автореферат диссертации по технологии материалов и изделия текстильной и легкой промышленности, 05.19.02, диссертация на тему:Развитие методов экспериментального исследования показателей неровноты по толщине продуктов прядильного производства

Ма Цзюнь

На правах рукописи

Дд. Цшнь

РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НЕРОВНОТЫ ПО ТОЛЩИНЕ ПРОДУКТОВ ПРЯДИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Специальность 05.19.02 — Технология и первичная обработка текстильных материалов и сырья

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Ма Цзюнь

На правах рукописи

[{¡ня ь

РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НЕРОВНОТЫ ПО ТОЛЩИНЕ ПРОДУКТОВ ПРЯДИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Специальность 05.19.02 - Технология и первичная обработка текстильных материалов и сырья

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Ивановская государственная текстильная академия" (ИГТА).

Научный руководитель -

кандидат технических наук, доцент

Коробов Николай Анатольевич

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор

Жуков Владимир Иванович

кандидат технических наук, доцент

Ларин Игорь Юрьевич

Ведущая организация -

Всероссийский научно-исследовательский институт по переработке лубяных культур

Защита состоится 6 мая 2004 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.061.01 при Ивановской государственной текстильной академии по адресу: 153000, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ивановской государственной текстильной академии.

Автореферат разослан

Ученый секретарь диссертационного совета

рос. нлшюиллмАЯ

БИБЛИОТЕКА СПтфГгЬ О»

гзт$

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В современных условиях жесткой конкуренции предприятия текстильной промышленности вынуждены постоянно уделять внимание вопросам повышения качества выпускаемой продукции. Наряду с внедрением новых технологий и расширением ассортимента продукции существенную роль играет организация и постановка технического контроля на текстильном предприятии.

Система технического контроля любого предприятия предполагает использование разнообразных методов и средств для измерения и исследования параметров технологических процессов. Необходимо отметить, что значительная часть приборов и испытательного оборудования, находящегося в настоящее время в эксплуатации, разработана и изготовлена в 60-х...80-х годах 20-го столетия и к настоящему времени морально и физически устарела. При этом ремонт приборов из-за отсутствия устаревшей элементной базы практически невозможен. Разработку новых типов приборов для измерения и исследования показателей свойств текстильных материалов в современных условиях можно считать экономически нецелесообразной. Альтернативным решением обозначенной проблемы является разработка новых методов и измерительных средств на основе современной компьютерной техники. Применение средств вычислительной техники" и последних достижений в области цифровой обработки информации, с одной стороны, требует проведения дополнительных исследований с целью выявления основных закономерностей и соотношений между параметрами, характеризующими технологический процесс, а, с другой стороны, предоставляет новые возможности в плане получения, обработки и использования накопленной информации.. На основании изложенного можно сделать вывод, что тема диссертационного исследования является актуальной как в научном, так и в прикладном значении.

Работа выполнена в рамках госбюджетных научно-исследовательских работ

вуза.

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка методов и средств исследования показателей неравномерности по толщине продуктов прядильного производства, основанных на получении и анализе информации с помощью вейвлет-преобразований и современной компьютерной техники. В соответствии с этим в диссертационной работе поставлены и решены следующие основные задачи:

- проведен критический анализ существующих методов и средств исследования показателей неравномерности различных свойств текстильных материалов;

- исследована возможность использования вейвлет-преобразований для анализа свойств неравномерности по толщине волокнистых продуктов;

- разработаны методы анализа показателей неравномерности по толщине продуктов прядильного производства с использованием теории вейвлет-преобразований;

- создана и исследована имитационная модель процесса формирования одномерного волокнистого продукта с заданными показателями неравномерности по толщине;

- предложен метод выявления дефектов (утонений и утолщений) пряжи с использованием теории многомасштабной вейвлет-декомпозиции сигналов;

-сформировано программное обеспечение реализации разработанных методов и моделей для. исследования технологических процессов прядильного производства.

Методы исследования. В работе содержатся теоретические и экспериментальные исследования. Теоретические исследования проведены на основе теории гармонического анализа Фурье," теории вейвлет-преобразований, методов дифференциального и интегрального исчисления, теории вероятностей. Полученные теоретические положения подтверждены результатами экспериментальных исследований. Разработка компьютерных методов проведение вычислительных экспериментов и обработка полученных результатов осуществлялись в системе компьютерной математики - MATLAB.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые получены следующие результаты:

- теоретически обоснована возможность анализа показателей неравномерности свойств волокнистых продуктов методами вейвлет-преобразований;

- получены математические соотношения, позволяющие вычислять основные функциональные показатели неравномерности свойств волокнистых продуктов в базисе вейвлет-функций;

- разработан аппарат компактного частотного вейвлета для выявления и анализа периодической неравномерности по толщине продуктов прядения;

- создана алгоритмическая имитационная модель волокнистого продукта с заданными показателями неравномерности по толщине;

- предложена методика выявления и подсчета дефектов пряжи, основанная на возможности вейвлет-декомпозиции сигнала линейной плотности контролируемого продукта.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Практическая значимость диссертационной работы заключается в следующем:

- разработан и прошел лабораторную проверку в составе специализированного испытательного комплекса анализатор амплитудного спектра сигнала линейной плотности волокнистого продукта;

- получены результаты экспериментального сопоставления различных типов анализаторов неровноты по толщине волокнистых продуктов, подтверждающие высокие технические и эксплуатационные характеристики новой системы, основанной на методах многомасштабного анализа сигналов;

- осуществлена программная реализация имитационной модели волокнистого продукта с заданной неравномерностью по толщине методами машинного эксперимента, проведено ее исследование и определены основные параметрические характеристики;

- создано программное обеспечение для обнаружения и анализа пороков пряжи на основе метода многомасштабных преобразований сигнала линейной плотности продукта.

Результаты исследований использованы при разработке и изготовлении опытного образца устройства для исследования и анализа показателей неравно-

мерности свойств волокнистой ленты, принятого в эксплуатацию в центральной фабричной лаборатории ОАО «Родники - Текстиль» (Ивановская область). Результаты работы внедрены в учебный процесс ИГТА по дисциплинам "Информатика", "Пакеты прикладных программ" для студентов специальности 280300 Технология текстильных изделий, а также могут быть использованы при проведении научно-исследовательских работ по совершенствованию продуктов и технологии производств текстильной промышленности.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены и получили положительную оценку:

- на международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности» (Иваново, 2002);

-на межвузовской научно-технической конференции «Молодые ученые — развитию текстильной и легкой промышленности» (Иваново, 2003);

- на международной научно-технической конференции «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности» (Иваново, 2003).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в девяти публикациях. Из них: две - в журнале «Известия вузов. Технология текстильной промышленности», одна - в журнале «Вестник ИГТА», одна - в журнале Уханьского университета науки и технологии, одна - в сборнике научных трудов «Совершенствование технологии прядения», три в сборниках научно-технических конференций. По теме диссертационного исследования получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в Российском агентстве по патентам и товарным знакам.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 162 страницах, состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов по работе, списка литературы из 99 наименований, содержит 39 рисунков, 18 таблиц и 14 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы и определена цель исследования. Общая характеристика отражает научную и практическую значимость работы.

В первой главерассмотрено современное состояние проблемы исследования показателей неравномерности свойств текстильныхматериалов.

На основании обзора опубликованных научно-технических источников сделан вывод о том, что разработкой методов исследования неравномерности свойств различных текстильных материалов постоянно занимались отечественные ученые А.Г. Севостьянов, П.А. Севостьянов, Н.Н. Труевцев, Б.С. Михайлов, В.П. Хавкин, А.Е. Кудинов, В.И Радионов и зарубежные исследователи Дай Гуаньсюн, Ян Гуй, M.W.H. Townsend, D.R. Сох, Н.С. Picard, P. Grosberg и др.

