[0001] Die vorliegende Erfindung betrifft ein System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen,
mit Sensoren zur Messung von Parametern, welche die Produktion beeinflussen, und mit
einer Regelung zur Ableitung von Regelgrössen aus diesen Parametern und zur Bildung
von Stellgrössen für die Spinnereimaschine aus den gewonnenen Regelgrössen, wobei
diejenigen Parameter, die einen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen
Regelgrösse aufweisen, durch konventionelle Algorithmen in die Regelung einbezogen
sind.
[0002] Mit den heute bekannten Systemen dieser Art ist eine Produktionssteigerung nur dann
möglich, wenn die einzelnen Parameter, wie beispielsweise Anzahl der Fadenbrüche,
Klima, Verstaubung, Luftführung, exakt bestimmbar und ihre Auswirkungen auf den Spinnprozess
bekannt sind. Das heisst mit anderen Worten, dass zwischen Parameter und Regelgrösse
jeweils ein eindeutiger mathematischer Zusammenhang bestehen muss. Da diese Bedingung
aber immer nur für bestimmte einzelne Parameter in einer bestimmten Spinnerei und
keinesfalls allgemein gilt, können bei den bekannten Systemen nur sehr wenige Parameter
für die Produktionssteigerung herangezogen werden, so dass auch die Einflussmöglichkeit
auf die Produktion und somit auch die Möglichkeit von deren Steigerung nur relativ
gering ist.
[0003] Durch die Erfindung soll nun ein System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen
angegeben werden, das eine verbesserte Beeinflussung der Produktion ermöglicht und
bei dem für die Gewinnung der Regelgrössen eine grössere Anzahl von Parametern verwendet
werden kann.
[0004] Diese Aufgabe wird erfindungsgemäss dadurch gelöst, dass in die Regelung weitere,
insbesondere nicht oder nur schwer messbare, Parameter eingebbar sind, und dass diejenigen
Parameter, die keinen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse
aufweisen, mittels einer Fuzzy-Logik in die Regelung einbezogen sind.
[0005] Der wesentliche Unterschied der Fuzzy-Logik zur traditionellen Regelungstechnik liegt
darin, dass die erstere kein Modell des zu regelnden Prozesses benötigt, und dass
die Parameter nicht nur einen einzigen definierten Wert, sondern mehrere unscharfe
Mengen, die sogenannten Fuzzy-Sets, aufweisen.
[0006] Das erfindungsgemässe System hat somit zwei wesentliche Vorteile: Einerseits müssen
nicht alle Parameter als mathematisch definierte Funktion der Regelgrössen vorliegen,
und andererseits müssen auch nicht alle Parameter zwingend mit einer Sensorik messbar
sein. Beide Vorteile führen dazu, dass dem System auch vom Bedienungspersonal wahrgenommene
Parameter eingegeben werden können, und das bedeutet wiederum eine beträchtliche Erweiterung
der Palette der verwendbaren Parameter.
[0007] Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels und der Zeichnungen
näher erläutert; es zeigt:
- Fig. 1
- den Aufbau eines erfindungsgemässen Regelsystems,
- Fig. 2
- ein Diagramm mit Fuzzy-Sets; und
- Fig. 3
- eine grafische Darstellung der Regelung der Drehzahl einer Ringspinnmaschine anhand
der Fadenbruchzahl.
[0008] Fig. 1 zeigt eine Blockbilddarstellung eines Regelsystems für eine Ringspinnmaschine
RS, wobei das Regelsystem vorzugsweise auf dem bekannten Datensystem USTER RINGDATA
(USTER - eingetragenes Warenzeichen der Zellweger Uster AG) aufbaut und von diesem
bekannte Komponenten mitverwendet. Diese bekannten Komponenten sind insbesondere eine
sogenannte Maschinenstation MS, an die die verschiedenen Sensoren für zu erfassende
Parameter angeschlossen sind, eine Maschineneingabestation ES für Dateneingabe, wie
Artikelwechsel, oder Datenangabe, wie Schleichspindelbericht, und eine Motoransteuerung
MA der Ringspinnmaschine RS.
[0009] Die erwähnten Sensoren sind beispielsweise ein pro Maschinenseite vorgesehener und
an der Ringbank entlanggeführter Wandersensor, ein Unterwindsensor und ein Produktionssensor.
