CN103797189B - 用于预警颤动检测和资产保护管理的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明具体实施监控和数据处理方面的不同组合的应用作为研发预警颤动警报系统的方式。配置预警颤动警报系统可与不使用警报设定来根据诸如整体RMS、选定的振动频率、斜率分析和小波分析的不同趋势状况研发警报策略一样简单。较高等级的警报通过使用时间积分方法来说明警报变量的强度和持续时间。将这些不同方面与预测性模型组合合并处理操作状况以增强对较早检测的警报灵敏度并减少误报。最终，将所述不同警报方面与诸如模糊逻辑的基于规则的决策方法组合允许基于对不同数据流的定性分析而发出警报。例如，整体RMS、频带和模糊化的斜率分析趋势数据的所述组合为警报状况形成如果-那么关系。使用趋势数据的组合以进行警报的解译的其它实例包括多变量回归、主分量和聚类分析。

Description

用于预警颤动检测和资产保护管理的方法
相关申请的交叉引用
无。
有关联邦赞助的研究或开发声明
不适用。
发明背景
本发明涉及检测和防止扬克(Yankee)烘缸上的刮墨刀颤动的方法、成分和设备。如至少在美国专利7,691,236、7,850,823、5,571,382、5,187,219、5,179,150、5,123,152、4,320,582和3,061,944中所述，在纸巾制造过程中，纸张在加热干燥圆筒(称为扬克或扬克烘缸)上干燥。通常使用粘附材料来涂覆扬克表面以帮助湿纸张粘附到烘缸。这改进了热传递，从而允许更有效地干燥纸张。最重要的是，这些粘附剂提供所需粘附以使干燥纸张很好地起绉。起绉是将纸张冲击到硬刀片(称作刮墨刀)上的过程，因此在机器方向上压缩纸张、产生折叠纸张结构。起绉使纸张中的大量纤维与纤维接合键断裂，赋予体积、伸展性、吸收性和柔软性的性质，所述性质为纸巾的特性。由涂覆的粘附剂所提供的粘附量在形成这些纸巾性质中起重要作用。
此外，本发明涉及检测和防止用于清洁扬克表面的残余涂层以及在维护操作期间起绉刮墨刀上的切断刮墨刀的刮墨刀的颤振。本发明着重于起绉操作，但是清洁和切断刀片的方法延伸也同等适用。
扬克涂层也用于保护扬克和起绉刀片表面使其免于过度磨损的目的。在这个角色中，涂覆剂改进纸巾机的运行能力。随着起绉刮墨刀磨损，其必须用新的刮墨刀替换。更换刀片的过程代表着纸巾机停工或损失生产的重要来源，因为当进行刀片更换时，无法生产起绉产品。脱模剂(通常为烃油)结合涂覆聚合物使用。这些脱模剂有助于纸巾网从起绉刀片上均匀脱落，且还润滑刀片并保护刀片使其免受过度磨损。
扬克涂层与起绉刮墨刀之间的适当且持久的相互作用对纸张性质形成和机器运行能力具有决定性。在正常操作中，起绉刮墨刀尖端架在烘缸表面上的涂层中且经历最小的平面外移动。然而，如果平面外移动的振幅变得足够高，那么起绉刮墨刀将在纸张上方和下方振荡，导致形成颤动，其表现为十字方向(CD)缺陷。由颤动引起的纸张缺陷将表现为在CD上的多个孔或形成蕾丝外观。涂层缺陷可呈现当用闪光灯观察时可看见的长CD标记。在严重颤动情况下，刮墨刀将穿过扬克涂层而与烘缸表面直接接触。如果这种情况发生，那么可能导致对烘缸表面的潜在损坏，金属表面上出现水平沟槽。一旦烘缸表面被损坏，其仅可通过使机器停止生产并重新研磨烘缸表面而修复。由于生产损失和工艺成本以及因壁厚度的减小不利地影响容器压力等级而引起烘缸使用寿命减少，所以重新研磨的操作成本很高。因此，制造者有必要密切监控过程并且识别何时存在颤动。
起绉刮墨刀上的过度振动(造成颤动状况)可起源于机械和操作或工艺条件。机械振动源的实例包括压辊、泵、毛毡、扬克圆筒轴承等等以及由热的非均匀性引起的烘缸圆度变形。一旦识别到机械振动源，用来校正问题的维护干预通常需要关闭器材，从而导致生产损失。相反地，引发过度振动的操作实践或工艺条件可以包括纸张湿度等级、化学涂层、机器速度、基本重量、配料、刀棍撤出和装载压力等等，其可以在不中断生产的情况下处理。