- - Установлены основные факторы, влияющие на качество текстильных продуктов, среди которых в первую очередь выделяется неравномерность различных свойств этих продуктов. Названы несколько причин появления неравномерности,

которые, с одной стороны, кроются в свойствах исходного волокнистого сырья, а, с другой стороны, зависят от правильности подбора технологического оборудова-- ния, егоналадки и режимов работы. Повышенная неровнота свойств текстильных продуктов, большое количество сорных примесей и волокнистых пороков приводят к снижению производительности оборудования, повышению себестоимости выпускаемой продукции, ухудшению внешнего вида и потребительских свойств конечных текстильных продуктов. Отмечено, что одновременно с выявлением -факторов, влияющих на качество продуктов прядильного производства, разрабатываются пути снижения отрицательного влияния данных факторов. Осуществлен обзор существующих форм и методов контроля показателей качества волокнистых продуктов. Показано, что теоретической основой существующих видов контроля являются методы математической статистики, теории вероятностей, корреляционного и спектрального анализа. Для их практической реализации используются разнообразные технические решения. В России созданы исследовательские комплексы АТЛ, КЛА-1, КЛА-2. За рубежом выпускаются измерительные комплексы "Устер" (Швейцария), YG131 и YG133 (Китай), КЕТ-80 (Япония).

Отмечено также, что методы моделирования являются важным средством изучения строения продуктов и основных закономерностей в технологических процессах прядильного производства. Моделирование процессов и продуктов прядильного производства с помощью средств современной компьютерной техники открывает новые возможности при прогнозировании и оценке свойств волокнистых продуктов.

Рассмотрены современные методы и средства цифровой обработки информации. Показано, что на промышленных предприятиях компьютерная техника широко используется для контроля показателей качества выпускаемой продукции. Благодаря своей доступности и универсальности во многих прикладных областях современная цифровая обработка информации практически вытеснила традиционную аналоговую.

Особое внимание уделено возникновению и развитию нового направления в области исследований сложных сигналов к которым, в частности, можно отнести и сигналы, описывающие изменения свойств волокнистых продуктов прядения по их длине. Это направление получило название вейвлет-анализа, являющегося по своей сути дальнейшим развитием идей, реализованных в теории преобразований Фурье. В основе вейвлет-преобразований лежит обширный класс математических функций, сдвиги и масштабные преобразования которых образуют базис многих важных пространств, в том числе и бесконечно-размерного гильбертова пространства. Эти функции являются компактными как в пространственной, так и в частотной области. Вейвлеты обладают возможностью сдвига относительно пространственной оси, что обеспечивает им способность выявления локальных пространственных особенностей функций и сигналов. В настоящее время аппарат вейвлет-преобразований подкреплен достаточно развитой математической теорией и имеет широкое практическое применение.

Проведенный анализ научных работ по исследованию показателей неравномерности свойств продуктов прядильного производства позволил выявить основ-

ные направления научного исследования, выбрать соответствующие методы и поставить задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена разработке методов анализа неровноты свойств волокнистых продуктов на основе теории вейвлет-преобразований. В результате анализа основных положений теории вейвлетов доказана возможность использования методов вейвлет-преобразований для исследования технологических процессов и продуктов прядильного производства.

Исследование характера неровноты свойств продукта путем разложения ее на компоненты имеет наибольший эффект при наличии определенной тенденции или направленности в изменении толщины продукта или другого какого-либо свойства. На основании проведенных исследований установлено, что метод вейв-лет-анализа может успешно применяться на практике. По сравнению с обычным методом скользящей средней принципиальное отличие метода многомасштабного анализа заключается в возможности использовать разнообразные вейвлет-функции, позволяющие при декомпозиции сигналов более тонко выявлять особенности представленной информации.

Амплитудный спектр и график градиента неровноты являются важными показателями при оценке и исследовании неравномерности свойств продуктов прядильного производства. Получение этих показателей основано на традиционных методах преобразования Фурье и математической статистики. В главе исследована возможность применения методов вейвлет-анализа для пространства сигналов, несущих информацию о колебаниях толщины волокнистых продуктов. Показано существование тесного соотношения между спектром и градиентом неровноты, а также создан быстрый алгоритм для вычисления указанных выше функциональных показателей.

Обозначим через т,(х) сигнал, описывающий колебания толщины продуктов прядения по длине отрезка - компонент на канале спектра, - зна-

чения кривой графика градиента неровноты для отрезка длиной - ампли-

тудное значение для ьго канала в спектре, L - длину сигнала. С использованием соотношений между подпространствами получим

(1)

^чм^Л. (2)

= (3)

Св]=Св1х-У?1т\х), (4)

где =

Формулы (1), (2) и соотношения (3) и (4) получены на основе теории вейв-лет-преобразований. В дальнейшем делается вывод, что вейвлет-анализ позволяет решать проблемы измерений при определении спектра и градиента неровноты. При этом, вычисляя только один из показателей, можно затем легко получить другой. Если используемые масштабные функции $,*(•*) и вейвлетные функции есть ортонормированные базисы, то

(6)

где Сц - коэффициенты аппроксимации, Д.* - детализирующие коэффициенты.

В свою очередь, коэффициенты определялись по формулам:

О,к = (т(х),ф,•,*(*))> Д,Л = (т(х),\|Ц*(х)).

Из выражений (1) и (5) видно, что можно рассчитать и построить ординаты графика градиента неровноты волокнистых продуктов путем использования многомасштабного анализа или пакетного вейвлет-анализа при значении масштабного коэффициента а = 2, осуществив для этого ортогональные декомпозиции сигнала.

С целью исследования разработанного метода расчета градиента неровноты толщины волокнистых продуктов был проведен эксперимент, состоящий в регистрации колебаний линейной плотности хлопковой ленты с помощью лабораторного измерительного комплекса КЛА-2 (Россия) с последующей обработкой записанных данных различными методами на основе сопоставления полученных результатов. Первоначально градиент неровноты рассчитывался программными средствами прибора КЛА-2 (базовый метод). В качестве второго метода расчета градиента неровноты был использован метод, основанный на последовательном вычислении скользящей средней и определении коэффициента вариации по известным из математической статистики формулам. Исследуемая характеристика (градиент не-ровноты) также рассчитывалась методом многомасштабного анализа, который и являлся новым методом данного экспериментального исследования.

Проведенный анализ позволил сделать вывод о хорошем совпадении результатов, полученных базовым методом и методом многомасштабного анализа. Одновременно сделан вывод о значительных погрешностях расчета градиента неров-ноты, полученного с помощью устройства КЛА-2. Метод многомасштабного анализа требует времени в 2 раза меньше, чем базовый метод. Это соотношение подтверждает преимущества нового метода расчета градиента неровноты.

Подробное разложение сигнала на его составляющие компоненты возможно, если применить метод пакетного вейвлет-анализа. Пакетный вейвлет-анализ предполагает выделение низкочастотной и высокочастотной составляющих сигнала на каждом уровне разложения. С помощью программы осуществлено 10 уровней разложения сигнала и рассчитаны 1024 точки графика. Скорость вычислений при использовании пакетных вейвлетов в 1,5 раза превышала скорость базового метода.

С использованием формул (2) и (6) можно получить амплитудный спектр. Для ортогональных вейвлетов и масштабного параметра а = 2 существует быстрое вейвлет-преобразование, называемое также алгоритмом Малла. Однако в этом случае, невозможно осуществить подробный анализ данных из-за малого количества каналов. Для более детального изучения сигнала необходимо, чтобы масштабный параметр а был много меньше 2. Для использования алгоритма Малла был предложен метод, позволяющий разбить подпространства V на несколько групп, а затем использовать алгоритм Малла для каждой группы.

Для этого варианта первоначальные коэффициенты Суд =т((Ь21/'1) рассчитывали с использованием разных выбранных частот. Следует отметить, что этот метод трудно осуществить из-за ограничений, связанных с конструктивными особенностями датчиков линейной плотности волокнистых продуктов и алгоритмов их опроса. В данной работе расчет первоначальных коэффициентов осуществляли с использованием сплайн-интерполяции исходной последовательности данных. Преимуществами данного подхода является возможность осуществления подробного анализа данных путем задания масштабного параметра а = 2^", где п — число измерительных каналов, приходящихся на каждое удвоение длины отрезка исследуемого продукта. На рис.1 показаны графики градиента не-ровноты и модуля вейвлет-преобразования для отрезка ленты длиной 32 метра при масштабном параметре

1/12

Рис. 1. График градиента неровноты (а)и амплитудный спектр (б) при а = 2

_->Ш2

На рис. 2 показаны проведенные преобразования в виде трехмерной вейв-лет-спектрограммы для сигнала, несущего информацию о толщине чесальной ленты.