Der Produktionssensor erfasst die Umdrehungen des Auslaufzylinders am Streckwerk und
liefert Basis-Informationen über Produktionsmengen und Abliefergeschwindigkeiten,
Häufigkeit und Dauer längerer Stillstände und dergleichen. Mit dem Unterwindsensor
wird die Unterwindstellung der Ringbank zur Erfassung der Anzahl und Dauer der Kopsabnahmen
registriert. Der Wandersensor ist einmal pro Maschinenseite vorgesehen und wird an
der Ringbank entlanggeführt. Er erfasst dabei berührungslos die Rotationsbewegung
der Ringläufer und liefert Informationen über Fadenbrüche an jeder Spinnstelle und
die mittlere Zeit zu deren Behebung sowie über die mittlere Drehzahl der Ringläufer
und somit über die Spinnstellen mit zu geringer Drehzahl.
[0010] Die Maschinenstation MS ist über eine Leitung 1 an eine beim Datensystem USTER RINGDATA
auch als Zentraleinheit bezeichnete Steuerstufe ST angeschlossen, in der unter anderem
die über die Leitung 1 von der Maschinenstation MS erhaltenen Informationen über die
messbaren Parameter zu Regelgrössen verarbeitet werden. Die bisher beschriebene Konfiguration
des Regelsystems ist aus dem USTER News Bulletin Nr. 27 vom August 1979 "Die Erfassung
der Fadenbrüche in der Ringspinnerei" bekannt. Der Wandersensor ist ausserdem in der
CH-A-601 093 (= US-A-4,122,657) beschrieben.
[0011] Die Motoransteuerung MA erhält auf einer Leitung 2 eine Stellgrösse, zur Verstellung
des Antriebs der Ringspinnmaschine RS anhand der in der Steuerstufe ST gewonnenen
Regelgrössen. Wesentlich an dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem ist nun der Umstand,
dass die Steuerstufe ST nicht nur Informationen über die messbaren Parameter, sondern
auch Informationen über nicht messbare Parameter erhält, und dass auch die letzteren
Parameter bei der Gewinnung der Regelgrössen berücksichtigt werden. Die Steuerstufe
ST erhält die Informationen über die messbaren Parameter von den an die Maschinenstation
angeschlossenen Sensoren und die Informationen über nicht messbare Parameter von der
mit der Maschinenstation MS über eine Leitung 3 verbundenen Eingabestation ES.
[0012] Die traditionelle Regelungstechnik, seien dies Zustandsregler, P-Regler (Regler mit
Proportionalanteil, also mit einem Einstellparameter), PI-Regler (Regler mit Proportional-
und Integralanteil, also mit zwei Einstellparametern), PID-Regler (Regler mit Proportional-,
Integral- und Differentialanteil, also mit drei Einstellparametern) oder dergleichen
geht davon aus, dass die Zusammenhänge des zu regelnden Prozesses bekannt und beschreibbar
sind und in einem Modell abgebildet werden können. Diese Modellbildung beinhaltet
auch Störgrössen wie beispielsweise Temperaturdrift, wobei es auch bekannt ist, die
Störgrössen so in die Regelung zu integrieren, dass sie sich auf den Regelprozess
nicht negativ auswirken. Aber auch hier muss ein mathematischer Zusammenhang zwischen
Störgrösse und Regelgrösse vorliegen. Ist dies nicht der Fall, dann wird die Regelung,
von Zufällen abgesehen, versagen.
[0013] Auf der anderen Seite ist aber die die Produktion der Ringspinnmaschine wesentlich
bestimmende Drehzahl der Spindeln nicht nur von den mit den erwähnten Sensoren überwachten
und gemessenen Parametern abhängig, sondern auch von Einflussgrössen wie beispielsweise
Klima, Flugstaub, Luftführung oder auch von subjektiven und individuellen Parametern
des Bedienungspersonals, wie beispielsweise dessen Arbeitsbelastung. Diese zusätzlichen
Einflussgrössen kann man nach zwei unterschiedlichen Kriterien in je zwei Klassen
einteilen, wobei sich die beiden Gruppen von Klassen teilweise überschneiden können.
