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基于自适应算法的线缆编织工艺设计

时间：2022年01月17日 分类：经济论文 次数：

摘要：作为屏蔽功能单元或机械保护单元的金属丝编织已广泛应用于各类线缆。离散算法在计算效率和灵活性方面难以满足编织工艺的动态需求变化，为此提出了具备自适应、自诊断、自修正运算机制的自适应算法。将自适应算法与编织工艺的工艺设计、计划排程、品质管理等业务

　　摘要：作为屏蔽功能单元或机械保护单元的金属丝编织已广泛应用于各类线缆。离散算法在计算效率和灵活性方面难以满足编织工艺的动态需求变化，为此提出了具备自适应、自诊断、自修正运算机制的自适应算法。将自适应算法与编织工艺的工艺设计、计划排程、品质管理等业务模块有机结合，可提高编织工艺的柔性设计能力和数字化、智能化程度。

　　[关键词]电缆;编织工艺;离散算法;自适应算法;因子变量;嵌入式工艺;柔性;数字化

编织工艺

　　0引言

　　金属丝编织作为屏蔽功能单元或机械保护单元已广泛应用于各类线缆。线缆工艺的定制化、自动化、批量化和智能化已成为发展趋势。针对目前编织工艺还停留在难以自动化、数字化的离散求解模式，很难在实际应用中科学、合理地指导生产，本文提出了自适应算法以改善编织工艺的计算效率和适应性。

　　本文以金属丝编织作为研究对象，通过分析因子变量之间的数量关系，搭建编织自适应算法，将单一离散计算转变为预设条件下的多次自动循环计算，将单次输出转变为因子变量自修正、自适应输出，将结果控制前置到变量准确性、合理性的输入管控，弱化编织密度人工测量过程。在实际应用中将自适应算法与编织工艺的工艺设计、计划排程、品质管理等业务模块进行有机结合，可提高编织工艺的柔性设计能力，实现编织工艺的数字化转型和智能化水平提升。

　　1编织工艺设计原理

　　编织工艺参数中编织密度是用来表征编织层的疏密程度，其已成为线缆验收时的主要结构尺寸指标之一。根据IEC60092-350[1]、EN50288[2]、GB/T9330[3]、GJB773B[4]等标准以及《编织工艺学》[5]、《电线电缆手册》[6]等文献给出的多种不同表达形式的金属丝编织屏蔽编织密度计算公式，总结了金属丝编织密度P理论计算公式为：P=(2P1-P21)×100%(1)P1=mndπD1+πD槡()L2(2)式中：P1为单向覆盖率，P1值的范围为0～1;m为编织机同一方向锭数;n为每锭的编织金属丝根数(并丝根数);d为编织金属丝直径，单位为mm;D为编织层外径，单位为mm;L为编织节距，单位为mm。

　　为了确保生产的半成品或成品线缆金属丝编织密度符合验收标准，必须对金属丝编织工艺参数进行合理工艺设计和准确测量，式(1)和式(2)为此提供了计算依据。在实际金属丝编织工艺参数设计和测量过程中，对与工艺和设备相关的、可用于生产指导的编织工艺参数———编织节距和编织角进行设定和测量更为直接和方便。

　　2离散算法编织工艺设计的缺陷

　　本文所指的离散算法是计算过程分步的、断续的，因计算变量值需结合经验判断，需要人工参与计算、复核和判断的计算方法。目前，门槛低、易推广的离散算法是线缆行业编织工艺参数通用的计算方法，但其本身存在较多缺点：a.效率低。离散算法不能实现批量计算，虽然采用Excel表格可以简化计算过程，但因变量合理性离不开人工复核，如果面临产品种类多、验收标准杂等情况，则会进一步降低计算效率。b.调整繁琐。其主要步骤为求解单向覆盖率P1(P→式(1)→P1)→求解编织角α(P1、n、m、d、D→式(4)→α)→求解编织节距L(α、d、D→式(3)→L)→匹配编织齿轮配比Z1/Z2(≤L且最接近L值对应的齿轮配比)。