Длина продукта, м Рис. 2. Трехмерная вейвлет-спектрограмма сигнала

Вейвлет-спектрограмма волокнистой ленты представляет собой развертку спектрального компонента по длине продукта. Такое представление спектра обла-

дает большой информативностью и позволяет выявлять как возможные периодические возмущения, так и локальные особенности сигнала с учетом его пространственных характеристик. На спектрограмме по оси абсцисс отложены длины продукта, а по оси ординат - значения модулей масштабных коэффициентов вейвле-тов. Изменения яркости спектрограммы отображают амплитуды, соответствующие различным длинам волн.

Чтобы получить более точный результат вычисления амплитудного спектра, сконструирована вейвлет-функция с компактным носителем в частотной области. Она определена по формуле:

\|/(х) = ^25тс(|Лс)- азтс(ах)]/7Г, (7)

где

Для практической реализации масштабный параметр а задавали следующим

образом: а = 211п (} & где п - положительное целое число, определяющее количество спектральных каналов, приходящихся на каждое удвоение длины волны. Разрешающая способность спектроанализатора по оси длин волн, равная аналогичному показателю устройств Устер Тестер-2 и КЛА-2, будет достигнута при а = 21/5. Возможности современной техники позволяют осуществлять более подробный амплитудно-волновой анализ сигналов за счет увеличения производительности вычислительных систем. При этом значение параметра а можно уменьшить до величины 21/12. С помощью составленной программы получена спектральная характеристика (рис. 3) сигнала, показанного на рис. 2. В сигнале присутствуют периодические компоненты, на которые указывают резкие выбросы амплитудно-волновой диаграммы.

Ü i ¡; ¡ i;

— ... • i; Lf

_ ¡ :il

0.D1 0.1 1 10 100

Длина волны,м

Рис. 3. Вейвлет-спектр волокнистой ленты

Рассмотренные в данной главе методы определения амплитудного спектра позволили выявить в исследуемом сигнале соотношения амплитуд волн различных длин. Отмечено общее сходство получаемых результатов. Тем не менее каждый из исследуемых методов имеет свои особенности.

Созданное программное обеспечение реализует предложенные методы анализа показателей неровноты продуктов прядильного производства. Проведены также специальные экспериментальные исследования разработанных методов измерения, подтвердившие их запланированные метрологические характеристики.

Третья глава посвящена разработке имитационной модели формирования волокнистого продукта и проведению сравнительных испытаний различных методов спектрального анализа и построения графика градиента неровноты.

Для осуществления более глубоких исследований предлагаемых методов измерений показателей свойств неровноты продуктов прядильного производства был разработан алгоритм формирования волокнистого продукта с использованием динамически изменяющихся массивов описаний волокон, позволяющий создавать одномерную модель, учитывающую основные закономерности возникновения не-ровноты по длине исследуемого текстильного материала. Предложена программная модель процесса формирования волокнистого продукта. Внешний вид основного окна программы показан на рис. 4.

Рис. 4. Главное окно программы моделирования

В дальнейшем осуществлено экспериментальное исследование разработанной имитационной модели. Полученные результаты обработки машинных экспериментов и их сопоставление с соответствующими показателями гипотетических волокнистых продуктов показывают, что разработанная имитационная модель обеспечивает на своем выходе случайный процесс, адекватно отображающий закономерности изучаемой системы.

Так как количественно оценить модель процесса формирования волокнистого продукта по одному показателю неровноты свойства сложно, был проведен ряд машинных экспериментов, целью которых была оценка адекватности волновых свойств показателя неровноты модели с аналитически предсказываемыми значениями для идеальных продуктов. С этой целью дополнительно рассчитывался амплитудный спектр идеального продукта по следующей формуле:

где

А(Л)

амплитуда колебания, соответствующая длине волны

п - среднее количество волокон в поперечном сечении продукта;

I - длина волокна.

Далее для количественной оценки тесноты связи экспериментальных и расчетных значений амплитудного спектра определен коэффициент детерминации И2 в виде

где й- сумма квадратов отклонений амплитуд спектра имитационной модели от соответствующих амплитуд, рассчитанных по формуле (8); - сумма квадратов отклонений амплитуд спектра имитационной модели от их среднего значения.

Для проведения исследования по оценке качества процесса измерения по показателям воспроизводимости результатов, получаемых различными методами спектрального анализа, с помощью разработанной программы проведено моделирование отрезка волокнистого продукта длиной 400 м и основных параметров, обеспечивающих спектральный состав, описываемый выражением (8). Записанный файл был использован в качестве тестирующей последовательности данных для различных типов спектроанализаторов. В эксперименте были задействованы различные методы анализа, в том числе анализатор лабораторного комплекса КЛА-2 и две группы анализаторов, основанных на методах непрерывного и дискретного вейвлет-преобразования, спроектированные и показанные во второй главе научного исследования. Оценочным критерием воспроизводимости для каждого спектроанализатора являлся коэффициент детерминации (9), рассчитанный в соотношении со спектром идеального продукта (8). Проведено испытание семи различных методов определения амплитудного спектра. Одновременно с расчетом коэффициента детерминации фиксировалось и машинное время, затраченное на расчет искомой характеристики. Результаты исследования представлены в табл. 1.

Таблица 1

Результаты исследованияразличных спектроанализаторов

Вейвлет Среднеквадратическое отклонение 0>/п Среднеквадратическое отклонение Оз'п Коэффициент детерминации Врем» вычисления с

Спектроаналнзатор КЛА-2

0,420 2,340 0,821 121,50

Непрерывное вейвлет-преобразование

)ипс) 0,073 1,327 0,945 91,45

БЬаЫ-О 1 0,030 1,569 0,981 118,34

Акр2-1-0 3 0,033 1,523 0,978 116,83

Дискретное вейвлет-преобразование

йшеу 0,171 2,387 0,928 77,96

впеж 0,201 2,827 0,929 216,10

со|Г5 0,233 2,111 0,890 66,75

Данные, приведенные в табл. 1, показывают, что практически все исследуемые методы позволили выявить основные закономерности в поведении рассматриваемой характеристики, что свидетельствует о хорошей воспроизводимости результатов. Наиболее тесная связь экспериментальных значений с расчетными на-

блюдалась у группы спектроанализаторов, основанных на непрерывном вейвлет-преобразовании. Во всех трех экспериментах этой группы теснота связи по шкале Чеддока оценивается как весьма высокая. Спектральным характеристикам, рассчитанным с помощью метода дискретного преобразования, соответствует большая дисперсия. Минимальное значение коэффициента детерминации получено для эксперимента с устройством КЛА-2. В этом варианте наблюдается высокое совпадение результатов испытаний.

Результаты проведенных исследований в дальнейшем использованы при разработке новых технических средств контроля показателей неровноты волокнистых продуктов. В программном комплексе, обеспечивающем управление устройством, сбор и обработку полученной информации, реализованы методы расчета градиента неровноты и амплитудного спектра продукта, разработанные и исследованные в предыдущих разделах работы. Программное обеспечение устройства создано в среде программирования MATLAB и предназначено для работы под управлением операционных систем семейства WINDOWS. Простой и понятный интерфейс не требует длительного обучения работе с программой. Устройство позволяет собирать информацию об отрезках ленты длиной от 10 до 400 м, оперативно обрабатывать полученные данные, выводить результаты на экран монитора и устройство печати, а также накапливать данные и результаты обработки для возможного дальнейшего статистического анализа.

В четвертой главе осуществлена разработка метода обнаружения пороков пряжи на основе теории многомасштабных преобразований.

Предварительно был проведен анализ существующих инструментальных методов обнаружения и распознавания пороков пряжи, в результате чего выявлены факторы, влияющие на их точность. Показано, что обнаружение и распознавание различных пороков затрудняется наложением их на различные виды неровно-ты. На рис. 5 показан случай, когда методы, основанные только на анализе амплитудных выбросов сигнала, не позволяют выявить узелок, присутствующий на образце пряжи.

Дпина отрезка, *

Рис. 5. Распознаваемые дефекты пряжи (а — образец пряжи с пороком; б—сигнал емкостного датчикаустройства)

Проведенный выше анализ указывает на существование различных факторов, способных привести к возникновению большого количества ошибок и погрешностей при выявлении и распознавании различных видов пороков пряжи. По-

этому многие из обозначенных проблем могут быть успешно решены методами теории многомасштабных преобразований.

В главе 2 были рассмотрены ортогональные декомпозиции на основе метода многомасштабного анализа применительно к пространству сигналов, несущих информацию о колебаниях толщины волокнистых продуктов. Подпространства и и И^ХШ^М) отличаются только используемыми масштабными коэффициентами или длинами отрезков. Поскольку узелки и утолщения принадлежат разным подпространствам, то этот факт использовался при обнаружении и распознавании различных видов пороков пряжи.