无论来源为何，刮墨刀所经历的过度振动可以造成颤动状况，其影响到产品质量、机器运行能力和资产值。操作员将通常依靠可以听到的声音变化或目视检查(纸张质量或扬克烘缸表面)作为存在颤动的第一指示。然而，这种方法是主观的且不可靠，经常导致在状况已经变得严重后才检测到颤动，因此使校正措施步骤变得更加困难。为了改进颤动检测的可靠性和检测灵敏度，可以采用使用压电和/或麦克风传感器的状况监控(CM)技术。CM在造纸业中具有悠久历史，但是主要用于旋转组件的轴承监控。在起绉刮墨刀上使用CM的实例有限且在这些情况下基于传感器信号电平超过警报限制遵循传统CM方法对测量值进行分析。使用这种方法，系统状态由传感器信号趋势评定。平坦趋势被视为正常状况，而向上倾斜趋势表示磨损状况，且阶状变化被视为组件故障。扬克圆筒操作的动力可以使传感器信号产生较大变动，而不达到颤动状况。因此，相较于基于磨损和故障检测等级的常规CM，数据分析变得更加复杂。
之前对解决这个问题所做的尝试包括：AurelioAlessadriniandPieroPagani,ChatterMarks:Origin,EvolutionandInfluenceofthe CrepingDoctors,Ind.Cartavol.41，no.4,June2003,pp120-129、S.Archer,V.Grigoriev，G.Furman,L.Bonday,andW.Su,ChatterandSoft TissueProduction:ProcessDrivenMechansims,TissueWorldAmericas，Feb-Mar2009,pp33-35、S.Zhang,J.Mathew,L.Ma，Y.Sun,andA.Mathew,Statisticalconditionmonitoringbasedonvibrationsignals,ProceedingsVETOMAC-3&ACISM-2004,pp.1238-1243,NewDelhi,India,M.Fugate，H.Sohn，andC.Farrar,Vibration-baseddamage detectionusingstatisticalprocesscontrol,MechanicalSystemsandSignalProcessing,Vol.15,Issue4,July2001,pp707-721、H.Sohn,C.Farrar,Damagediagnosisusingtimeseriesanalysisofvibrationsignals,SmartMaterialsandStrucures,Vol10，2001，pp.446-451、A.Heng,S.Zhang,A.Tan,andJ.Mathew,Rotatingmachineryprognostics:Stateof theart,challengesandopportunities.MechanicalSystemsandSignalProcessing,23，2009，pp.724-739,A,Messaoud，C.Weihs,andF.Hering,Detectionofchattervibrationinadrillingprocessusing multivariatecontrolcharts,ComputationalStatistics&DataAnalysis,Vol.52，2008，3208-3219、A.A,Junior，F.C.LobatodeAlmeida,Automatic faultsdiagnosisbyapplicationofneuralnetworksystemand condition-basedmonitoringusingvibrationsignals,Proceedingsofthe2008IAJC-IJMEInternationalConference,ISBM978-1-60643-379-9、以及A.G.RehornJ.Jiang,P.Orban,State-of-the-artmethodsandresultsin toolconditionmonitoring:review,IntJAdv.ManufTechnol,26，2005，pp.693-710。不幸的是，到目前为止这些尝试中没有一种令人满意地解决由刮墨刀颤动引起的问题。
因此，对于用于检测并防止刮墨刀中的颤动的方法、成分和设备存在明确的需要和实用性。本章节中描述的技术不意在构成任何专利、公开或本文中提及的其它信息相对于本发明而言是“现有技术”的许可，除非另有明确指定为如此。此外，本章节不应被解释为意指已经进行了调查或不存在如37CFR§1.56(a)中定义的其它相关信息。
发明概要
