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Realisierung eines selbstlernenden Expertensystems für die Schlichterei mit neuronalen Netzen und evolutionären Algorithmen

Helmar Abele

ISBN 978-3-89722-712-5
120 pages, year of publication: 2001
price: 40.50 €
Im Herstellungsprozess von Geweben werden Schlichtemittel benötigt um die Kettgarne webfähig zu machen. Die zentrale Größe dabei ist der Beschlichtungsgrad, der angibt wie viel Schlichtemittel auf das Kettgarn aufgebracht wird. Der optimale Beschlichtungsgrad hängt von sehr vielen Einflussgrößen des Garns, der verwendeten Schlichtemittel, der eingesetzten Maschinen und des zu produzierenden Gewebes ab. Er war bisher in den Textilbetrieben nur mit aufwendigen und teuren Vorversuchen zu ermitteln.

Hinzu kommt, dass eine Überbeschlichtung das Laufverhalten der Kettgarne in der Weberei nur geringfügig verschlechtert, während eine vergleichbare Unterbeschlichtung meist eine deutliche Verschlechterung des Nutzeffektes in der Weberei nach sich zieht.

Um die Webfähigkeit der Kettgarne in jedem Fall zu gewährleisten, wird daher meist mit deutlich erhöhten Beschlichtungsgraden gearbeitet. Dies hat aber andererseits die Folge, dass die Kosten des Schlichtens und die Abwasserbelastung mit Schlichtemittel unnötig hoch ist.

Ziel des Expertensystems ist deshalb die Bestimmung des optimalen Beschlichtungsgrades und der optimalen Maschineneinstellungen sowie die Auswahl der besten Schlichtemittel, so dass die Kosten des Schlichtens und die CSB-Belastung textiler Abwässer minimiert und die Entschlichtbarkeit des Rohgewebes maximiert sind.

Zur Umsetzung wurde zunächst das verfügbare Wissen über die Schlichterei. Es existiert bereits sehr viel Wissen über die Schlichterei, zum Teil wurde diese im Rahmen der Forschungsarbeit an Instituten erarbeitet, zum Teil liegt es in Form von Erfahrungs- und Richtwerten in der Industrie vor. Nach der Sammlung wurde es sortiert, systematisiert und in eine einheitliche Form gebracht. Dabei stellte sich heraus, dass aus dem gesammelten Wissen bereits ein kompletter Algorithmus erstellt werden kann, der alle relevanten Werte der Schlichterei, wie Beschlichtungsgrad, Flottenparameter und Einstellungen der Schlichtmaschine, berechnet. Darüber hinaus werden die Abwasserbelastung durch CSB und BSB, die Kosten des Schlichtens und die Entschlichtbarkeit des Rohgewebes berechnet.

Dieser Algorithmus wurde programmiert und in einem für die Textilbetriebe bedienbaren Expertensystem implementiert. Im Rahmen von Testläufen in den Textilbetrieben zeigte sich, dass die Berechnungen des Programms sehr gut mit optimierten Beschlichtungen übereinstimmen. Der Algorithmus liefert bei einem Rotorgarn aus Baumwolle und Polyester der Feinheit Ne 10, das nach Einsatz der Vornetztechnik mit einem Schlichtemittel aus CMC und PVA geschlichtet und auf einer Projektilwebmaschine zu einem köperbindigen Gewebe verarbeitet werden soll einen Beschlichtungsgrad von 3,3 % berechnet. Der beschriebene Artikel wurde bei einem Textilbetrieb produziert, und zwar mit gutem Laufverhalten in der Weberei. Messungen des Beschlichtungsgrades an dem entsprechenden Kettgarn haben Beschlichtungsgrade zwischen 2,3 % und 3,6 % geliefert.

Ein weiteres Ziel bei der Entwicklung des Expertensystems war die Anpassungsfähigkeit des Systems an neue Garne, Schlichtemittel, Verfahren und Maschinen. Dazu wurde der gesamte Schlichtprozess mit Hilfe eines neuronalen Netzes abgebildet. Eingabewerte des Netzes sind Parameter des Garnes, der Schlichtemittel und des Schlichtverfahrens und der Ausgabewert ist die Webfähigkeit des Kettgarns in Form der Zahl der kettbedingten Stillstände der Webmaschine. Zur Optimierung dieses Abbilds des Schlichtprozesses wurde ein evolutionärer Algorithmus eingesetzt. Dieser kann komplexe Optimierungsprobleme mit vielen Einflussgrößen, wie es bei der Schlichterei der Fall ist, lösen.

Der selbstlernende Algorithmus auf Basis des neuronalen Netzes und des evolutionären Algorithmus kann den Beschlichtungsgrad, das Schlichterezept, die Flottenparameter und die Maschineneinstellungen sowie die Zahl der kettbedingten Stillstände der Webmaschine, die Abwasserbelastung durch CSB und BSB, die Kosten des Schlichtens und die Entschlichtbarkeit des Rohgewebes berechnen. Allerdings muss er dazu erst mit vielen Daten aus der Industrie trainiert werden. Erste Ergebnisse zeigen eine gute Übereinstimmung mit optimierten Beschlichtungen in Textilbetrieben. Bei dem oben dargestellten Artikel wurde ein Beschlichtungsgrad von 3,5 % berechnet.

Keywords:
  • Textiltechnik
  • Webereivorwerk
  • Schlichten
  • Neuronale Netze
  • Evolutionäre Algorithmen

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