[0014] Wenn man als erstes Kriterium die technische Messbarkeit der Einflussgrössen oder
Parameter wählt, dann kann man die Parameter in technisch messbare und in technisch
nicht messbare einteilen. Nimmt man als Kriterium die Möglichkeit der Herstellung
eines mathematischen Zusammenhangs zwischen Parametern und Regelgrössen, dann kann
man die Parameter in solche mit und in solche ohne mathematischen Zusammenhang mit
der betreffenden Regelgrösse einteilen. Das in Figur 1 dargestellte Regelsystem soll
nun ermöglichen, alle vier genannten Klassen von Parametern in die Regelung miteinzubeziehen.
Dies wird durch eine Synthese von herkömmlicher adaptiver Regelung und Fuzzy-Logik
erreicht.
[0015] Bezüglich der Fuzzy-Logik wird auf die mittlerweile umfangreiche Literatur zu diesem
Thema verwiesen, beispielsweise auf das Buch "Fuzzy Set Theory and its Applications"
von H.-J. Zimmermann, Kluwer Academic Publishers, 1991. Die sogenannten Fuzzy Sets
wurden vor 25 Jahren eingeführt, um nicht exakte und unvollständige Datensätze, wie
sie in der realen Welt oft auftreten (Bilder, subjektive Beschreibungen) mathematisch
zu beschreiben. Während die klassische Steuerungslogik nur die beiden scharfen Werte
Ja oder Nein, 0 oder 1 aufweist, kennt die Fuzzy-Logik eine Zugehörigkeitsfunktion,
die zur Beschreibung der Zugehörigkeit eines Objekts zu einer bestimmten Menge innerhalb
des Bereichs 0 bis 1 beliebige Werte annehmen kann.
[0016] Wenn mit Hilfe der Fuzzy-Set-Theorie Regelungstechnik betrieben wird, dann ist die
grundlegende Idee dabei die, die Erfahrungen eines menschlichen Prozessoperateurs
in das Design des Reglers einfliessen zu lassen. Dabei wird ausgehend von einem Satz
linguistischer Regeln, die die Kontrollstrategie des Operateurs beschreiben, ein Regelalgorithmus
konstruiert, bei dem die Worte als Fuzzy-Sets definiert sind. Auf diese Weise können
Erfahrungen und Intuition implementiert werden und es wird kein Prozessmodell benötigt.
[0017] Die erwähnte Synthese der herkömmlichen adaptiven Regelung und der Fuzzy-Logik wird
konkret durch die folgenden vier Massnahmen bewirkt:
1. Messung der technisch messbaren Parameter durch Sensoren. Diese Parameter sind
beispielsweise die folgenden:
- Lufttemperatur in °C,
- Luftfeuchtigkeit in mg/m³,
- Fadenbruchniveau in Anzahl Fadenbrüche Pro 1000 Spindelstunden,
- statistisch schlechte Spinnstellen (das sind diejenigen Spindeln, die statistisch
zu viele Fadenbrüche produzieren, d.h. die um mehr als 3% vom Mittelwert abweichen),
- Schleicherspindeln (das sind Spindeln mit deutlich abweichenden Drehzahlen, was zu
einem Drehungsverlust und somit zu einem veränderten Garncharakter, insbesondere zu
einer geringeren Reisskraft, führt),
- elektrisches Feld in V/m, und so weiter.
2. Bekanntgabe der technisch nicht messbaren Parameter an das System durch Eingabe
an der Eingabestation ES nach dem menschlichen Empfinden. Derartige Parameter sind
beispielsweise gewisse schwer erfassbare klimatische Faktoren wie die Gewitterneigung
(keine, mittlere oder starke Gewitterneigung), oder subjektive Faktoren, wie beispielsweise
die Arbeitsbelastung der Bedienungsperson (zu gering, mittel, zu gross), und so weiter.
3. Einbezug derjenigen Parameter, bei denen ein mathematischer Zusammenhang zur Regelgrösse
hergeleitet werden kann, in die Regelung durch konventionelle Regelalgorithmen.
4. Einbezug derjenigen Parameter, bei denen ein mathematischer Zusammenhang zur Regelgrösse
nicht hergeleitet werden kann, in die Regelung mittels Fuzzy-Logik.
