真絲倍捻動態監測及質量控制方法研究

盛俏俏 蔣晶晶 林平 田偉 張紅霞 祝成炎

摘要： 針對真絲倍捻生產中捻度不勻率控制及設備管理問題，文章提出了一種基于控制圖技術的倍捻動態監測及質量控制方法。根據實際倍捻生產設計了錠速均值與錠速變異系數兩個監控指標，并對指標進行了變異源、獨立性及正態性分析，確定采用I-MR-R三向控制圖對指標進行監控。結果表明：控制圖可直觀、有效地反映設備錠子轉速和錠子間錠速不勻率的情況;可從短期和長期兩個時間維度，監控預報機臺錠速不勻率的小范圍變化，監控捻度不勻變異情況;根據指標波動反映出的漂移量和漂移趨勢，可為設備維修保養策略制定提供依據。I-MR-R三向控制圖可以監控倍捻生產。

關鍵詞： 倍捻;錠速不勻;捻度不勻;I-MR-R控制圖;質量控制;漂移量;漂移趨勢

中圖分類號： TS142.222.522

文獻標志碼： A

文章編號： 1001-7003（2021）05-0034-07

引用頁碼： 051106

DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2021.05.006（篇序）

Abstract： To address the problem of uneven control of twist and equipment management problems in double twist production of silk， a method for dynamic monitoring of double twist and quality control was proposed based on control chart technology. According to the actual production of double twist， two monitoring indexes of spindle speed mean value and spindle speed variation coefficient were designed. The analysis of the variation source， independence and normality data of the indexes was performed. It was determined to monitor indexes using I-MR-R three-direction control chart. The results showed that the control chart can directly and effectively reflect the rotating speed of spindle and the unevenness of spindle speed between spindles. From two time dimensions， short-term and long-term monitoring of the small-range change of the spindle speed unevenness and twist unevenness variation could be implemented. The drift distance and drift trend reflected by the fluctuation of index data can provide a basis for formulating equipment maintenance strategy. I-MR-R three-way control chart is feasible for monitoring the production of double twist of silk.

Key words： double twist; uneven spindle speed; twist irregularity; I-MR-R control chart; quality control; drift distance; drift trend

倍捻是真絲織物產品生產中的重要工序，捻度不勻率是倍捻工序中需要控制的關鍵質量指標。在實際生產中，不同錠子加捻會因錠速差異導致絲線間捻度不勻;在同一筒絲的不同區段會因單錠錠速波動導致絲線內捻度不勻[1-2]。捻度會影響絲束間的緊密程度，進而影響絲束吸收染料的速率和能力，捻度差異過大容易引起染色差異，影響真絲織物染色質量，對多股絲線的影響作用更為明顯[3]。另外捻度差異大的絲線混織時，會因捻度不同造成定型回復差異而產生織物表面的不勻[4]。傳統的捻度及其不勻率控制通常采用事后抽樣檢驗的質量管理方法，存在質量控制滯后的弊端。近年來，自動化技術及信息技術在倍捻工藝中逐漸得到應用[5]，為倍捻工序的在線質量控制創造了條件。當前已有公司利用傳感器技術實現了錠子轉速的在線動態檢測[6]，這為動態監控捻度不勻率方法的提出建立了現實支撐。

為更全面、及時、可視化地監控倍捻生產中捻度不勻情況，以及設備運行狀況，并提高生產的管理效率和質量，本文提出利用控制圖技術對倍捻工序進行監控。本文以達利絲綢（浙江）有限公司（以下簡稱達利絲綢）真絲倍捻車間為對象，設計相關監控指標，并通過對監控指標具體樣本數據的分析，建立適用于倍捻生產的控制圖，在后續生產中能利用控制圖達到判斷倍捻生產狀況的目的。

1 倍捻動態監控系統

1.1 倍捻動態監控實現路徑

倍捻動態監控實現路徑如圖1所示。

倍捻動態監控的實現主要分兩步：倍捻數據信息采集與倍捻動態監控及分析。

1.2 倍捻生產數據信息采集

倍捻設備數據信息先經傳感器檢測，再由控制器對傳感器值完成讀取、處理和儲存，然后將處理后的數據通過總線上傳到總數據采集器中，最后通過路由器與服務器互聯實現數據的傳輸，最終在服務器端完成信息的儲存顯示[7]。

