CATEGORIZING METHOD AND METHOD FOR PREVENTING A DISRUPTION OF A PAPER MACHINE, IN PARTICULAR A WEB BREAK
Verfahren zur Kategorisierung sowie darauf aufbauend zur Vermeidung von Produktionsstörungen an einer Papiermaschine (1), insbesondere von Bahnabrissen, und Computerprogrammprodukt zur Ausführung eines solchen Verfahrens, wobei folgende Schritte ausgeführt werden: 1.1 Bereitstellen einer ersten Date...
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| Format: | Patent |
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| creator | KÄSER, Jürgen PALEANI, Christian |
| description | Verfahren zur Kategorisierung sowie darauf aufbauend zur Vermeidung von Produktionsstörungen an einer Papiermaschine (1), insbesondere von Bahnabrissen, und Computerprogrammprodukt zur Ausführung eines solchen Verfahrens, wobei folgende Schritte ausgeführt werden: 1.1 Bereitstellen einer ersten Datenmenge (D1) von historischen Signalwerten 1.2.1 Auswählen eines Störungszeitpunktes (t1...tn), für eine Vielzahl der Signale aus der ersten Datenmenge (D1), insbesondere für jedes Signal, Bestimmen der Änderung (ΔSx...ΔSx) des jeweiligen Signalwertes in einer Zeitspanne vor dem ausgewählten Störungszeitpunkt; und Zuweisen jeweils eines charakteristischen Zahlenwertes (ZW1...ZWx) zu jeder Signaländerung 1.2.2 Zusammenfassen der einzelnen charakteristischen Zahlenwerte (ZW1...ZWx) für den ausgewählten Störungszeitpunkt zu einer Reihe (R1...Rn). 1.3 Mehrmaliges Wiederholen der Schritte 1.2.1 und 1.2.2, jeweils für weitere ausgewählte Störungszeitpunkte (t 1...tn), 1.4 Segmentieren der so erhaltenen Reihen (R1...Rn) in verschiedene Kategorien (K1...Km); jede Kategorie (K1...Km) repräsentiert dabei eine Art von Störung, insbesondere eine Art von Bahnabriss. 1.5 Ausgabe (A1,A2,A3,A4) der gebildeten Kategorien (K1...Km) und/oder der für die jeweilige Kategorie zugeordneten Reihen (R1...Rn) auf ein Endgerät (24) und/oder im DCS und/oder im QCS. 1.6 Bilden jeweils eines Prädiktiven Modells (P1...Pm) für jede der Kategorien (K1...Km), indem die der jeweiligen Kategorie (K1...Km) zugeordneten Reihen (R1...Rn) ausgewertet werden, wobei für jede Kategorie ein eigenes Prädiktives Modell (P1...Pm) gebildet wird, und derart, dass die Prädiktiven Modelle (P1...Pm) geeignet sind, eine zweite Datenmenge (D2) von Signalwerten als Zeitreihen auszuwerten und jeweils für die zugehörige Kategorie (K1..Km) einen Signifikator anzugeben, der ein kategorie-spezifisches Störungsrisiko beschreibt.