[0018] Schliesslich ist das Regelsystem so konzipiert, dass weitere, heute noch nicht bekannte
Parameter definiert werden können, seien diese technisch messbar oder technisch nicht
messbar. Ausserdem kann in das Regelsystem eingegeben werden, welche Beziehung zwischen
Parameter und Regelgrösse erwartet wird.
[0019] Die praktische Umsetzung dieser vier Massnahmen erfolgt in den Schritten Bestimmung
der Parameter, Definition der Parameter und von deren Beziehung zur Regelgrösse und
schliesslich Auswertung der Beziehungen. Die Bestimmung der technisch messbaren Parameter
erfolgt analog wie beim USTER RINGDATA, das heisst, dass diese Parameter durch Sensoren
automatisch gemessen und an das Regelsystem weitergegeben werden. Beispielsweise werden
Fadenbrüche durch den schon erwähnten Wandersensor erfasst, der an jeder Spindel die
Läuferdrehzahl misst und eine Läuferdrehzahl von null Umdrehungen pro Zeiteinheit
als Fadenbruch interpretiert. Der Wandersensor erfasst also die Spindeldrehzahl und
die Fadenbrüche und liefert die entsprechenden Daten an die Maschinenstation MS, von
wo sie über die Leitung 1 in die Steuerstufe ST und damit in das Prozessleitsystem
gelangen.
[0020] Technisch nicht oder nur mit viel Aufwand messbare Parameter werden zuerst mit einem
Namen versehen und anschliessend definiert. So ist beispielsweise Gewitterneigung
der Name für die Wahrscheinlichkeit des Aufziehens eines Gewitters. Sie ist von verschiedenen
Faktoren abhängig, unter anderem von der allgemeinen Wetterlage, dem Luftdruck, dem
örtlichen elektrischen Feld, der örtlichen Ionisation der Luft, und so weiter. Zur
Definition der Gewitterneigung werden beispielsweise alle Bedienungspersonen einer
Spinnerei befragt, welche Gewitterneigung sie subjektiv empfinden, und es wird der
Grad der empfundenen Gewitterneigung einer von drei Klassen (keine, mittlere oder
starke Gewitterneigung) zugeordnet. Diese Aussagen werden mit der durch Angaben von
meteorologischen Fachleuten objektivierten Gewitterneigung verglichen und es werden
die genannten drei Klassen in der aus Fig. 2 ersichtlichen Art zusammengestellt. Dabei
ist jede Klasse zum Beispiel ein trapezförmiges Fuzzy-Set, mit der Gewitterneigung
GN auf der Abszisse und mit der Gewichtung G auf der Ordinate. Typisch für diese Sets
ist, dass Ueberlappungsbereiche der einzelnen Zustände existieren, in denen eindeutigen
Werten der Gewitterneigung auf der x-Achse mehrere Zustände zugeordnet werden können.
[0021] Bei dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem ist zwischen der Steuerung ST und der
Motoransteuerung MA ein Fuzzy-Controller FC angeordnet. Dieser besteht aus einer Regelbasis
4 und einer Interferenzmaschine 5 für die Prämissen und aus einem Aktionsinterface
6 für die Schlussfolgerungen. Streng genommen ist auch die als Bedienungsinterface
wirkende Eingabestation ES Bestandteil des Fuzzy-Controllers FC.
[0022] Der Entwurf des Fuzzy-Controllers FC wird grob in folgenden Schritten vollzogen:
- Definition aller Eingangs- und Ausgangsvariablen
- Definition der unscharfen Mengen für die linguistischen Variablen, die die Ein- und
Ausgangsgrössen repräsentieren. Linguistische Variable sind Wörter und Ausdrücke der
Umgangssprache oder einer natürlichen Sprache; beim Beispiel von Fig. 2 heisst die
linguistische Variable "Gewitterneigung". Diese Variable soll als Werte die natürlichsprachigen
Ausdrücke (keine, mittlere, starke) annehmen können, wobei diese Ausdrücke Namen für
die in Fig. 2 dargestellten Fuzzy-Sets sind.
