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Interactive automation and data handling in extruder plants

机译：挤出机工厂中的交互式自动化和数据处理

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摘要

Production and process optimisation are tasks which have to be continuously pursued in aluminium extruder plants. Automation and human expertise are paradigms of means for the pursuit. In some plants optimisation is performed using knowledge of material sciences for specifying the settings of the extrusion process supplemented by operator expertise for manual iteration. Process optimisation using computer based automation offers an alternative. Then infra-red pyrometers, measurement and learning control techniques implemented with a computer can be employed. The learning control ensures that, starting from initial values, the settings of speeds and temperatures are optimised and updated from cycle to cycle. For both manual and automatic iteration scenarios, computers can be installed for production automation for setting up a database system with certain additional functions. In the paper, a comprehensive automation system consisting of a data base system equipped with an iterative learning function and an iterative temperature control system tailored for use in extrusion plants is presented. The function of the described Iterative Learning Database (ILR Database) is to provide appropriate initial settings for the ram speed and the reference input for the profile temperature at die exit which ensure optimal production right from the first billet after a die change. The settings are calculated using the data related to product attributes such as profile cross section geometry, alloy composition and application requirements based on optimal settings continuously achieved, archived and updated in the data base. A system implemented using an MS-SQL Express Data base and the automation system MoMAS are described. Such a system has been installed and is in operation in an industrial extruder. Practical aspects concerning installation and application are described.
机译：生产和工艺优化是铝挤压机工厂必须不断追求的任务。自动化和人类专业知识是追求手段的范例。在某些工厂中，使用材料科学知识进行优化，以指定挤压过程的设置，并辅以操作员的专业知识以进行手动迭代。使用基于计算机的自动化进行过程优化提供了一种替代方法。然后，可以使用通过计算机实现的红外高温计，测量和学习控制技术。学习控制可确保从初始值开始，对速度和温度的设置进行优化，并逐周期进行更新。对于手动和自动迭代方案，都可以安装用于生产自动化的计算机，以设置具有某些附加功能的数据库系统。在本文中，提出了一种综合自动化系统，该系统由配备有迭代学习功能的数据库系统和量身定制的用于挤出设备的迭代温度控制系统组成。所描述的迭代学习数据库（ILR数据库）的功能是为模头速度提供适当的初始设置，并为模头出口处的轮廓温度提供参考输入，从而确保在换模后从第一坯料开始就获得最佳生产。这些设置是根据与产品属性有关的数据计算得出的，例如，截面的几何形状，合金成分和应用要求，这些都是基于在数据库中连续获得，存储和更新的最佳设置。描述了使用MS-SQL Express数据库实现的系统和自动化系统MoMAS。这样的系统已经被安装并在工业挤出机中运行。描述了有关安装和应用的实际方面。

著录项

  • 来源
    《Aluminium》 |2014年第11期|44-48|共5页
  • 作者

    M. Pandit;

  • 作者单位

    MoMAS-Team, University of Kaiserslautern, 67653 Kaiserslautern, Germany;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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