本发明的至少一个实施方案涉及一种检测并解决来自用在起绉处理、清洁和/或切断操作中的扬克烘缸刀片的颤动的方法。所述方法包括下列步骤：
在一个时段内，传感器被构造并配置来测量当刮墨刀使纸质产品起绉时所述刮墨刀的振动频率和振幅，从而测量由时间标定的振动的频率和振幅，
将所述测量值收集成时间波形，
将所述波形转换成具有包括相异振动带的频谱的快速傅立叶变换，
使所述振动带的特性与所述刮墨刀的可接受性能性质相关且界定可接受振动带的基线，
从所述相关的特性预测与刮墨刀颤动相关的可接受振动带的所述基线的偏离程度，和
当振动带上的数据点超过偏离程度时输出已发生的过度颤动。
传感器可以是加速计和/或压电加速计。可以通过数据处理装置来分析测量值并对其建模，所述数据处理装置被构造且配置来利用选自由RMS数据趋势、神经网络技术、多元回归分析、AR、ARMAX、偏最小二乘法和其任何组合组成的组的一种方法。相关特性中的至少一个可以通过比较振动带的特性与刀片使用年数而确定。可以通过构造且配置来利用RMS数据趋势的数据处理装置而分析测量值并对其建模且其中所述确定至少部分通过注意到锯齿形振动带的斜率在使用相同刀片的情况下随着时间推移连续增加且当更换刀片时变成中断而做出。
本方法还可以包括下列步骤：将因颤动引起的与所述基线的偏离定义为仅在因振幅增加和所述增加的持续时间大于所述波形中全部数据剧增的平均持续时间两者引起偏离超过所述基线的平均和标准偏离时发生。所述方法还可以包括下列步骤：预定刀片太旧而无法满足使用需求时的斜率以及当这种斜率在波形上显现时替换刀片。
所述相关特性的至少一个可以通过比较振动带的特性与选自轨道轴承、平衡性、烘缸润滑性、灰尘等级、湿度等级、温度、毛毡使用年数、级别、配料成分、化学涂层、清洁刀片状态(打开或关闭)、机器速度、外部源振动、外部压力源和其任何组合的一个因素而确定。由所述因素引起的振动带的特性范围可以如此宽广使得传感器必须能够检测跨四个数量级的频率带宽。在至少一个实施方案中，传感器仅间接测量刮墨刀的振动，因为其未接合到刀片自身而是接合到刀架，所述刀架接合到刀片并且为刀片提供更多的刚性支撑，但是其未使振动减轻到无法进行精确测量的程度。测量可以同步和/或异步进行。输出可以是警报。
额外特征和优点在本文中进行描述，且将从下列详细描述中变得显而易见。
附图简述
图1示出利用测量刮墨刀的操作的加速计传感器的本发明的实施方案的侧视图。
图2示出利用两个加速计传感器来测量刮墨刀的操作的本发明的实施方案的透视图。
图3A是利用本发明的加速计的RMS趋势的图形。
图3B是利用本发明的加速计的RMS趋势的展开图的图形。
图4是利用本发明的加速计包括警报设定点的RMS趋势的图形。
图5是根据利用本发明的加速计的RMS数据的时间积分警报和累积警报图。
图6是利用从利用本发明的加速计获得的数据的预测性模型的RMS残留物的图形。
图7是示出预警颤动检测且用于防止误警报的预测性建模的优点的图形组。
图8是扬克烘缸上的不同颤动标记间隔的估计振动频率的图形。
图9是具有和不具有涂层中可见的颤动的积分频带(15-20kHz)的趋势图形。
图10A是对于一个扬克圆筒旋转周的来自利用本发明的加速计的原始传感器数据。
图10B是图10A中的数据的快速傅立叶变换(FFT)。
图10C是来自图10A显示为尺寸图的记录加速计时间波形信号的小波分析。
图10D是来自图10A仅示出从0.225到0.272秒的区域的波形的展开图。
图10E是图10C中仅示出从0.23到0.264秒的区域的尺寸图的展开图。
图11是RMS趋势数据的斜率分析的图形。
具体实施方式
提供下列定义来确定在本申请中如何使用术语且特定来说将如何解释权利要求书。定义的组织仅是出于方便且不意在将任何定义限于任何特定类别。
如本文所使用的“斜角”或“斜面”指代在刀片的前沿与刀片的后沿之间形成表面的刀片部分且通常是刀片的“工作表面”。
“体积”意指纸巾网的密度的倒数，且通常以单位cm3/g表示。这是纸巾网的另一重要的真实可感知性能部分。体积的增加一般增加布样易吸收感知。纸巾网的体积的一部分通过起绉赋予。
“十字机器方向”或“CD”意指在纤维结构和/或包括纤维结构的纤维结构产品的相同平面中垂直于机器方向的方向。