- Aufstellen der Regeln
- Festlegung der Interferenzmaschine. Die meisten kommerziellen Systeme erlauben die
Wahl zwischen dem Minimum- und dem Algebraic-Produkt-Operator. Der Minimum-Operator
ist der Operator für den Durchschnitt von zwei Fuzzy-Sets, der Algebraic-Produkt-Operator
ist ein Operator aus der Klasse der T-Normen, das sind zweiwertige Funktionen aus
dem Bereich [0,1] x [0,1], die unter anderem monoton sind und das Kommutativ- und
das Assoziativgesetz erfüllen.
- Definition der Berechnung der scharfen Ausgangsgrössen
- Optimierung des Reglerverhaltens.
[0023] Wie schon erwähnt wurde, wird bei dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem bei der
Definition der Eingangsvariablen und deren Beziehung zur Regelgrösse zwischen eindeutig
beschreibbaren und nicht mathematisch beschreibbaren Beziehungen unterschieden. Eindeutig
beschreibbare Beziehungen sind die Fadenbrüche und das Klima.
[0024] Die Regulierung der Drehzahl anhand der Fadenbrüche ist eine adaptive Regelung, wobei
dem System folgende Parameter eingegeben werden können:
- Einstellung des Soll-Fadenbruchniveaus
- Einstellung, ab welcher Abweichungsgrösse des Fadenbruchniveaus reguliert werden soll
- Berücksichtigung der Ausreisser- und/oder der Schleicherspindeln
- Berücksichtigung aller anderen Einflussparameter anhand des Wahrheitsgrades der Regeln
- Einstellung des Schleppintervalls (= zu beobachtendes Zeitfenster für die Messgrösse)
- Einstellung der Drehzahlveränderung pro Regelschritt.
[0025] Die Regulierung der Drehzahl anhand der Klimadaten ist grundsätzlich eine Zustandsregelung,
die durch Berücksichtigung der Wahrheitsgrade der anderen Einflussparameter zur adaptiven
Regelung erweitert ist. Im System bereits integriert ist eine Tabelle der Verspinnbarkeit
von Garnen in Abhängigkeit von Temperatur und Luftfeuchtigkeit; die folgenden Parameter
können dem System mitgeteilt werden:
- Garnmummer
- Anpassung der im System integrierten Tabelle der Verspinnbarkeit von Garnen in Abhängigkeit
von Temperatur und Luftfeuchtigkeit
- Einstellung, ab welcher Abweichungsgrösse des Klimas (Temperatur und Luftfeuchtigkeit)
reguliert werden soll
- Einstellung der Drehzahlveränderung pro Regelschritt.
[0026] Neben den eindeutig beschreibbaren Beziehungen kennt das Regelsystem noch die folgenden
Beziehungen zwischen den einzelnen Einflussgrössen (Eingangsvariablen) und der Regelgrösse:
a. Je grösser die Einflussgrösse, desto kleiner die Regelgrösse,
b. je kleiner die Einflussgrösse, desto grösser die Regelgrösse,
c. je kleiner die Einflussgrösse, desto kleiner die Regelgrösse,
d. je grösser die Einflussgrösse, desto grösser die Regelgrösse,
e. alle Kombinationen von a bis d verknüpft mit allen Einflussgrössen.
Weiter kann dem System der zu erwartende Wahrheitsgrad der Beziehungen eingegeben
werden, wodurch eine kontinuierliche Anpassung des Systems anhand von Erfahrungswerten
erfolgt.
[0027] Für die Auswertung der Beziehungen werden dem Systen Grenzwerte für die Drehzahlen
eingegeben, innerhalb derer sich die Regelung bewegen darf (minimale unter maximale
obere Drehzahl). Ausserdem wird bei der Auswertung die eingegebene Drehzahlveränderung,
d.h. die Absenkung oder Steigerung der Drehzahl, pro Regelschritt und pro Erfassungsgrösse
verwendet.
[0028] Bei den Fadenbrüchen erfolgt bei Ueber- oder Unterschreiten des Soll-Fadenbruchniveaus
über die Beobachtungsdauer des Schleppintervalls die Drehzahlregulierung schrittweise
innerhalb des zulässigen Drehzahlintervalls unter Berücksichtigung und Nachführung
des Wahrheitsgrades.
