智能機械控制模型與算法的基礎，紡織智能機械大數據技術的主要內容包括：紡織機械的運行狀態數據，包括振動、噪聲、主要運動部件的加速度、電流及其波動、電壓及其波動、功耗等；紡織加工的工藝數據包括紗線織物的張力、速度、姿態，紗線及纖維條的細度、捻度、條干及其不勻率、溫度、濕度、含潮率、產量、斷紗率等。

值得指出的是，紡織機械大數據技術的應用和研究應當注意以下問題：

（1）多數紡織企業在數據采集、信息化等應用方面雖取得了一定的成效，然而，針對大數據的深入分析和有效應用面臨諸多難題，采集的大數據如何運用，如何為提升生產質量、產品檔次、設備可靠性服務，真正實現智能化生產，缺乏理論和技術支持。

（2）導致紡織機械大數據運用存在困難的主要原因在于相關領域的學術和技術界對于紡織機械的工作機理研究還不夠深入，缺乏紡織智能制造機械的分析建模理論方法與技術，難以為大數據的有效運用提供理論和技術指導。

5 結語

（1）紡織智能制造是一個多領域交叉的系統工程，應從產品、生產、模式、基礎四個維度系統推進，其研究和應用目前尚處于初級階段，可以先從數字化、信息化、自動化入手，逐步推進到智能化。

（2）紡織智能制造機械屬于高端機械，其是實現紡織智能生產的基礎，而工藝機械的多領域建模是實現智能控制的基礎，也是對大數據進行分析運用的核心，為此，必須加強紡織智能制造機械相關理論技術基礎的研究，為紡織智能制造機械的設計和實踐提供理論技術支持。

（3）紡織智能制造機械的生產質量、效率與可靠性是其是否具有競爭力的根本，加強產學研合作，在理論研究的基礎上，潛心開展紡織智能制造機械的試驗和實證研究，積累充足的大數據（工藝機械數據），是保障機械可靠性、提升加工質量的有效手段，甚至可能形成企業獨特的技術優勢和產品的核心競爭力。