“刮墨刀”意指邻近于另一件器材布置的刀片使得刮墨刀可帮助将布置在该件器材上的材料从器材移除。刮墨刀一般出于许多不同目的用在许多不同行业中，举例来说，诸如其用来帮助在处理期间从一件器材移除材料。材料的实例包括但不限于纸巾网、纸网、胶水、残留累积物、沥青和其组合。器材的实例包括但不限于鼓、板、扬克烘缸和辊。刮墨刀通常用于造纸、非梭织制造、烟草行业以及印刷、涂覆和粘附过程。在特定实例中，刮墨刀以反映使用刀片的至少一个目的的名义而提及。
“纤维”意指具有远超其表观宽度的表观长度的细长颗粒。更具体来说，且如在本文所使用，纤维指代这类适于造纸过程的纤维。
“高度抛光”意指已经通过连续发展处理从相对粗糙的沙砾到具有合适润滑度且高度平坦且基本上无缺陷的精细沙砾的表面。这类连续发展在本文中将被称为“步进抛光过程”。
“机器方向”或“MD”意指平行于通过造纸机器和/或产品制造器材的纤维结构流的方向。
“纸质产品”意指任何形成的纤维结构产品，传统上但不一定包括纤维素纤维。在一个实施方案中，本发明的纸质产品包括纸巾-毛巾纸质产品。纸巾-毛巾纸质产品的非限制性实例包括毛巾、面巾、浴巾、餐巾等等。
如在本文中所使用的“纸张控制”指代在较高速度下不具有导致失控的振动、涡动、轻弹、颤振或网的编织。
“柔软性”意指当消费者手持特定产品、使其擦过他/她的皮肤或在他/她手中弄皱时他/她所感知的触觉。这种触感由若干种物理性质的组合提供。有关柔软性的最重要物理特征之一是一般被本领域技术人员视为制造产品的纸网的刚度。刚度继而通常被视为直接取决于网的强度。
“强度”意指在使用状况下维持物理完整性以及防扯、防破损、防撕裂的产品的能力，和其构成网。
“纸巾网”、“纸网”、“网”、“纸张”、“纸巾”、“纸巾产品”和“纸质产品”全部可互换使用且意指由包括下列步骤的过程制造的纸张：形成含水造纸配料、在有小孔的表面上沉积这种配料，诸如长网线，和从所述配料移除水的一部分(例如，通过重力或真空辅助的排水)、形成胚网，且在常规纸巾制造过程中，将胚网从形成表面转移到载体织物或毛毡，且接着到扬克烘缸，或直接从形成表面转移到扬克烘缸。替代地，在TAD纸巾制造过程中，胚网可以比形成表面低的速度行进转移到另一织物或表面。网接着被转移到织物，其在织物上通过空气干燥到通常介于10％到50％的干燥度，且最终转移到扬克烘缸以进行最后的干燥和起绉，之后其被缠绕到卷筒上。
“水溶的”意指在25摄氏度下可在水中溶解至少3％重量比的材料。
在上述定义或本申请中其它处陈述的描述与字典一般使用或通过引用并入本申请的来源中陈述的意思(明确或暗指)不一致的情况下，本申请以及尤其权利要求书术语被理解为根据本申请中的定义或描述解释，且不根据一般定义、字典定义、或通过引用并入的定义解释。鉴于上述内容，如果术语仅可以在其由字典解释的情况下，在由Kirk-OthmerEncyclopediaofChemicalTechnology,第5版,(2005),(由Wiley,John&Sons,Inc.出版)定义的情况下理解，那么本定义应控制术语在权利要求书中如何定义。
在本发明的至少一个实施方案中，方法检测到起绉刮墨刀颤动开始。这种方法通过向机器操作员警示刀片颤动状况即将发生允许操作员采取正确措施，从而避免运行能力问题并防止对扬克烘缸表面的破坏。所述方法使用在刮墨刀刀架附近操作的至少一个压电加速计利用信号分析。在至少一个实施方案中，分析方法通过使用时间积分方法而与常规CM技术不同。作为第一等级方法，基于强度高于警报限制和持续时间追踪信号。这允许解决强烈但持续时间短的振动，以及长时间较弱振动。通过将本方法延伸到使用处理输入数据的预测性模型、烘缸表面上的空间解析MD高振动区域的小波分析以及预测渐渐渗入的警报状况的开始的趋势斜率分析而描述增强的监控。在所有情况下，通过跟踪累积的时间积分值，因此提供历史性记录来帮助维护时序安排，而解决了扬克烘缸在过度振动下的暴露。
在至少一个实施方案中，所述方法包括直接或间接检测起绉刮墨刀振动的步骤。在至少一个实施方案中，传感器技术足够稳健来在恶劣环境状况下操作。所述状况包括高灰尘等级、高湿度等级和温度＞125℃中的一个或多个。此外，对起绉操作的几何约束可能需要紧凑型传感器覆盖面积。此外，在一些环境下，传感器必须能够检测跨四个数量级的频率带宽(例如10Hz到20kHz)。