數據庫服務器中包含諸多的生產信息要素，如機臺號、時間、班次等基本信息，設計錠速、設計捻度、旦數等工藝信息，錠號、錠子狀態、單錠錠速等運行信息，以及產量效率、功率能耗、環境溫濕度等其他重要信息。

1.3 倍捻動態監控分析數據庫

1.3.1 監控對象選擇與指標設計

為更好地對加捻質量進行動態監控，從數據庫服務器中選擇錠速及相關重要信息建立倍捻動態監控數據庫。其中主要包含兩類數據：一類是直接獲取的數據，如機臺號、錠號、錠子轉速等;另一類是計算得到的數據，針對監控對象計算的各類監控指標。實際生產過程中，選擇合適的監控對象及控制指標是實現生產質量控制的關鍵。

1）監控對象。捻度是倍捻加工的質量特性值，但在生產中很難直接對捻度進行監控，此時可對影響質量特性的主要因素進行監控。倍捻捻度的計算公式如下：

式中：T為捻度，T/m;n為錠速，r/min;v為線速度，m/min。

錠速是倍捻加工過程中影響捻度變化的重要因素，因此需將監控絲線加捻質量特性值轉化成監控錠子轉速。根據生產實際，達利絲綢采用的XB-318型倍捻設備（浙江泰坦股份有限公司）為雙面雙層，錠數為256錠/臺，上下層獨立控制。為保證監控對象數量合適，全面反映錠子間的情況，確定以機臺一層（機層）128個錠子的錠速tier為單位作為本次過程控制的監控對象。

2）監控指標。為表現機層總體錠速相對設計錠速的準確性及機臺錠子間錠速不勻情況，確定錠速均值Ntier及錠速變異系數CVtier（下文簡稱錠速Ntier和錠速CVtier）兩個監控指標。錠速Ntier（r/min）及錠速CVtier（%）計算公式如下：

式中：ni為單錠錠速;m為機層錠子數;S為標準差。

錠速Ntier表示機層錠子錠速的集中趨勢，其波動情況可表現機層總體錠子轉速的變化及其趨勢;錠速CVtier表示機層128錠錠子錠速的離中趨勢，表現錠子間的錠速不勻率，其波動情況可表現錠速不勻率的變異情況。絲線間捻不勻與錠速不勻是包含但不完全關系，錠速CVtier可以表征錠速不勻造成的紗線間捻度不勻情況，但無法判斷線速度不勻引起的捻度不勻。

1.3.2 樣本數據獲取及數據預處理

根據控制圖對樣本數據的要求[8-9]，確定樣本數據獲取采用系統抽樣法，子組樣本采用連續抽樣：每天6組數據，每組數據時間間隔10 min，收集25批次。樣本數據用集合表示如下：M表示收集的總體數據集，M={P1，P2，……，Px}，根據控制圖樣本量要求，x為25及以上數值;Pi表示每天收集的數據總和，Pi={Q1，Q2，……，Qy}，此次研究y值為6;Qi表示機層某時刻錠子轉速的集合，Qi={n1，n2，……，n128}。其中集合M、P、Q的關系為QPM。對Qi總集計算錠速Ntier及錠速CVtier得到監控數據集，分別記為樣本集合N和C。

以達利絲綢倍捻車間1號機臺下層加捻2股21旦廠絲，捻度要求2 600 T/m，工藝參數設定錠速8 200 r/min;線速度6.3 m/min生產數據為例，采集樣本數據集合M。分析具體錠速數據集發現：集合Qi包含兩個部分，Qi={QOBSi，QMISi}[10]，其中QOBSi是錠子錠速非零集，QMISi是由斷紗引起的錠速缺失集。無視缺失集QMISi直接計算監控指標，會影響統計值的可靠性，影響最終結果的判斷?，F基于倍捻生產中錠子運行速度在多數情況下波動較小的特性，對缺失值采用填補法，用臨近時刻的錠速填補。為避免組中缺失值數量對結

果產生太大的影響，將每組數據缺失比重控制在8%以下，也即機層128錠錠子斷頭少于10錠，當機層斷頭數占比超過8%時，該組數據不參與統計分析計算。數據預處理后，用式（2）～（4）計算得到分析樣本集合N和C。