Для разложения полного сигнала на компоненты, содержащие информацию об узелках и утолщениях пряжи, достаточно использовать масштаб а, равный двум. Предположим, сигнал узелков й(х) принадлежит подпространствам , а сигнал утолщений принадлежит подпространствам где п определяется по расстоянию между выбранными точками в дискретах. Поэтому

-1иг

Н(х)= £ Ат,(*)= £ I Ц,тк(х).

(10)

................ <»>

По формулам (10) и (11) можно осуществить разложение полного сигнала на компоненты узелков и утолщений на пряже. Найдя в полученных составляющих значения, превышающие заданный порог, можно последовательно провести подсчет обнаруженных дефектов.

Метод обнаружения и анализа пороков пряжи, основанный на теории многомасштабных преобразований сигнала емкостного датчика, реализован в виде компьютерной программы, рабочее окно которой показано на рис.6. Программный продукт зарегистрирован Российским агентством по патентам и товарным знакам в Реестре программ для ЭВМ (свидетельство № 2003611565 от 27.06.2003 г.).

Рис. 6. Рабочее окно программы обнаружения и анализа пороков пряжи

С помощью разработанной компьютерной программы обнаружения и анализа пороков пряжи и анализатора пороков пряжи КЛА-2 проведены экспериментальные исследования для выявления особенностей их функционирования и оценки воспроизводимости результатов, получаемых каждым из обозначенных методов. Для этого осуществляли ряд испытаний, в которых оба исследуемых метода тестировались с помощью модели волокнистого продукта, содержащего заранее известное количество различных дефектов (пороков). С помощью дополнительно разработанной программы в модель добавлялись амплитудные возмущения, характеристики которых соответствовали трем видам пороков пряжи. В дальнейшем одно и то же тестовое задание поочередно обрабатывалось двумя исследуемыми методами обнаружения пороков. При этом анализаторы пороков рассматривались как системы с одним информационным входом и тремя выходами. В итоге было проведено четыре серии экспериментов, направленных на изучение реакции систем на пороки различного вида.

В первой серии экспериментов модель продукта дополнялась амплитудными возмущениями, соответствующими четырем различным видам утонений. В каждом тестовом задании моделировалось 350 утонений, распределенных по продукту случайным образом. Во второй группе экспериментов модель продукта дополнялась амплитудными возмущениями, соответствующими четырем различным видам утолщений. Остальные условия опыта полностью соответствовали условиям предыдущей серии. В третьей группе экспериментов моделировались узелки с амплитудными отклонениями 140, 200, 280 и 400%. Остальные условия опыта оставались неизменными. В четвертой серии экспериментов одновременно моделировались пороки всех трех видов: узелки, утолщения и утонения. Пороки располагались в продукте случайным образом, а общее их количество на исследуемом участке равнялось 1000. Результаты этого эксперимента приведены в табл. 2.

Таблица 2

Результаты обнаружения пороков пряжиразличнымиметодами

Тестовое задание КЛА-2 Вейвлет-декомпозиция

Узелки 140% Утолщения 35% Утонения -40% Узелки 140% Утолщения 35% Утонения -40% Сумма пороков Узелки 140% Утолщения 35% Утонения -40% Сумма пороков

625 128 247 601 129 247 977 625 128 247 1000

625 119 256 579 123 256 958 625 119 256 1000

712 239 49 715 239 51 1005 687 239 49 975

318 441 241 469 441 243 1153 309 441 249 999

312 450 238 458 450 238 1146 308 450 242 1000

482 398 120 569 398 120 1087 477 398 123 998

465 86 449 452 102 449 1003 466 86 447 999

464 171 365 481 175 365 1021 464 171 364 999

447 200 353 447 202 353 1002 447 200 353 1000

383 192 425 415 200 425 1040 383 192 422 997

Анализ результатов эксперимента показал, что количество ошибок при обнаружении пороков с помощью устройства КЛА-2 значительно превосходит число

ошибок по новому методу, основанному на многомасштабной декомпозиции сигнала, т.е. вейвлет-декомпозиции.

Для проведения второй части эксперимента, т.е. оценки воспроизводимости результатов обнаружения пороков пряжи, полученных с помощью устройства КЛА-2 и методом многомасштабной вейвлет-декомпозиции, была проведена серия экспериментов из 10 опытов. В них использовались 100 метровые отрезки хлопчатобумажной пряжи пневмомеханического способа прядения линейной плотностью 29,4 текс, взятые с одной паковки. Отрезки пряжи регистрировались с помощью емкостного датчика лабораторного комплекса КЛА-2 и записывались в файл на жесткий диск компьютера. Полученные файлы последовательно обрабатывались с помощью программного анализатора пороков КЛА-2 и компьютерной программой, реализующей метод многомасштабной вейвлет-декомпозиции. Результаты подсчета узелков (140%), утолщений (+35%) и утонений (-40%) приведены в табл. 3.

Таблица 3

Результаты обнаружения пороков в пряже различными методами

Номер опыта Ю1А-2 Вейвлет-декомпозиции

Узелки Утолщенш Утонения Узелки Утолщени» Утонения

140% 35% -40% 140% 35% -40%

1 323 147 40 318 132 29

2 287 122 32 287 121 33

3 312 113 35 319 113 45

4 322 122 43 310 129 46

5 292 116 31 325 114 32

6 329 123 29 329 123 33

7 302 112 30 308 111 40

8 295 113 34 319 129 31

9 316 135 33 326 144 31

10 322 145 39 317 131 29

Среднее значение 310 125 35 316 125 35

Проведенный статистический анализ данных табл. 3 с использованием критерия Фишера показал воспроизводимость результатов обнаружения пороков, полученных исследуемыми методами. В дальнейшем сделан вывод, что программное обеспечение комплекса КЛА-2 морально устарело. Поэтому одним из практических результатов внедрения научной работы в производство явилась модернизация существующих на российских текстильных предприятиях устройств КЛА-2. В частности, разработан программный пакет, использующий новые методы исследования. Пакет позволяет осуществлять сбор и обработку информации с помощью устройства КЛА-2 под управлением современных операционных систем семейства WINDOWS.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

1. Теоретически обоснована возможность анализа показателей неравномерности свойств волокнистых продуктов методами вейвлет-преобразований. Показано, что данная теория может являться основой для решения широкого круга

задач, связанных с исследованиями технологических процессов и показателей качества продуктов прядильного производства.

2. Получены математические соотношения, позволяющие вычислять основные функциональные показатели неравномерности свойств волокнистых продуктов в базисе вейвлет-функций. В рамках единой математической вейвлет-теории решены задачи разложения неровноты продуктов прядения на составляющие компоненты, градиентного и спектрального анализа, обнаружения и распознавания пороков пряжи.

3. Разработан компактный частотный вейвлет для выявления и анализа периодической неравномерности по толщине продуктов прядения, позволяющий повысить точность результатов спектрального анализа.

4. Получены результаты экспериментального сопоставления различных типов анализаторов неровноты по толщине волокнистых продуктов, подтверждающие высокие технические и эксплуатационные характеристики новой системы, основанной на методах многомасштабного анализа сигналов.

5. Создана алгоритмическая имитационная модель формирования волокнистого продукта и осуществлена ее программная реализация. Методами машинного эксперимента проведено исследование и определены основные параметрические и функциональные характеристики. Экспериментальные исследования модели подтвердили, что она обладает показателями, адекватно отображающими закономерности изучаемого процесса.

6. Предложена методика выявления и подсчета дефектов пряжи, основанная на возможности вейвлет-декомпозиции сигнала линейной плотности контролируемого продукта.

7. Создано программное обеспечение для обнаружения и анализа пороков пряжи на основе метода многомасштабных преобразований сигнала линейной плотности продукта. Программа зарегистрирована Российским агентством по патентам и товарным знакам в Реестре программ для ЭВМ.

8. Разработан и прошел лабораторную проверку в составе специализированного испытательного комплекса анализатор амплитудного спектра сигнала линейной плотности волокнистого продукта. Опытный образец устройства для исследования и анализа неравномерности свойств волокнистой ленты принят в эксплуатацию в центральной фабричной лаборатории ОАО "Родники - Текстиль" (Ивановская область).