在至少一个实施方案中，所用的压电加速计是符合这些标准的典型商业上可购得的现成传感器。工业加速计(诸如型号为CM2207的SKF)是绝缘密封的且以可接受的覆盖面积(54×30mm)加固以安装在起绉刮墨刀刀架上或其附近。在至少一个实施方案中，加速计直接安装在起绉刮墨刀上以在其与扬克烘缸的涂层和表面接触时监控刀片振动。然而，直接安装在刮墨刀上因更多的几何约束、更高温度以及要求频繁更换刀片的有限的刀片使用寿命(数小时到24小时，其取决于处理和刀片成分)而产生额外挑战。因此，在至少一个实施方案中，传感器安装被定位在刮墨刀刀架上。这提供了高效替换性，因为刀架紧邻且接触刮墨刀且自身是固定的。
图1中示出用于将加速计安装在刀架上的一个可行配置的图示。在刀架中，刮墨刀背板为传感器安装提供平坦刚性表面。在至少一个实施方案中，传感器安装方法是在刀架上具有螺孔且螺纹紧固件穿过加速计传感器的中心。也可以使用粘附安装，但是牺牲较高频率检测。所使用的其它刀架设计是梯式背部和超级皱以及所有其它本领域中已知的方法和其等效物。无论刀架设计为何，靠近刮墨刀位于结构刚性支撑件上具有最小阻尼的传感器安装是优选方法。沿着刀背CD的传感器位置取决于机器操作。如果可能，传感器应定位在纸张边缘内部且优选地多个传感器用来监控CD中的不同区域。
现在参考图2，示出通过扬克烘缸上的趋势和驱动侧安装在纸张内部的加速计的图示。在这种情况下，安装在驱动和趋势侧纸张边缘附近的传感器允许检测所述侧之间的振动频率和振幅差。因此，使用定位为距离趋势和驱动侧边缘等距的最少两个传感器是优选方法。在原理上，也可以使用单个传感器，但是牺牲灵敏度且监控侧与侧振动。
在至少一个实施方案中，来自安装在起绉刮墨刀附近的传感器的信号传输通过硬线电缆或与振动数据获取单元(例如，SKFIMX-S在线多日志系统)的无线通信或其任何等效物而进行。由传感器发送的数据可以是原始的，例如波形，或通过微处理器处理、整合到传感器或信号传输线中。数据获取系统处理传感器数据且显示结果和警报状态以及提供达成并撷取数据的方式。在至少一个实施方案中，数据获取系统可以监控其它处理变量(诸如机器速度)且可以使用转速计来进行同步数据收集。从获取系统收集的数据也可以通过以太网或无线路由到其中来自若干监控系统的数据可被进一步分析的集中位置(在公司内或外部)。对来自若干地址的数据进行编译允许计算聚合的性能性质和刀片颤动水平的相对等级。
扬克烘缸单元操作的处理变量是动态的，其时间尺度从数分钟变化到数天。处理变量，诸如起绉刀片使用年数、毛毡使用年数、级别、配料、化学涂层、清洁刀片状态(打开或关闭)、机器速度等等，都对起绉刮墨刀上观察到的振动迹象有贡献。此外，源自其它来源(诸如风扇泵、扬克烘缸轴承、压辊、行车等等)的振动也可以通过处理结构传播到起绉刀片。振动源的集合导致由传感器检测到的整体振动迹象。对于压电加速计传感器，所监控的振动迹象是可以相对于扬克烘缸旋转同步或异步收集的时间波形。采用波形的快速傅立叶变换(FFT)给出提供独特振动频率和/或频带的频谱。通过从FFT功率频谱密度提取均方根(RMS)进行进一步数据缩减以获得随着时间推移而趋向的整体和/或带宽振动量级值。
来自安装在起绉刮墨刀刀架上的加速计的RMS趋势将示出在正常操作状况下因处理动力而发生的自然变动。不同振动源的复杂性和多种相互作用使得识别引起独特振动频率或频带的特定处理变量变成一项艰巨的任务。然而，一些一般特征(诸如刀片使用年数)在RMS趋势中清楚地观察到呈锯齿模式。安装新刀片将通过改进切穿涂层和移除纸张的效率(减小拖动)而减小RMS。由于刀片随着时间推移而降级，拖动将增加，从而导致RMS增加。为示出这点，图3示出11天内收集的0-10kHz带宽数据的RMS趋势。趋势由与起绉刮墨刀使用年数相关的自然处理变动基线以及其中RMS值相对于基线剧增的时段组成。
图3上的不同特征被突出且放大区域示出起绉刀片使用年数对RMS趋势的影响(垂直标记表示其中发生刀片更换的时段)。其中RMS等级剧增的时段可潜在地造成涂层和/或烘缸表面的降级。与这些剧增相关的振动源并非总是明显且通常要求进一步调查处理和操作(人为和机械式)状况。扬克涂层或烘缸表面的降级可因单个RMS剧增事件或随着时间推移的累积效应而发生。因此，使高出自然基线的RMS偏离的频率和振幅最小化是用于维持运行能力和资产保护的最佳实际方案。