　　在根据线缆型号按照上述步骤整理出各种规格对应的编织参数表(包括n、m、L、Z1/Z2等)供制造时参考执行，如果遇到制造环节出现密度偏差、线锭杂糅、设备调整等问题时，则需要按照“测量→计算→调整→再测量→再计算→再调整……”过程反复验证，适配工艺非常繁琐。c.定制难。编织工艺参数的定制受到外观质量、编织丝外径d、编织密度P、编织角α(航空航天用线缆等特种线缆的特殊要求)等验收指标的影响，需经反复演算、求解因子变量。同时，编织工艺参数的定制还受到制造模式的影响，尤其柔性制造模式，需要综合库存、效率、产品质量等诸多要素后适配工艺参数(即工艺动态优化过程)。

　　例如对于零星订单，采用离散算法时可尽量统一并丝根数n，以减少浪费，通过调换设备(调整m值)确保编织层的外观质量;对于批量订单，采用离散算法时可尽量利用每种型号设备的效率优势(控制α的范围)，提高产出率，降低人工成本;对于交货期非常紧迫的订单，可能需要调换设备并重新定制工艺参数(如常规工艺采用16锭编织机生产，为满足交货期需分流到24锭编织机生产)、量化交货计划，此时采用离散算法来规划此类制造方案，则时效性会大大降低。

　　3自适应算法编织工艺设计的优势

　　虽然对于传统线缆的金属丝编织屏蔽制造，离散算法可基本满足需求，但现今的线缆制造模式正在经历日新月异的柔性化、数字化、智能化发展变革，嵌入式工艺、在线检测技术、自动化模式已成为线缆制造升级突破的主要方向，对此离散算法的不能自动、批量、预设条件计算，在工作效率或灵活性等方面的瓶颈突现，已很难应对新时期数字制造模式对编织工艺的需求，而计算效率高和适应性强的自适应算法则可大有作为。

　　3.1自适应算法结构

　　该模型由预设条件、运算机制(过程)、输入变量、输出结果四部分组成，设计思路是：让输入变量在预设条件范围内自判断、自调节、自优化，不断逼近并达成预设目标，实现工艺精准化定制。

　　3.1.1预设条件

　　预设条件包括约束条件、工艺余量、输出内容三方面。约束条件规定编织角上下限[αmin，αmax]和并丝根数上下限[nmin，nmax]，分别限定编织角和并丝根数的调节范围;工艺余量考虑编织密度ΔP和编织外径ΔD，用于验证和修正工艺误差;输出内容主要是编织工艺参数，包括编织角、编织节距、齿轮配比等，可定制输出范围。

　　3.1.2运算机制

　　运算机制包括自适应、自诊断、自修正三大过程。自适应过程是编织工艺参数的计算部分，基本运算顺序为式(1)→式(4)→式(3)，多次引用式(4)求解编织角α是自适应算法的核心，也是“输入→输出”的主要运算过程。自诊断过程引用约束条件作为比对规则，诊断模式分为初级α诊断和次级n诊断，当前者诊断结果为“true”时，自适应算法会跳出诊断模式并进入后续节点———式(3)→输出结果;反之，开启“自诊断自修正”循环优化模式，直到α诊断结果为“true”。自修正过程包括n修正和m修正，当α诊断结果为“false”时，n在[nmin，nmax]范围内自修正，修正结果超出[nmin，nmax]范围时开启m修正，直到α诊断结果为“true”。

　　3.1.3输入变量

　　输入变量包括P、D、d、n、m共5个因子变量，其中：P、D、d在运算过程中维持常量状态，n、m参与“自诊断自修正”运算过程，通常有初始值、暂态值和终值三种状态。

　　3.1.4输出结果

　　输出结果对应编织工艺参数，包括并丝根数、金属丝外径、编织角、编织节距、齿轮配比、设备型号等，可根据需要定制输出内容。

　　3.2自适应算法开发

　　编织工艺参数的自适应算法可采用VB、VBA、C#等主流编程语言进行开发，因计算规模不大，算法设计非常灵活。以VB或VBA为例，既可采用Sub程序执行操作指令，也可作为子程序或function自定义函数供其他过程调用。图3示出了采用VBA开发的自适应算法计算编织工艺参数程序设置的界面窗口。