The invention relates to a categorizing method and to a method based thereon for preventing production disruptions of a paper machine (1), in particular a web break, and to a computer program product for carrying out such a method. The following steps are carried out: 1.1 providing a first data quantity (D1) of historical signal values; 1.2.1 selecting a disruption time (t1...tn) for a plurality of the signals from the first data quantity (D1), in particular for each signal, determining the change (ΔSx...ΔSx) of each signal value during a period of time prior to the selected disruption time, and al |
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The invention relates to a categorizing method and to a method based thereon for preventing production disruptions of a paper machine (1), in particular a web break, and to a computer program product for carrying out such a method. The following steps are carried out: 1.1 providing a first data quantity (D1) of historical signal values; 1.2.1 selecting a disruption time (t1...tn) for a plurality of the signals from the first data quantity (D1), in particular for each signal, determining the change (ΔSx...ΔSx) of each signal value during a period of time prior to the selected disruption time, and allocating a respective characteristic number value (ZW1...ZWx) to each signal change; 1.2.2 combining the individual characteristic number values (ZW1...ZWx) for the selected disruption time in order to form a series (R1...Rn); 1.3 repeating steps 1.2.1 and 1.2.2 multiple times for each additional selected disruption time (t1...tn); 1.4 segmenting the series (R1...Rn) obtained in this manner into different categories (K1...Km), each category (K1...Km) representing a type of disruption, in particular a type of web break; 1.5 outputting (A1, A2, A3, A4) the formed categories (K1...Km) and/or the series (R1...Rn) assigned to each category on a terminal (24) and/or in the DCS and/or in the QCS; and 1.6 forming a respective predictive model (P1...Pm) for each of the categories (K1...Km) in that the series (R1...Rn) assigned to each category (K1...Km) is analyzed, wherein a suitable predictive model (P1...Pm) is formed for each category, and such that the predictive models (P1...Pm) are suitable for analyzing a second data quantity (D2) of signal values as time series and for specifying a signifier for each corresponding category (K1...Km), said signifier describing a category-specific risk of disruption.
L'invention concerne un procédé de catégorisation et un procédé fondé sur celui-ci pour prévenir l'apparition de défauts de production sur une machine à papier (1), en particulier des ruptures de bande, et un produit-programme d'ordinateur pour la mise en œuvre d'un tel procédé, dont les étapes consistent à : 1.1 fournir une première quantité de données (D1) de valeurs de signal historiques ; 1.2.1 sélectionner un moment de défaut (t1...tn) pour une pluralité de signaux à partir de la première quantité de données (D1), en particulier pour chaque signal, déterminer le changement (ΔSx...ΔSx) de chaque valeur de signal pendant une période antérieure au moment de défaut sélectionné, et attribuer respectivement une valeur numérique caractéristique (ZW1...ZWx) à chaque changement de signal ; 1.2.2 combiner les valeurs numériques caractéristiques individuelles (ZW1...ZWx) pour le moment de défaut sélectionné de façon à former une série (R1...Rn) ; 1.3 répéter les étapes 1.2.1 et 1.2.2 plusieurs fois pour chaque moment de défaut sélectionné supplémentaire (t 1...tn) ; 1.4 segmenter les séries (R1...Rn) ainsi obtenues en différentes catégories (K1...Km), chaque catégorie (K1...Km) représentant un type de défaut, en particulier un type de rupture de bande ; 1.5 sortir (A1,A2,A3,A4) les catégories (K1...Km) formées et/ou les séries (R1...Rn) associées à chaque catégorie sur un terminal (24) et/ou dans le DCS et/ou le QCS ; et 1.6 former un modèle prédictif (P1...Pm) respectif pour chacune des catégories (K1...Km) de façon que les séries (R1...Rn) associées à chaque catégorie (K1...Km) soit analysées, un modèle prédictif (P1...Pm) approprié étant formé pour chaque catégorie, et de façon que les modèles prédictifs (P1...Pm) soient appropriés pour analyser une seconde quantité de données (D2) de valeurs de signal en tant que séries chronologiques et pour spécifier un signifiant respectivement pour la catégorie correspondante (K1..Km), ledit signifiant décrivant un risque de défaut spécifique à la catégorie.