作为第一等级的颤动监控，起绉刮墨刀振动的状态通过基于不包括剧增时段且在涂层或烘缸表面中不存在可见颤动的RMS趋势数据的平均和标准偏离(σ)使用nσ警报进行跟踪。警报灵敏度是基于用户选定的与平均值的标准偏离数量。警报(实时)是基于RMS等级或RMS等级和持续时间。仅对于RMS警报而言，当RMS值大于ns警报等级设定时，警报信号(可见、可听或组合)被发送给操作员并被存储在数据库中。不同警报状态可以通过使用多个ns设定而进行选择。例如，2σ警报等级可以是向操作员警示RMS值呈向上趋势但尚未达到临界状态的警告警报。如果RMS值继续呈向上趋势超过3σ警报设定，那么临界警报可以被发送给操作员。这种警报方法一般可见于用于旋转机器预测性维护的商用状况监控系统中。在本申请中，状况监控跟踪机器的轴承、平衡性和整体整合健康。随着轴承磨损，来自传感器(通常是安装在旋转轴的轴承附近的加速计)的RMS趋势将逐渐增加，其表明需要进行轴承维护(诸如替换或润滑)。如果置之不理，那么RMS等级将保持在高等级或继续向上攀升。
不同于传统的状况健康监控，起绉处理的动力可以导致大的RMS变动而不形成颤动。因此，高于nσ警报等级的短暂RMS剧增不一定保证警报事件。然而，随着RMS值高于警报设定的持续时间增加，形成颤动的可能性增加。在这种警报模式下，警报信号强度(警报*)是RMS值＞nσ警报等级(RMS+)和RMS+信号保持高于警报等级持续时间两者的函数。警报*信号的表达方式由下列给出：
Alarm*(RMS，t)＝(wRMSRMS+)(wtt)
其中wRMS和wt是加权参数或函数，t是高于警报等级的时间，且RMS+是RMS信号与nσ警报值之间的差。趋向时间积分警报信号将示出当RMS等级高于nσ设定点且随着时间增加时的状况下变动＞0。本方法解决短持续时间高RMS值以及保持稍微高于警报等级持续长时间的RMS值这两个问题。
第二警报模式是基于警报*对时间的累积效应且可持续趋向以及进行每日、每周、每月或每年报道。累积的警报*Acc由下列给出：
Alarm Acc * Σ log ( Alarm * )
且表示扬克烘缸随着时间推移的总过度振动暴露。使警报*Acc的频率、持续时间和振幅最小化将减少烘缸于临界振动等级下的暴露，从而使维护最小化且延长资产使用寿命。从简单检验到表面检修，趋向警报*Acc对评估和预测扬克烘缸的不同维护等级是有用的。累积的警报信息还有助于识别操作程序差异，例如倒班工人、制造级别、配料等等之间的差异，其中振动等级可能反常地趋向于高。
针对11天内收集的RMS振动数据使用本警报策略的实例针对1.0分钟取样速率示于图4中。图4示出在由独立的数据训练组确定的3σ警报等级下收集的测量的RMS数据。图形示出在3σ警报等级(虚线)下记录的历史RMS趋势。图5示出使用单位加权值的所得时间积分警报*值。在正常操作条件下，警报*＝0.0，因为RMS值低于3σ警报等级。同样在图5中示出的是用来跟踪烘缸表面已经被暴露11天时段的总过度振动的累积警报*值。
在至少一个实施方案中，警报方法还涉及减小或消除促成测量的振动的处理动力的预测性模型。使用预测性模型的益处在于改进警报灵敏度且减少误警报。大量建模技术，诸如神经网络(NN)、多元回归法、自回归法(AR)、外源性自回归移动平均(ARMAX)、状态空间、偏最小二乘法和其任何组合，可用来基于波形、频谱或RMS趋势数据形成预测性模型。在理想状况下，模型构建始于收集过程碰撞测试数据以形成因果关系。然而，碰撞测试一般限于有限范围的过程更换以使质量和生产损失最小化。为了解决这个问题，要求长时段的数据收集来捕捉过程更换以进行模型调谐。替代地，使用适应算法的连续调谐(学习)可用来更新模型。使用预测性模型需要可以从分布式控制系统收集或直接使用振动数据获取系统监控的处理输入数据。在任一情况下，所收集的处理数据被用作模型输入。
示出基于具有25个输入变量的处理模型的来自图4的RMS趋势的预测性NN模型的实例在图6中示出为残余物的图形(测量值与预测值之间的差)。在本实例中，起绉刀片使用年数相依性通过在报告为事件时间的刀片更换数据上应用变换以迫使模型具有类似行为而建模。所述变换使用基于从刀片寿命中的RMS趋势测量值获得的平均值的固定斜率。大残余物表示未由建模步骤中的数据捕捉的处理状况。大的残余物可以是或可以不是实际颤动状况，但是是过量振动已经传播到起绉刮墨刀的指示。
使用预测性模型用于警报的优点示于图7中以进行时间积分警报。放大区域示出两种不同情况。LHS图示出在来自图4数据的警报*值之前出现的预测(残余)警报*值。在这种情况下，预测警报*值大约在标准警报*值之前60分钟发生。预警由较低3σ警报等级引起。RHS图示出恰与首先发生的警报*相反的效果。在这种情况下，NN模型解决了由处理状况引起的RMS因素且减少或消除误警报状况的发生率。