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Ма Цзюнь, Румянцев НА, Коробов Н.А. Сравнительный анализ компьютерных измерительных комплексов для определения показателей неравномерности толщины протяженных волокнистых продуктов // Современные наукоёмкие технологии и перспективные материалы текстильной и лёгкой промышленности (Прогресс -2002): Сб. матер, межд. науч.-техн. конф. - Иваново: ИГТА, 2002. - С. 210-211.

2. Ма Цзюнь, Коробов Н.А. Аналитический метод вейвлета для оценки и исследования характера неравномерности по толщине продуктов прядения // Мо-

лодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности (Поиск-2003): Сб. матер, межвуз. науч.-техн. конф. сапирантов и сотрудников. - Иваново: ИГТА, 2003. - С. 325-326.

3. Ма Цзюнь, Коробов НА Применение методов вейвлет-анализа при вычислении спектра и градиента неровноты продуктов прядения // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности.-2003.-№ 1.-С. 134...137.

4. N.A. Korobov, Ma Jun. The Calculation Method for Spectrum ofYam Signal Based on Wavelet Transform/Journal of wuhan university of science and engineering. - 2003. - № 3. - P.24-27. (PRC). (на китайском языке)

5. Коробов НА, Ма Цзюнь. Оценка воспроизводимости определения амплитудного .спектра неравномерности линейной плотности волокнистых продуктов // Вестник ИГТА, 2002. - №2. - С. 14-18.

6. Коробов НА, Румянцев Н. А., Ма Цзюнь. Новое техническое средство контроля неровноты продуктов прядения // Совершенствование технологии прядения: Юбилейный сборник научных трудов. - Иваново, 2003. - С.101...105.

7. Ма Цзюнь. Распознавание и классификация дефектов продуктов прядильного производства путем непрерывного вейвлет-преобразования // Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышлен-ности(ПИКТЕЛ-2003): Сб. докл. межд. науч.- техн. конф. - Иваново: ИГТА, 2003. -С.266-267.

8. Ма Цзюнь, Коробов Н.А. Обнаружение пороков пряжи методом многомасштабного анализа // Изв. вузов. Технология текстильной промышленностиг-" 2003.-№2.-С.120...122.

9. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003611565. Программа обнаружения и анализа пороков пряжи методом многомасштабных преобразований / НА Коробов, Ма Цзюнь. - Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ. Москва, 27 июня 2003 г.

Лицензия ИД №06309 от 19.11.2001. Подписано в печать 01.04.2004. Формат 1/16 60x84. Бумага писчая. Плоская печать.

_Усл. печ. л. 1,10. Уч.-изд. л. 1,05. Тираж 80 экз._

Редакционно-издательский отдел Ивановской государственной текстильной академии ЗАО ИКУБ 153000, г. Иваново, пр. Ф. Энгельса, 21

«s- 67 О О

û

th

Г О

Введение.

Общая характеристика работы.

1. Современное состояние проблемы контроля показателей качества продуктов прядильного производства и постановка задач исследований.

1.1. Установление состояния формирования качества продуктов прядильного производства.

1.2. Выявление существующих форм и методов контроля показателей качества продуктов прядильного производства.

1.3. Обзор технических средств контроля показателей качества одномерных волокнистых продуктов.

1.4. Исследование и оценка показателей качества продуктов прядильного производства методами моделирования.

1.5. Анализ современных методов и средств цифровой обработки информации.

1.6. Постановка задач исследований.

2. Анализ показателей неравномерности толщины продуктов прядильного производства с использованием теории вейвлет-преобразования.

2.1. Рассмотрение основных положений математической теории.

2.2. Разложение неровноты на составляющие компоненты методом многомасштабного анализа.

2.3. Постановка задачи вычисления амплитудного спектра и градиента неровноты.

2.4. Обоснование возможности определения основных функциональных характеристик неровноты исследуемого свойства методами вейвлет-анализа.

2.5. Использование ортогонального вейвлет-преобразования сигналов продуктов прядильного производства.

2.6. Разработка методов расчета градиента неровноты исходного свойства с использованием ортогональных вейвлетов и их экспериментальное исследование.

2.7. Формирование методов вычисления спектра и градиента неровноты рассматриваемого свойства на основе быстрых алгоритмов вейвлет-разложений.

2.8. Построение метода вычисления амплитудного спектра на основе непрерывного вейвлет-преобразования.

2.9. Определение новых результатов и положений по главе.

Имитационное моделирование строения волокнистого продукта прядильного производства.

3.1. Концептуальная разработка модели процесса формирования волокнистого продукта и определение ее основных показателей.

3.2. Разработка алгоритма и программная реализация имитационной модели.

3.3. Проведение экспериментальных исследований имитационной модели.

3.4. Сравнительные испытания различных методов спектрального анализа неровноты по толщине ленты.

3.5. Практическая реализация методов анализа неровноты по толщине волокнистого продукта.

3.6. Формирование новых научных данных по главе.

Обнаружение пороков внешнего вида пряжи на основе применения теории многомасштабных преобразований.

4.1. Анализ существующих технических решений и выявление их недостатков.

4.2. Теоретическое обоснование обнаружения пороков внешнего вида пряжи на основе многомасштабных преобразований.

4.3. Программная реализация методов обнаружения пороков внешнего вида пряжи.

4.4. Экспериментальное исследование различных методов обнаружения пороков пряжи средствами имитационного моделирования.

4.5. Определение показателей воспроизводимости результатов обнаружения пороков пряжи с использованием различных методов.

4.6. Практическая реализация нового метода обнаружения пороков внешнего вида пряжи.

4.7. Определение новых научных и практических результатов по главе.

Рыночные отношения в экономике выдвигают на передний план проблемы совершенствования и повышения эффективности производства. В текстильной отрасли это, прежде всего, проблемы повышения качества выпускаемой продукции, расширения ее ассортимента, снижения расхода сырьевых, материальных и энергетических ресурсов. Решение указанных проблем связано с разработкой и внедрением в производство современных технологических решений, конструкций технологического оборудования, средств и систем контроля и управления технологическими процессами.

Создание нового и модернизация действующего технологического оборудования, разработка и внедрение эффективных систем контроля и управления требуют существенных усилий в изучении процессов формирования текстильных материалов. Только на основе адекватных теоретических представлений о процессах формирования волокнистых продуктов возможно значительное повышение качества выпускаемой продукции и технико-экономических показателей технологических процессов и оборудования.

Получение объективных характеристик протекания технологических процессов прядильного производства предполагает использование технических средств контроля свойств волокнистых продуктов на всех переходах многостадийной технологической цепочки. Наибольший прогресс в области создания новых методов и средств оперативного и достоверного контроля качества полуфабрикатов и готовых продуктов возможен лишь при условии максимального использования средств современной компьютерной техники, новейших методов и технологий сбора, хранения и обработки информации.

Общая характеристика работы

Актуальность работы. Текстильные предприятия, работая в условиях жесткой конкуренции, вынуждены уделять особое внимание вопросам повышения качества выпускаемой продукции. Наряду с техническим перевооружением, внедрением новых технологий, расширением ассортимента продукции существенную роль играют организация и постановка технического контроля на текстильных предприятиях, позволяющие им выжить и нормально функционировать в сложных экономических условиях.

Сложившаяся на предприятиях система технического контроля предполагает использование разнообразных методов и приборного оснащения, предназначенного для контроля технологических параметров на различных этапах технологического процесса. Необходимо отметить, что значительная часть приборов и оборудования, находящегося сегодня в эксплуатации, разработана и изготовлена в 60-х.80-х годах 20-го столетия и к настоящему времени в значительной степени устарела как морально, так и физически. При этом ремонт изношенного приборного оснащения, из-за отсутствия устаревшей элементной базы, зачастую невозможен. Одновременно можно признать экономическую нецелесообразность разработки отдельных приборов для измерения многочисленных показателей свойств текстильных продуктов. Альтернативным решением обозначенной проблемы можно считать разработку новых методов и измерительных средств на основе современной компьютерной техники. Такой подход не означает простого переноса известных методов и технических решений на иную элементную базу. Применение средств вычислительной техники и последних достижений в области цифровой обработки информации с одной стороны, требует проведения дополнительных исследований с целью выявления основных закономер^ ностей и соотношений между параметрами, характеризующими технологический процесс, а с другой, предоставляет новые возможности в плане получения, обработки и использования накопленной информации. На основании изложенного можно сделать вывод, что тема диссертационного исследования является актуальной как в научном, так и в прикладном значении. Работа выполнена в рамках госбюджетных научно-исследовательских работ вуза.