[0029] Fig. 3 zeigt eine grafische Darstellung der Regelung der Drehzahl einer Ringspinnmaschine
anhand der Fadenbruchzahl. In der oberen Hälfte der Figur ist die Drehzahl D (in Umdrehungen
pro Minute) und in der unteren Hälfte ist die Fadenbruchrate FDB (in Anzahl Fadenbrüche
pro tausend Spindellaufstunden) jeweils über der Zeit t aufgetragen. Ausserdem sind
die zulässige maximale obere Drehzahl Do, die zulässige minimale untere Drehzahl Du,
das Soll-Fadenbruchniveau FBs sowie symmetrisch zu diesem liegende, jeweils um 5%
beabstandete Grenzen für die Abweichungen der Fadenbruchrate eingezeichnet.
[0030] Darstellungsgemäss läuft die Ringspinnmaschine zum Zeitpunkt t₁ mit einer Drehzahl
D₁, wobei die Fadenbruchrate knapp oberhalb des Soll-Fadenbruchniveaus FB
s liegt. Zum Zeitpunkt t₂ überschreitet die Fadenbruchrate die Grenze FB
s+5%, worauf die Drehzahl um den eingestellten Betrag abgesenkt wird. Da die Fadenbruchrate
aber weiter steigt und beim Zeitpunkt t₃ die Grenze FB
s+10% übersteigt, und da auch die Zeit t₂-t₁ grösser als das eingestellte Schleppintervall
ist, wird zu diesem Zeitpunkt die Drehzahl D erneut um den eingestellten Betrag abgesenkt,
und so weiter.
[0031] Beim Einflussfaktor Klima (Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit) erfolgt die Regelung
analog wie bei den Fadenbrüchen. Bei Ueber- oder Unterschreiten der Soll-Temperatur
oder der Soll-Feuchtigkeit wird die Drehzahl schrittweise innerhalb des zulässigen
Drehzahlintervalls geändert.
[0032] Bei den nicht mathematisch beschreibbaren Beziehungen erfolgt die Drehzahlregulierung
anhand der eingegebenen Regeln a bis e, wobei die Berechnung der Ausgangsgrössen vorzugsweise
mittels Schwerpunktbildung (CoA - Center of Area) oder Bildung des Höchstwertmittels
(MoM - Mean of Maximum) erfolgt.
1. System zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen, mit Sensoren zur Messung
von Parametern, welche die Produktion beeinflussen, und mit einer Regelung zur Ableitung
von Regelgrössen aus diesen Parametern und zur Bildung von Stellgrössen für die Spinnereimaschine
aus den gewonnenen Regelgrössen, wobei diejenigen Parameter, die einen eindeutigen
mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, durch konventionelle
Algorithmen in die Regelung einbezogen sind, dadurch gekennzeichnet, dass in die Regelung
weitere, insbesondere nicht oder nur schwer messbare, Parameter eingebbar sind, und
dass diejenigen Parameter, die keinen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit
der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, mittels einer Fuzzy-Logik in die Regelung einbezogen
sind.
2. System nach Anspruch 1, dessen Regelung eine an die Sensoren angeschlossene Steuerstufe
und eine mit den Stellgrössen beaufschlagte Ansteuerung für die Spinnereimaschine
(RS) aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass zwischen Steuerstufe (ST) und Ansteuerung
(MA) ein Fuzzy-Controller (FC) angeordnet ist.
3. System nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass in den Fuzzy-Controller (FC)
die nicht messbaren Parameter nach dem menschlichen Empfinden eingegeben werden, wobei
diese Eingabe in Form von Fuzzy-Sets mit verschiedenen Werten erfolgt.
4. System nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die genannten nicht messbaren
Parameter durch Umwelt- oder Umgebungsfaktoren und/oder durch das Bedienungspersonal
subjektiv festgestellte Faktoren gebildet sind.
5. System nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die genannten nicht messbaren
Parameter durch die Gewitterneigung und/oder durch die Arbeitsbelastung des Bedienungspersonals
gebildet sind.
6. System nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei welchem die gewonnenen Stellgrössen auf
den Antrieb der Spinnereimaschine wirken und deren Drehzahl beeinflussen, dadurch
gekennzeichnet, dass für den jeweiligen Parameter Sollwerte und für die Drehzahl ein
zulässiges Intervall vorgegeben wird, und dass die Regulierung der Drehzahl in diskreten
Schritten erfolgt.