在本发明的至少一个实施方案中，利用基于简单的nσ警报等级或时间积分警报的警报来监控振动频率或频带。不同于在频率＜500Hz下发生的许多机械振动源，颤动以较高频率出现。在颤动于涂层或烘缸表面可见的情况下，频率范围的估计通过测量颤动标记之间的间隔以及了解烘缸速度而进行。随着颤动标记间隔减小，对于固定的6000FPM机器速度，颤动频率如图8所示增加。甚至在颤动标记间隔为1英寸下，在该机器速度下的估计振动频率是＞1000Hz。在通过粘滑机制(S.Archer等人，TissueWorldAmericas2008)形成颤动的情况下，可见的颤动标记间隔通常比1英寸小得多。因此，高频带监控可以改进检测颤动的测量灵敏度。相较于监控可以通过低频非颤动事件(例如，风扇式泵)作用的整体RMS，灵敏度增益通过集中在较小频谱区域上而获得。此外，窄频谱区域的改变可能因与周围频谱特征平均化而在整体RMS值中衰减。
图9所示的趋势数据突出在具有和不具有颤动的状况下针对积分频带(15-20kHz)观察到的数据差。图9的第一部分示出当在涂层或烘缸表面中观察不到颤动时的积分频率趋势。当可见颤动确实发生在涂层中时，导致积分频率的步骤改变。监控不同积分频率带直接适用于先前论述的简单nσ或时间积分警报*方法。
在本发明的至少一个实施方案中，提供一种通过时间波形的小波分析监控并警报早期颤动开始的方式。对于同步数据收集，时间波形表示针对扬克烘缸的一个完整旋转测量的振动信号。采取时间波形传感器数据的连续小波变换(CWT)分析出振动强度和频率信息作为时间的函数。通过了解扬克烘缸速度和直径，进行从时间到MD空间域的变换。MD振动频率和强度对跟踪特定空间区域来确定潜在颤动的开始是有用的。例如，MD可以被划分成n个区域以趋向平均或累积振动频率、频带或局部RMS值。使用简单nσ或时间积分方法的警报接着可以用来向操作员警示潜在问题。特定来说，小波技术将针对当在烘缸圆周周围形成颤动带之前局部初始形成颤动时的情况提供预警状况。
图10中示出对时间波形振动传感器数据使用小波分析的实例。图10A标注的图形表示从安装在如图1所示的刮墨刀背部上的传感器收集的原始传感器数据或波形。在表示一个圆筒旋转周的0.64秒内收集数据。根据FFT分析的频谱特征和强度(图10B标注的图形)是在0.64秒内的积分结果，因此在7800和11800Hz附近观察到的强频带表示累积的效应。从FFT识别独特频谱特征对数据解译是有用的，但是缺乏时间信息。波形的小波分析通过在不同时间提取振动频率和强度信息而解决这个问题。通过将小波分析应用于波形，构建尺度图(图10C中标注)来显示来自CWT的复杂小波系数的平方值以显示频率和强度作为时间的函数。波形(图10D中标注)和尺度图(图10E标注)的展开图清楚地示出波形特征与空间振动频率之间的相关性。例如，在0.234秒与0.236秒之间的区域中，观察到振动频率＞10kHz的强度带。该频率带在整个尺度图中偶发性地显现，但是在这个特定时间(位置)，强度是表示局部强度高频振动的最大值。
在本发明的至少一个实施方案中，存在一种通过对振动频率带或RMS趋势进行斜率分析来监控早期颤动检测的开始的方式。RMS的趋势图或选定的振动频率带的特性特征是起绉刮墨刀使用年数的影响。新安装的刀片导致RMS趋势的最初减小。随着刀片老化和磨损，趋势信号将随着时间推移增加。跟踪趋势的特性特征诸如斜率和边缘斜率(2次导数)是用于评估潜在颤动状况是否接近的处理状态的指示。图11示出在刮墨刀更换之间在“正常”状况下发生的RMS趋势斜率的变动。其中RMS增加到比正常运行基线高的等级的情况通常斜率的剧增在先。跟踪斜率接着提供一种预测RMS值是否正朝向较高轨迹移动的方式。
在本发明的至少一个实施方案中，本方法包括基于可以是颜色编码或可听的时间积分警报*值的简单警示方法。颜色编码的警报利用一组颜色来表示当前警报状态，例如绿色表示正常操作，黄色表示接近颤动状况，且红色表示存在潜在临界颤动状况。在这种情况下，时间积分颤动状况解决了分别在长和短持续时间下高于警报等级的低和高RMS值。
尽管本发明可以许多不同形式具体实施，但是图中示出且在本文中详细描述本发明的特定优选实施方案。本公开是本发明的原理的示例且不意在将本发明限于所示的特定实施方案。本文所提及的全部专利、专利申请、科学论文以及任何其它引用的材料的全文以引用的方式并入。此外，本发明涵盖本文所述以及本文所并入的各种实施方案的一些或全部的任何可行组合。