Цель и задачи исследования. Целью работы является разработка методов и средств исследования показателей неравномерности по толщине продуктов прядильного производства, основанных на получении и анализе информации с помощью вейвлет-преобразований и современной компьютерной техники. В соответствии с целью в диссертационной работе поставлены и решены следующие основные задачи:

-проведен критический анализ существующих методов и средств исследования показателей неравномерности различных свойств текстильных материалов;

-исследована возможность использования вейвлет-преобразований для анализа свойств неравномерности по толщине волокнистых продуктов;

-разработаны методы анализа показателей неравномерности по толщине продуктов прядильного производства с использованием теории вейвлет-преобразований;

-создана и исследована имитационная модель процесса формирования одномерного волокнистого продукта с заданными показателями неравномерности по толщине;

-предложен метод выявления дефектов (утонений и утолщений) пряжи с использованием теории многомасштабной вейвлет-декомпозиции сигналов;

-сформировано программное обеспечение реализации разработанных методов и моделей для исследования технологических процессов прядильного производства.

Методы исследования. В работе содержатся теоретические и экспериментальные исследования. Теоретические исследования проведены на основе теории гармонического анализа Фурье, теории вейвлет-преобразований, методов дифференциального и интегрального исчисления, теории вероятностей. Полученные теоретические положения подтверждены результатами экспериментальных исследований. Разработка компьютерных методов, проведение вычислительных экспериментов и обработка полученных результатов осуществлялись в системе компьютерной математики - MATLAB.

Научная новизна. В диссертационной работе впервые получены следующие результаты:

- теоретически обоснована возможность анализа показателей неравномерности свойств волокнистых продуктов методами вейвлет-преобразований;

- получены математические соотношения, позволяющие вычислять основные функциональные показатели неравномерности свойств волокнистых продуктов в базисе вейвлет-функций;

- разработан аппарат компактного частотного вейвлета для выявления и анализа периодической неравномерности по толщине продуктов прядения;

- создана алгоритмическая имитационная модель волокнистого продукта с заданными показателями неравномерности по толщине;

- предложена методика выявления и подсчета дефектов пряжи, основанная на возможности вейвлет-декомпозиции сигнала линейной плотности контролируемого продукта.

Практическая значимость и реализация результатов работы. Практическая значимость диссертационной работы заключается в следующем:

- разработан и прошел лабораторную проверку в составе специализированного испытательного комплекса анализатор амплитудного спектра сигнала линейной плотности волокнистого продукта;

- получены результаты экспериментального сопоставления различных типов анализаторов неровноты по толщине волокнистых продуктов, подтверждающие высокие технические и эксплуатационные характеристики новой системы, основанной на методах многомасштабного анализа сигналов;

- осуществлена программная реализация имитационной модели волокнистого продукта с заданной неравномерностью по толщине методами машинного эксперимента проведено ее исследование и определены основные параметрические характеристики;

- создано программное обеспечение для обнаружения и анализа пороков пряжи на основе метода многомасштабных преобразований сигнала линейной плотности продукта.

Результаты исследований использованы при разработке и изготовлении опытного образца устройства для исследования и анализа неравномерности свойств волокнистой ленты, принятого в эксплуатацию в центральной фабричной лаборатории ОАО «Родники - Текстиль» (Ивановская область). Результаты работы внедрены в учебный процесс ИГТА по дисциплинам "Информатика", "Пакеты прикладных программ" для студентов специальности 280300 - Технология текстильных изделий, а также могут быть использованы при проведении научно-исследовательских работ по совершенствованию продуктов и технологии производств текстильной промышленности.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены и получили положительную оценку:

- на международной научно-технической конференции «Современные наукоемкие технологии и перспективные материалы текстильной и легкой промышленности» (Иваново, 2002); 4 -на межвузовской научно-технической конференции «Молодые ученые - развитию текстильной и легкой промышленности» (Иваново, 2003);

-на международной научно-технической конференции «Перспективы использования компьютерных технологий в текстильной и легкой промышленности» (Иваново, 2003).

Публикации. Основное содержание диссертации отражено в восьми публикациях. Из них: две - в журнале «Известия вузов. Технология текстильной промышленности», одна - в журнале «Вестник ИГТА», одна - в журнале Уханьского университета науки и технологии, одна - в сборнике научных трудов «Совершенствование технологии прядения», три- в сборниках научно-технических конферен-Ч' ций. По теме диссертационного исследования получено свидетельство о регистрации программы для ЭВМ в Российском агентстве по патентам и товарным знакам.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 162 страницах и состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов по работе, списка литературы из 99 наименований, содержит 39 рисунков, 18 таблиц и 14 приложений.

Выход

Рнс. 4.3. Рабочее окно программы обнаружения и анализа пороков пряжи

Результаты разложения сигнала на компоненты выводятся в предусмотренные для этого графические поля, а результаты подсчета пороков в текстовые поля в нижней части рабочего окна. Программа дает возможность подробного визуального изучения исходного сигнала и компонент с дефектами пряжи. Для этого должна быть включена функция масштабирования выведенных на экран изображений. Возможны два различных способа перемещения вдоль продукта. В первом случае это плавное перемещение с помощью слайдера верхнего графического поля. Во втором случае осуществляется перемещение от одного порока к другому. Для этого используются слайдеры двух нижних графических полей. При таком перемещении производится индикация порядкового номера порока и длины продукта, на которой он обнаружен.

Программа позволяет анализировать состав пороков пряжи как ^ при процентных отклонениях амплитуд, показанных в табл. 4.1, так и при любом произвольно заданном значении этого параметра. При нажатии кнопки «Функция» будут построены графики зависимости числа обнаруженных пороков от возможных амплитудных отклонений при их дискретном изменении с шагом 1%. Текст ядра программы приведен в прил. П. 10.

4.4. Экспериментальное исследование различных методов обнаружения пороков пряжи средствами имитационного моделирования 4

С помощью разработанной программы обнаружения и анализа пороков пряжи и анализатора пороков пряжи KJIA-2 проведены экспериментальные исследования с целью выявления особенностей их функционирования и оценки воспроизводимости результатов, получаемых каждым из методов. Для этого осуществлен ряд испытаний, в которых оба метода тестировались с помощью модели волокнистого продукта, содержащего заранее известное количество различных дефектов. Основу тестового задания составляла модель волокнистого продукта, основные характеристики которой приведены в протоколе, к показанном на рис. 4.4. С помощью специально разработанной программы модель дополнялась амплитудными возмущениями, характеристики которых соответствовали трем видам пороков, описанных в табл. 4.1. Одно и то же тестовое задание поочередно обрабатывалось двумя различными методами обнаружения пороков.

Документ

Модель N 004 Дата: 01-03-2004 Время: 20:22:38

Длина, м: 104 Число волокон: 142 Закон: нормальный

Диаграмма массы

40 50 60 Длина образца, м

8 6 aR

3 4 6 2

Градиент неровноты

Т—Г-ГТ7777Т-i—i-ГП

I i .i ft

•iff!----r-r-i'-r"rn"---{--!-i-!-!-!i{!----f-f-rniril—V :::::iX ; \ Ш \ \ Ш \ *

Г" 1" ? —?"ГГ?ГН1—?""Г1"!~ГПН—I—f "MilHi— j j j | jjjjj jv * j j ^jjj| i i i»i iii! i i ! i i i ill ! .^. i i ijjjjjj i j iiiiiii i :::::::

01 0.1 1 10 Усреднение по длине Lu, м

100

Lu,m Ov.% Lu.m Cv.V.

0.03 7.04 3.00 0.26

0.10 4.45 5.00 0.15

0.25 2.5 10.0 0.08

0.50 1.43 20.0 0.03

1.00 0.71 30.0 0.03

2.00 0.37 50.0 0.02

Спектрограмма

-i-1—i—i i j in-^-1—i—i i i 111-1-1—i—i i i 111 t—i—I I I I I I

Длина волны,м

Рис. 4.4. Характеристики модели волокнистого продукта

Анализаторы пороков рассматривались как системы с одним информационным входом и тремя выходами. Было проведено четыре серии экспериментов, направленных на изучение реакции систем на пороки различного вида.

В первой серии экспериментов модель продукта дополнялась амплитудными возмущениями, соответствующими четырем различным видам утонений. В каждом тестовом задании моделировалось 350 утонений, распределенных по продукту случайным образом.