</description><language>eng ; fre ; ger</language><subject>ACCESSORIES FOR PAPER-MAKING MACHINES ; CALENDERS ; METHODS OF PRODUCING PAPER THEREON ; PAPER-MAKING ; PAPER-MAKING MACHINES ; PRODUCTION OF CELLULOSE ; TEXTILES</subject><creationdate>2022</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220414&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022073699A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,780,885,25564,76547</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20220414&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2022073699A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>KÄSER, Jürgen</creatorcontrib><creatorcontrib>PALEANI, Christian</creatorcontrib><title>CATEGORIZING METHOD AND METHOD FOR PREVENTING A DISRUPTION OF A PAPER MACHINE, IN PARTICULAR A WEB BREAK</title><description>Verfahren zur Kategorisierung sowie darauf aufbauend zur Vermeidung von Produktionsstörungen an einer Papiermaschine (1), insbesondere von Bahnabrissen, und Computerprogrammprodukt zur Ausführung eines solchen Verfahrens, wobei folgende Schritte ausgeführt werden: 1.1 Bereitstellen einer ersten Datenmenge (D1) von historischen Signalwerten 1.2.1 Auswählen eines Störungszeitpunktes (t1...tn), für eine Vielzahl der Signale aus der ersten Datenmenge (D1), insbesondere für jedes Signal, Bestimmen der Änderung (ΔSx...ΔSx) des jeweiligen Signalwertes in einer Zeitspanne vor dem ausgewählten Störungszeitpunkt; und Zuweisen jeweils eines charakteristischen Zahlenwertes (ZW1...ZWx) zu jeder Signaländerung 1.2.2 Zusammenfassen der einzelnen charakteristischen Zahlenwerte (ZW1...ZWx) für den ausgewählten Störungszeitpunkt zu einer Reihe (R1...Rn). 1.3 Mehrmaliges Wiederholen der Schritte 1.2.1 und 1.2.2, jeweils für weitere ausgewählte Störungszeitpunkte (t 1...tn), 1.4 Segmentieren der so erhaltenen Reihen (R1...Rn) in verschiedene Kategorien (K1...Km); jede Kategorie (K1...Km) repräsentiert dabei eine Art von Störung, insbesondere eine Art von Bahnabriss. 1.5 Ausgabe (A1,A2,A3,A4) der gebildeten Kategorien (K1...Km) und/oder der für die jeweilige Kategorie zugeordneten Reihen (R1...Rn) auf ein Endgerät (24) und/oder im DCS und/oder im QCS. 1.6 Bilden jeweils eines Prädiktiven Modells (P1...Pm) für jede der Kategorien (K1...Km), indem die der jeweiligen Kategorie (K1...Km) zugeordneten Reihen (R1...Rn) ausgewertet werden, wobei für jede Kategorie ein eigenes Prädiktives Modell (P1...Pm) gebildet wird, und derart, dass die Prädiktiven Modelle (P1...Pm) geeignet sind, eine zweite Datenmenge (D2) von Signalwerten als Zeitreihen auszuwerten und jeweils für die zugehörige Kategorie (K1..Km) einen Signifikator anzugeben, der ein kategorie-spezifisches Störungsrisiko beschreibt.
The invention relates to a categorizing method and to a method based thereon for preventing production disruptions of a paper machine (1), in particular a web break, and to a computer program product for carrying out such a method. The following steps are carried out: 1.1 providing a first data quantity (D1) of historical signal values; 1.2.1 selecting a disruption time (t1...tn) for a plurality of the signals from the first data quantity (D1), in particular for each signal, determining the change (ΔSx...ΔSx) of each signal value during a period of time prior to the selected disruption time, and allocating a respective characteristic number value (ZW1...ZWx) to each signal change; 1.2.2 combining the individual characteristic number values (ZW1...ZWx) for the selected disruption time in order to form a series (R1...Rn); 1.3 repeating steps 1.2.1 and 1.2.2 multiple times for each additional selected disruption time (t1...tn); 1.4 segmenting the series (R1...Rn) obtained in this manner into different categories (K1...Km), each category (K1...Km) representing a type of disruption, in particular a type of web break; 1.5 outputting (A1, A2, A3, A4) the formed categories (K1...Km) and/or the series (R1...Rn) assigned to each category on a terminal (24) and/or in the DCS and/or in the QCS; and 1.6 forming a respective predictive model (P1...Pm) for each of the categories (K1...Km) in that the series (R1...Rn) assigned to each category (K1...Km) is analyzed, wherein a suitable predictive model (P1...Pm) is formed for each category, and such that the predictive models (P1...Pm) are suitable for analyzing a second data quantity (D2) of signal values as time series and for specifying a signifier for each corresponding category (K1...Km), said signifier describing a category-specific risk of disruption.