2 樣本數據分析及分析用控制圖建立

2.1 數據假設檢驗

根據參數統計屬性，控制圖主要可分為計量型控制圖和計數型控制圖兩類。根據樣本集合N和C中的數據屬性，確定控制圖類型為計量型控制圖。為選擇更合理、控制效果更好的控制圖，需要進一步確定樣本數據特征及分布情況，分析集合N和C中樣本數據的變異來源、數據獨立性，以及正態分布情況。

2.1.1 變異源分析

變異源分析是指通過對過程收集到的數據進行分析，得出變異來源的結論[11]。變異的來源主要可以分為兩個方面：隨機誤差和組間差，其中組間差主要考慮原料、環境及時間因素形成的變異。多變異圖可以判斷數據中的波動是否全部來自隨機波動，對樣本數據作監控指標對于批次的多變異圖，如圖2、圖3所示。

各批次內6組間的差異為組內差，批次間的差異為組間差。從圖2可以看出，錠速Ntier指標組內差小，組間差大。從圖3可以看出，錠速CVtier指標組內差與組間差相差不大。組內抽樣時間間隔短，因此組內差異主要由隨機誤差造成。組間抽樣時間間隔長，因此組間波動經?？紤]環境、設備、人員操作及原料等之間的差異，可以歸為批次不同引起的差異。

為進一步確定隨機誤差產生的變異在總變異中的占比，本文對兩監控指標的變異源進行定量分析，確定隨機誤差與批次的方差分量，結果見表1。

一般只有當隨機誤差的方差分量占比達到90%以上時，才認為隨機誤差為唯一變異源[12]。從表1可以看出，錠速Ntier和錠速CVtier的隨機誤差占比分別為5.2%和80.3%。因此，錠速Ntier及錠速CVtier兩個監控指標都無法認為隨機誤差是唯一的變異源。此外還可以得到結論：錠速Ntier指標

波動主要受非隨機誤差因素影響，而錠速CVtier指標波動受隨機誤差影響大，但也存在其他影響因素。

2.1.2 獨立性及正態性分析

正確判斷樣本數據的獨立性及分布情況是選擇合適控制圖的前提。本文對兩個監控指標的子組均值進行獨立性及正態性檢驗，獨立性檢驗采用游程檢驗方法[13]，結果見圖4和圖5;正態性檢驗采用Anderson-Darling（AD）檢驗方法[14]，結果見圖6和圖7。

數據獨立性判斷看P值，當P<0.05時，認定拒絕數據相互獨立的假設。圖4和圖5中P≥0.05，因此認為錠速Ntier及錠速CVtier樣本數據是相互獨立的。

數據正態性判斷看P值，判斷條件與獨立性判斷條件一致。圖6和圖7中P>0.05，因此認為樣本子組均值服從正態分布。

2.2 控制圖確定

傳統休哈特控制圖理論是以μ±3σ為控制限將隨機因素和其他因素區分開。而倍捻樣本數據分析結果顯示除隨機因素以外，還存在其他因素一起對監控指標波動產生影響，且在錠速Ntier指標中其他因素的影響作用比隨機因素大，然而在實際中這種數據的波動又是可被生產容許的?？刂茍D控制

生產的實質是監控生產過程是否穩定，雖然對于倍捻兩個監控指標而言隨機誤差不是唯一變異源，組間差比組內差大，各組均值之間有較大波動的情況，但這種波動狀態若能保持穩定，也可認為生產處于穩定正常狀態，可用控制圖對其進行控制，只是在控制線的估計方法上要根據樣本數據特征進行確定。

倍捻兩個監控指標因變異源不唯一且組間差比組內差大得多，無法使用傳統Xbar-R控制圖中用組內極差估計總體標準差獲得的控制線[15]。不然會導致計算的控制線偏小，大部分點會落在控制線外，以致結果顯示生產過程不受控。采用組間差對總體標準差進行估計相對比較合理，I-MR控制圖總體的標準差是采用組間的移動極差進行估計的。又為滿足組內和組間同時監控的目的，本文在I-MR控制圖基礎上增加子組內樣本極差R或標準差S的控制圖用于監控組內變異情況。本文子組樣本數為6（少于8），組內監控采用R控制圖，因此最終確定采用I-MR-R（組間/組內）三向控制圖監控倍捻的兩個監控指標。