Заключение

1. Теоретически обоснована возможность анализа показателей неравномерности свойств волокнистых продуктов методами вейвлет-преобразований. Показано, что данная теория может являться основой для решения широкого круга задач, связанных с исследованиями технологических процессов и показателей качества продуктов прядильного производства.

2. Получены математические соотношения, позволяющие вычислять основные функциональные показатели неравномерности свойств волокнистых продуктов в базисе вейвлет-функций. В рамках единой математической вейвлет-теории решены задачи разложения неровноты продуктов прядения на составляющие компоненты, градиентного и спектрального анализа, обнаружения и распознавания пороков пряжи.

3. Разработан компактный частотный вейвлет для выявления и анализа периодической неравномерности по толщине продуктов прядения, позволяющий повысить точность результатов спектрального анализа.

4. Получены результаты экспериментального сопоставления различных типов анализаторов неровноты по толщине волокнистых продуктов, подтверждающие высокие технические и эксплуатационные характеристики новой системы, основанной на методах многомасштабного анализа сигналов.

5. Создана алгоритмическая имитационная модель формирования волокнистого продукта и осуществлена ее программная реализация. Методами машинного эксперимента проведено исследование и определены основные параметрические и функциональные характеристики. Экспериментальные исследования модели подтвердили, что она обладает показателями, адекватно отображающими закономерности изучаемого процесса.

6. Предложена методика выявления и подсчета дефектов пряжи, основанная на возможности вейвлет-декомпозиции сигнала линейной плотности контролируемого продукта.

7. Создано программное обеспечение для обнаружения и анализа пороков пряжи на основе метода многомасштабных преобразований сигнала линейной плотности продукта. Программа зарегистрирована Российским агентством по патентам и товарным знакам в Реестре программ для ЭВМ.

8. Разработан и прошел лабораторную проверку в составе специализированного испытательного комплекса анализатор амплитудного спектра сигнала линейной плотности волокнистого продукта. Опытный образец устройства для исследования и анализа неравномерности свойств волокнистой ленты принят в эксплуатацию в центральной фабричной лаборатории ОАО "Родники - Текстиль" (Ивановская область).

1. Севостьянов А.Г. Методы исследования неровноты продуктов прядения. М.: Ростехиздат, 1962. - 386 с.

2. Севостьянов А.Г., Хавкин А.П. Влияние распрямленности волокон на неровноту ленты // Текстильная промышленность. -1966. №10.

3. Тодуа И.Ф., Севостьянов А.Г. Влияние крючковатости волокон на неровноту волокнистого продукта и характер его вытягивания // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. —1980.-№2. С.18.22.

4. Севостьянов А.Г., Кудинов А.Е., Радионов В.И. Исследование динамических характеристик неровноты ленты по числу волокон в ее сечениях // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1977.- №5.

5. Севостьянов А.Г. Методы и средства исследования механико-технологических процессов текстильной промышленности. М.: Легкая индустрия, 1980. - 392 с.

6. Dai Guanxiong, Yang Gui. The Figure Processing for the Signal of ТехШе//Издательство китайской текстильной промышленности. 1988. - P.339. (PRC). (На китайском языке)

7. М. W. Н. Townsend and D. R. Cox. The Analysis of Yarn Irregularity // Journal of the Textile Institute. 1951. - Vol. 42. - P. 107.113.

8. H. C. Picard. The Irregularity of Slivers // Journal of the Textile Institute. 1951. - Vol. 42. - P. 503.509.

9. P. Grosberg. Correlation between Mean Fibre Length and Yarn Irregularity // Journal of the Textile Institute. 1956. - Vol. 47. -P. 179.180.

10. Червендиев А.П. Неровнота продуктов прядения в зависимости от распрямленности и параллелизации волокон // Текстильная промышленность. 1972. - №9. - С.37.42.

11. Русакова Н.А., Ашнин Н.М., Кофман Э.Д. Исследование влияния нестабильности разводок на неровноту чесальной ленты // Науч. тр. / Лен. ин-т текст, и легк. пр-ти им. С.М. Кирова. -1975. Т. XIX.

12. Иванов А.Н. О влиянии нестационарности нагрузки вытяжной пары на неровноту, возникающую в процессе вытягивания // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1975.-№3.

13. Русакова Н.А., Добровольский П.П., Кофман Э.Д. Анализ влияния динамики чесальных машин на технологические показатели чесальной ленты // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1976.-№1.-С.60.62.

14. Ефимова А.К., Карасев Г.И. Определение оптимального режима работы вытяжного прибора многосъемной чесальной машины ЧМ-450-5М // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1976.-№2. - С.52.54.

15. Меджибовская С.И., Юркова В.А., Пирогов К.М. Факторы, влияющие на неровноту ленты в меланжевом производстве в процессе чесания на машинах ЧМД-4 // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1980.- №3. - С.20.21.

16. Куклина Н.А., Ашнин Н.М. Исследование влияния периодиче-л ского изменения разводок на ровноту лены // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1976.- №1. - С.54.56.

17. Мешков В.А. Исследование влияния динамических факторов на работу высокопроизводительных шляпочных машин: Дисс. . канд.техн. наук.- Иваново, 1978.

18. Комлев А.Ю. Коробов Н.А. Исследование вибротрибологическо-го состояния кардочесальной машины // Изв. Вузов, Технологиятекстильной промышленности. 2003. - №1. — С.111. 113.

19. Комлев А.Ю. Совершенствование конструкции и методов исследования чесального оборудования для переработки хлопковых волокон: Дисс. . канд. техн. наук. Иваново, 2003. - 152 с.

20. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2002611964. Программа имитационной вибропараметризации кардочесальной машины / А.Ю. Комлев, Н.А. Коробов. —

21. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ г. Москва, 22ноября 2002 г.

22. ГОСТ 28003 88. Пороки текстильных нитей. Термины и определения.

23. Романов В.В., Худых М.И. Классификация пороков и сорных > примесей в прочёсе и экспериментальное исследование их распределения в выпускной зоне чесальной машины // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. — 1987. №1. — С. 39.41.

24. Толкунова Н.М. и др. Испытание текстильных материалов. М.:

25. Легпромбытиздат, 1993. 224 с.

26. Zellweger Uster AG (Switzerland) USTER TESTER 3. Measuring system for the determination of yarn hairiness. -4-. 27. Иванов С.С., Филатова О.А. Технический контроль в хлопкопрядении. М.: Легкая индустрия, 1978. - 240 с.

27. Microsoft Excel 2000: справочник. Под ред. Ю. Колесникова. — Спб.: Питер, 1999. 480 с.

28. Джодж М., Кината К., Стинсон К. Эффективная работа с Excel 97. СПб.: Питер, 1998. - 1072 с.

29. Потемкин В.Г. Система инженерных и научных расчетов MAT-LAB 5.x: В 2-х т. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. - 366 с. (т.1).-304 с. (т.2).

30. Дьяконов В.П. Mathcad 8/2000. Специальный справочник. -Спб.: Питер, 2000 592 с.

31. Дьяконов В.П., Абраменкова И.В. MATLAB 5.0/5.3. Система ^ символьной математики. М.: Нолидж, 1999. - 633 с.

32. Медовикова Н.Я., Рейх Н.Н. Оценивание погрешностей измерений. М.: ВИСМ, 1999.

33. Свидетельство об официальной регистрации программы для ^ ЭВМ № 2003611616. Анализ неравномерности толщины волокнистых продуктов методом фильтрации с конечной памятью / Н.А. Коробов Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ г. Москва, 7 июля 2003 г.

34. Грибанов Ю.И., Мальков В.Л. Спектральный анализ случайныхпроцессов. М.: Энергия, 1974.

35. Макс Ж. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях: В 2-х томах. Пер. с франц. М.: Мир, 1983. - 312 с. (т. 1 )•- 256 с. (т.2).

36. Марпл-мл. C.JI. Цифровой спектральный анализ и его приложения / Пер. с англ. М.: Мир, 1990.

37. Проспекты фирмы KEISOKKI KOGOYO CO., LTD (Japan). Evenness Tester KET-80II Series.

38. Проспекты фирмы KEISOKKI KOGOYO CO., LTD (Japan). Evenness Tester model KET-80III/B.