上述公开内容意在为说明性且非详尽性。本描述将向本领域普通技术人员建议许多变动和替代。所有这些替代和变动意在包括在权利要求书的范畴内，其中术语“包括”意指“包括但不限于”。熟悉本领域的人员可以认识到本文所述的特定实施方案的其它等效方案，所述等效方案也意在由权利要求书所涵盖。
本文所公开的全部范围和参数被理解为涵盖归入其中的任何和全部子范围，以及端点之间的任何数字。例如，所述范围“1到10”应被视为包括最小值1与最大值10之间(且包括1和10在内)的任何以及全部子范围；即始于最小值1或更大,(例如，1到6.1)且终于最大值10或更小的全部子范围，(例如2.3到9.4，3到8，4到7)，且最终到包含在所述范围内的每个数字1、2、3、4、5、6、7、8、9和10。
这使本发明的优选和替代实施方案的描述变得完整。本领域技术人员可以认识到本文所述的特定实施方案的其它等效方案，所述等效方案意在由所附的权利要求书所涵盖。

Claims (13)

1.一种检测并解决来自在起 皱处理、清洁或切断操作中使用的扬克烘缸刮墨刀的颤动的方法，所述方法包括下列步骤：
在一个时段内，传感器被构造并配置来测量当刮墨刀使纸质产品起皱时所述刮墨刀的振动频率和振幅，从而测量由时间标定的所述振动的所述频率和振幅，
将所述测量值收集成时间波形，
将所述波形转换成具有包括相异振动带的频谱的快速傅立叶变换，
使所述振动带的特性与所述刮墨刀的可接受性能性质相关且界定可接受振动带的基线，
从所述相关特性预测与刮墨刀颤动相关的可接受振动带的所述基线的偏离程度，和
当振动带上的数据点超过所述偏离程度时输出已发生的过度颤动
其中，所述相关特性的至少一个通过比较所述振动带的特性与选自轨道轴承、平衡性、烘缸润滑性、灰尘等级、湿度等级、温度、毛毡使用年数、级别、配料成分、化学涂层、清洁刀片打开或关闭状态、机器速度、外部源振动、外部压力源和其任何组合的一个因素而确定。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器是加速计。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器是压电加速计。
4.根据权利要求1所述的方法，其中由数据处理装置分析所述测量值并对其建模，所述数据处理装置被构造并配置来利用选自由RMS数据趋势、神经网络技术、多元回归分析、AR、ARMAX、偏最小二乘法和其任何组合组成的组的一种方法。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述相关特性的至少一个通过比较所述振动带的特性与刀片使用年数确定。
6.根据权利要求5所述的方法，其中由构造并配置来利用RMS数据趋势的数据处理装置来分析所述测量值并对其建模且其中所述确定至少部分通过注意到锯齿形振动带的斜率在使用相同刀片的情况下随着时间推移连续增加且当所述刀片更换时变成中断而做出。
7.根据权利要求6所述的方法，其还包括下列步骤：将因颤动引起的与所述基线的偏离定义为仅在因振幅增加和所述振幅增加的持续时间大于所述波形中全部数据剧增的平均持续时间两者引起偏离超过所述基线的平均和标准偏离时发生。
8.根据权利要求6所述的方法，其还包括下列步骤：预定所述刀片太旧而无法满足使用需求时的斜率以及当这个斜率在所述波形上显现时更换所述刀片。
9.根据权利要求1所述的方法，其中由所述刮墨刀的振动频率和振幅导致的所述振动带的特性范围是如此广泛使得所述传感器必须能够检测跨四个数量级的频率带宽。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述传感器仅间接测量所述刮墨刀的振动，因为其未接合到所述刀片自身，而是接合到刀架，所述刀架接合到所述刀片且为所述刀片提供更加刚性的支撑件，但是其未将所述振动减轻到无法进行精确测量的程度。
11.根据权利要求1所述的方法，其中同步进行所述测量。
12.根据权利要求1所述的方法，其中异步进行所述测量。
13.根据权利要求1所述的方法，其中所述输出是警报。
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