2.3 I-MR-R三向控制圖的建立與分析

I-MR-R（組間/組內）控制圖中主要包含三張控制圖：子組均值單值控制圖、子組均值移動極差控制圖、子組樣本極差控制圖。其中前兩張控制圖用于監控組間變異情況，最后一張控制圖用于監控組內的變異情況。圖8、圖9分別為錠速Ntier和錠速CVtier兩個監控指標的I-MR-R控制圖。

圖8和圖9中，UCL和LCL分別表示控制上下線;子組均值控制圖中的數據點表示一批次中6組數據的均值;子組均值MR控制圖中的一個數據點表示相鄰兩批子組均值差的絕對值;樣本極差控制圖中的數據點表示一批次內6組數據間的極差。子組均值及子組均值移動極差控制圖表現組間情況，也即表現長時間（不同批次）的變化情況;樣本極差控制圖表現組內情況，也即表現短時間的變化情況。

觀察圖8和圖9可知：

1）圖8中的樣本極差控制圖顯示25批次的數據點均落在控制線4.19之內，表明機層在短時間內錠子運行速度穩定，波動差在4 r/min以內。圖8中的子組均值及子組均值移動極差控制圖顯示子組均值數據點均落在[8 179.98，8 195.62]內，且前后批差異量小于9.61，表明批次之間錠速Ntier存在差異，差異量大于短時間內的波動差，但都處于8 180～8 196 r/min，前后批次的機層錠速漂移量10 r/min。錠速Ntier小于設定值8 200 r/min，說明機層多數錠子轉速小于設定值。

2）圖9中樣本極差控制圖顯示25批次的數據點均落在控制限0.229 1%以內，表明同一批次內機層錠子間轉速不勻率差異小。圖9中的子組均值及移動極差控制圖顯示錠速不勻率小于0.476 9%，批次間存在的差異值小于0.097%，表明錠子間錠速差異造成的絲線間捻不勻率在0.48%以內，且差異變化穩定。

從圖8和圖9控制圖中數據點均落在控制限內可判斷該倍捻設備當前處于統計受控狀態，因此可將分析用控制圖轉化成控制用控制圖，在隨后的生產中可隨時對檢測到的機層錠子轉速進行計算，添加到控制圖中進行分析，確認倍捻生產是否維持統計受控狀態。當數據點落在控制限內時，表明倍捻生產穩定;當數據點落入控制限外時，表明倍捻生產脫離穩定狀態，可能發生異常，及時報警提醒管理人員關注調整，達到倍捻生產的控制和設備管理的目的。

錠速Ntier控制圖和錠速CVtier控制圖可分別觀察機層錠子轉速及其漂移量，機層錠子間的錠速不勻率及其變化量，并能利用控制線判斷是否發生異常，從機層錠子轉速及錠子間不勻率兩方面實現對倍捻生產穩定的判斷。另外，依據錠速的漂移量和漂移趨勢，還可分析判斷機臺運行狀態，如當機層潤滑效果變差時，錠子錠速會因阻力增大而呈下降趨勢;反過來當控制圖錠速Ntier呈下降趨勢且臨近邊界時，可及早提出預警對設備進行潤滑方面的維修保養。

3 結 論

本文提出利用控制圖技術對倍捻生產進行監控，確定了機層錠速均值和機層錠速變異系數兩個監控指標，并圍繞達利絲綢倍捻設備收集的樣本進行了數據分析，最后基于數據分析結果對控制圖進行了優選，得到以下結論：

1）通過對錠速均值與錠速變異系數兩個監控指標樣本數據的獨立性檢驗、正態性檢驗及變異源分析，得到樣本數據相互獨立且符合正態分布，但隨機誤差不是唯一變異源，且錠速均值指標波動受非隨機誤差因素影響大。

2）采用I-MR-R三向控制圖對兩個監控指標進行監控，能同時實現短期和長期的穩定性判斷，監控全面且相對合理，具備可行性。

3）控制圖可反映倍捻設備錠子轉速情況及機臺內的錠速不勻率，依據數據的波動可得到錠速的漂移量和漂移趨勢，科學地為設備制定維修保養策略。

該方法能通過錠速不勻率分析預報捻度不勻率的小范圍變化，監控捻度不勻變異情況，當生產處于不受控時及時報警，提示生產管理人員采取措施，這對絲線倍捻質量控制及設備管理都具有重要的現實意義。另一方面，提高了紡織數字化過程中數據資源的利用率，對紡織智能化進程具有一定的推動作用。

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