39. Zellweger Ltd. "The USTER System of Evenness Testing". USTER News Bulletin, No. 28, July, 1980.

40. Zellweger Uster Ltd. Application Handbook Uster Ester Evenness Testing, 1982.

41. Zellweger Uster AG. The Third Generation of Evenness Testers. Uster News Bulletin, No. 35, Oct. 1988.

42. Zellweger Uster AG. Uster Statistics 1989. Uster News Bulletin, No. 36, Oct. 1989.

43. Проспекты фирмы Zellweger Uster AG (Switzerland) MINIUSTER.

44. Прибор QQM3. LEGPROMINFO.RU Информационный портал легкой промышленности.

45. Власов Е.И., Расторгуев А.К. Разработка и исследование САУ ЛП ленты с измерителем на входе чесальной машины // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1992.-№6. - С.75-79.

46. А.с.1067102 СССР, МПК D 01 G 23/06. Емкостной датчик линейной плотности волокнистого продукта / Б.Н. Гусев, В.А. Врублевский, Н.А. Коробов, А.А. Поляков (СССР). -3430593/28-12; Заявлено 23.04.82; Опубл. 15.01.84, Бюл-N 2.

47. Расторгуев А.К., Власов Е.И., Ситков Е.В. Исследование измерителя линейной плотности ленты // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1995.- №3. - С.102.105.

48. Мухитдинов М. Оптоэлектронные устройства контроля и измерения в текстильной промышленности. М.: Легкая и пищевая промышленность, 1982. - 200 с.

49. Бобров П.Н., Горелик Е.Г., Волосников Ф.К. Измерение массы волокон с помощью ультразвука // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 1973,- №4. - С.115.117.

50. А.с.606907 СССР. Пневматический датчик линейной плотности волокнистого материала / В.А. Агапов, Ю.Я. Якушев. — 2375375/28-12; Заявлено 24.06.76; Опубл. 1978, Бюл.Ы 2.

51. J. Sudarsana Rao, A Mathematical Model for the Ideal Sliver and its Application to the Theory of Roller Drafting // Journal of the Textile Institute. -1961. No 12. - P. 576.600.

52. Разумеев К.Э. Неровнота шерстяной пряжи по показателям, связанным с ее составом // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. -1999. -№ 1.- С.33.37.

53. Севостьянов А.Г., Севостьянов П.А. Моделирование технологических процессов (в текстильной промышленности). М.: Легкая и пищевая промышленность, 1984. - 334 с.

54. Власов Е.И., Ситков Е.В. Оценка амплитудно-волновых характеристик волокнистого продукта на основе имитационного моделирования // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. -1999.-№ 5.- С.102.104.

55. Zhu Xinjuan, Zhang Zhizhang. The Property of Yarn-irregularityand the Building and Application of Time Series Model//Journal of Northwest Institute of Textile Science and Technology. 1993. - № 4. - P.241 .246. (PRC). (На китайском языке)

56. Ding Zhirong. Analysis of Sliver or Roving Irregular Structure b} Applying ARMA Model Spectrum Technique//Journal of China Textile University. 1996. - № 1. - P. 100. 107. (PRC). (На китайском языке)

57. Zhang Yongning, Gan Yingjing. Establishment of the Time Series Model of Sliver Unevenness//Journal of Jilin Institude of Technology. 2000. - № 1. - P.50.52. (PRC). (На китайском языке)

58. Moon W. Suh and Jooyong Kim. Creation of Virtual Fabrics by Wavelet Analysis of Spun Yarn Density Signals. Presented to the EFS System Research Forum, November 6-7, Raleigh, NC. P. 1. 19.

59. Цисорь И.Ф. Лабораторные работы на персональном компьютере. М.: Экзамен, 2002.

60. Мартин Ф. Моделирование на вычислительных машинах: Пер. с англ. М.: Сов. радио, 1997.

61. Контроль качества с помощью персональных компьютеров / Т. Мокино, М. Охоси, X. Докэ, К. Мокино; Под ред. Ю.П. Адлера: Пер. с япон. М.: Машиностроение, 1991 г.

62. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. — М.: Мир, 1982. 312 с. (кн. 1).- 480 с. (кн.2).

63. Рудаков П.И., Сафонов И.В. Обработка сигналов и изображений.

64. MATLAB 5.x / Под общ. ред. к.т.н. В.Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. - 416 с. - (Пакеты прикладных программ; Кн. 2).

65. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2002. - 608 с.

66. Коробов Н.А., Веселов В.В. От компьютерных программ к ком4. пьютерным технологиям // Новые информационные технологиив вузах и на предприятиях легкой промышленности: Тез. докл. всеросс. науч. метод, конф. - СПб, 1998.

67. Коробов Н.А. Применение методов распознавания образов и цифровой обработки изображений при решении некоторых задач текстильного материаловедения: Сб. докл. науч. семинара по электротехнике и прикладн. математ. / ИГЭУ, 2001.- С.25.28.

68. Коробов Н.А., Матрохин А.Ю., Гусев Б.Н. Компьютерное измерение показателей протяженности волокон // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. 2001.- № 1.- С. 106. 109.

69. Коробов Н.А., Буторина Н.В., Власова Е.Н. и др. Компьютерное изображение показателей ворсистости пряжи. Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. -2001.- № 4. С.3.6.

70. Коробов Н.А. Исследование методов выявления границ ствола ворсистой пряжи. Вестник ИГТА. 2001.- №1.- С. 99.103.

71. S. Mallat. A Theory for Multiresolution Signal Decomposition the Wavelet Representation. IEEE trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1989. - Vol. 11.- No. 7. - P. 674.693.

72. S. Mallat. Multiresolution Approximations and Wavelet Orthogonal Bases of L2(R). IEEE Trans. AMS. 1989, 315(1): 68.87.

73. S. Mallat and W. L. Hwang. Singularity Detection and Processing with Wavelets. IEEE Trans. Info. Theory, vol. 38, No. 2, 1992.

74. Y. Meyer. Ondelettes et operateur. Tome 1. Hermann Ed. 1990

75. Daubechies. Orthonormal Bases of Compactly Supported Wavelets. Communications on Pure and Applied Math. 1988,41:909-996.

76. I. Daubechies. Ten Lectures on Wavelets, CBMS-NSF conference series in applied mathematics. SLAM Ed. 1992.

77. Ran Qiweng. The Theory and application of wavelet-transform and fractional Роипег-1гапз&)гт//Издательство китайского Хаэрбянь-ского индустриального университета 2001. — Р.301. (На китайском языке)

78. Ma Jun. The application of wavelet in the system with time de-lay//Journal of wuhan university of science and engineering. -2002. № 1. - P.4.7. (PRC). (На китайском языке)

79. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практики. М.: Солон-Р,2002.- 448 с.

80. Воробьев В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: ВУС, 1999. 203 с.

81. Зубко Д.П. Разработка методов компьютерного измерения показателей скрученности пряжи: Дисс. . канд. техн. наук. — Кострома, 2002. 123 с.

82. Miquel Rallo, М Sagrario and Jaume Escofet. Wavelet based techniques for textile inspection. Consejo Superior de Investigaciones Cientificas. P.435.466.

83. Ма Цзюнь, Н.А.Коробов. Применение методов вейвлет-анализа при вычислении спектра и градиента неровноты продуктов прядения // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. —2003. № 1. - С.134.137.

84. N.A. Korobov, Ма Jun. The Calculation Method for Spectrum of Yarn Signal Based on Wavelet Transform//Journal of wuhan university of science and engineering. 2003. - № 3. - P.24.27. (PRC).1. На китайском языке)

85. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2003611615. Имитационная модель процесса формирования волокнистых продуктов / Н.А. Коробов Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ г. Москва, 7 июля 2003 г.

86. Е. Felix. Analyzing the Irregularity of Yarns, Rovings and Slivers by Means of the Wave Length Spectrum. The Textile Manufacture, No. 1, 1955.

87. Коробов H.A., Ma Цзюнь. Оценка воспроизводимости определения амплитудного спектра неравномерности линейной плотности волокнистых продуктов // Вестник ИГТА, 2002. №2. -С. 14.18.

88. Н.А.Коробов, Н. А.Румянцев, Ма Цзюнь. Новое техническое средство контроля неровноты продуктов прядения // Совершенствование технологии прядения: Юбилейный сборник научных трудов. Иваново, 2003. - С.101.105.

89. Ма Цзюнь, Н.А.Коробов. Обнаружение пороков пряжи методом многомасштабного анализа // Изв. вузов. Технология текстильной промышленности. -2003. № 2. - С. 120. 122.