　　3.3自适应算法验证结果

　　电缆通过自适应算法计算获得的部分编织工艺参数，可见通过预设需求，自适应算法智能匹配因子变量，可实现编织工艺参数最优化输出。

　　4自适应算法编织工艺设计的应用

　　自适应算法可实现编织工艺参数的定制化、自动化、批量化和智能化计算，实际应用中可以将其与编织工艺的工艺设计、计划排程、品质管理等业务模块进行有机结合，提高编织工艺的柔性设计能力，实现编织工艺的数字化转型和智能化水平提升。

　　4.1编织设备嵌入式工艺开发应用

　　固化的工艺模式很难契合需求动态变化，自适应算法可将输入和输出部分连接到各系统的I/O(Input/Output)端口，实现按需定制、动态响应、远程编辑、数字工艺和信息工艺整合。此外，自适应算法还可应用于编织设备嵌入式工艺开发中，推动自动控制技术不断成熟和低成本化以及编织设备由单电机驱动型向分电机驱动型升级换代。

　　单电机编织机采用机械传动方式，同时驱动上、下锭转盘和牵引轮，通过齿轮变速实现节距调整，但因变速级数有限，编织节距呈阶梯式变化，编织密度也会出现阶跃式状态(如相邻两组节距齿轮，对应编织密度可能出现78.9%、82.4%)，而分电机编织机的上、下锭转盘和牵引轮由独立电机驱动，可实现编织节距在一定范围内的无级调节，使编织密度更接近验收标准(如验收标准编织密度≥80%，则实际编织密度可接近于80.5%)，从工艺层面提升质量经济性。

　　自适应算法除和ERP(EnterpriseResourcePlanning)系统、MES(ManufacturingExecutionSystem)系统搭建接口外，还能与设备控制系统整合。通过上、下锭转盘电机转速、牵引电机转速与编织节距之间关系，自动匹配牵引电机转速，电机经测速反馈控制满足精度要求;编织外径、编织密度在线检测反馈到控制端，实现工艺参数动态、自动、闭环控制。

　　4.2编织工艺计划排程应用

　　工艺计划排程与工艺、物料、库存、设备、人员等方面资源关联密切，是线缆制造最核心、最重要的管理模块之一。基于本地计算或云计算的高级计划排程是实现智能制造的重要组成部分，而数字制造是高级计划排程的基础。计划排程需要高效、准确地解析产品结构和工艺流程，而高级计划排程更依赖工艺路线优化和工艺参数修正。自适应算法具备高效计算和按需优化编织工艺的必备功能和关键要素，能解决线缆编织工序全过程的数字化问题，为其他类似的工序节点提供解决方案的思路。

　　4.3编织工艺品质管理应用

　　在经济、成熟的在线检测技术推广应用之前，例行检测仍会是线缆编织工序品控的重要手段。自适应算法可优化工艺准确率，简化检测过程，提高编织半成品的质量经济性。自适应算法通过调节工艺余量，验证不同线缆的工艺误差，成熟后固化工艺。届时，编织半成品的例行检测简化为抽样检测，以编织密度测量为主的结果控制模式转化为监测线缆外径、并丝根数等因子变量准确性的过程预防模式，以更少的人力、更高的效率、更低的耗损，收获同等甚至事半功倍的品控成效。

　　参考文献：

　　[1]IEC.Electricalinstallationsinships—part350：generalconstructionandtestmethodsofpower，controlandinstrumentationcablesforshipboardandoffshoreapplications：IEC60092-350：2020[S].2020.

　　[2]BSI.Multi-elementmetalliccablesusedinanalogueanddigitalcommunicationandcontrol—part7：sectionalspecificationforinstrumentationandcontrolcables：BSEN50288-7：2005[S].British：BSIStandardsPublication，2005.

　　[3]中国电器工业协会.塑料绝缘控制电缆：GB/T9330—2020[S].北京：中国标准出版社，2020.

　　[4]中国人民解放军总装备部.航空航天用含氟聚合物绝缘电线电缆通用规范：GJB773B—2015[S].北京：总装备部军标出版发行部，2015.

　　[5]电线电缆专业技术工人培训教材编审委.编织工艺学[M].北京：机械工业出版社，1987.

　　[6]王春江.电线电缆手册：第1册[M].2版.北京：机械工业出版社，2014.

　　作者：黄晓军，余静成，张宇航

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