L'invention concerne un procédé de catégorisation et un procédé fondé sur celui-ci pour prévenir l'apparition de défauts de production sur une machine à papier (1), en particulier des ruptures de bande, et un produit-programme d'ordinateur pour la mise en œuvre d'un tel procédé, dont les étapes consistent à : 1.1 fournir une première quantité de données (D1) de valeurs de signal historiques ; 1.2.1 sélectionner un moment de défaut (t1...tn) pour une pluralité de signaux à partir de la première quantité de données (D1), en particulier pour chaque signal, déterminer le changement (ΔSx...ΔSx) de chaque valeur de signal pendant une période antérieure au moment de défaut sélectionné, et attribuer respectivement une valeur numérique caractéristique (ZW1...ZWx) à chaque changement de signal ; 1.2.2 combiner les valeurs numériques caractéristiques individuelles (ZW1...ZWx) pour le moment de défaut sélectionné de façon à former une série (R1...Rn) ; 1.3 répéter les étapes 1.2.1 et 1.2.2 plusieurs fois pour chaque moment de défaut sélectionné supplémentaire (t 1...tn) ; 1.4 segmenter les séries (R1...Rn) ainsi obtenues en différentes catégories (K1...Km), chaque catégorie (K1...Km) représentant un type de défaut, en particulier un type de rupture de bande ; 1.5 sortir (A1,A2,A3,A4) les catégories (K1...Km) formées et/ou les séries (R1...Rn) associées à chaque catégorie sur un terminal (24) et/ou dans le DCS et/ou le QCS ; et 1.6 former un modèle prédictif (P1...Pm) respectif pour chacune des catégories (K1...Km) de façon que les séries (R1...Rn) associées à chaque catégorie (K1...Km) soit analysées, un modèle prédictif (P1...Pm) approprié étant formé pour chaque catégorie, et de façon que les modèles prédictifs (P1...Pm) soient appropriés pour analyser une seconde quantité de données (D2) de valeurs de signal en tant que séries chronologiques et pour spécifier un signifiant respectivement pour la catégorie correspondante (K1..Km), ledit signifiant décrivant un risque de défaut spécifique à la catégorie.</description><subject>ACCESSORIES FOR PAPER-MAKING MACHINES</subject><subject>CALENDERS</subject><subject>METHODS OF PRODUCING PAPER THEREON</subject><subject>PAPER-MAKING</subject><subject>PAPER-MAKING MACHINES</subject><subject>PRODUCTION OF CELLULOSE</subject><subject>TEXTILES</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNikELgkAQhb10iOo_DHQtMIXC47iOOpS7y7QmdBGJjQ5Rgv1_Mqh7p_fe975pcFPoqDDCZ9YFVORKkwHq7FdzI2CFTqTdR0DI-Ci1dWw0mHzcFi0JVKhK1rQC1iMRx6o-oIx3QymkQrifB5Nrdx_84puzYJmTU-Xa98_WD3138Q__ahsThVEU7uJtkuAm_s96A6quNeY</recordid><startdate>20220414</startdate><enddate>20220414</enddate><creator>KÄSER, Jürgen</creator><creator>PALEANI, Christian</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20220414</creationdate><title>CATEGORIZING METHOD AND METHOD FOR PREVENTING A DISRUPTION OF A PAPER MACHINE, IN PARTICULAR A WEB BREAK</title><author>KÄSER, Jürgen ; 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und Zuweisen jeweils eines charakteristischen Zahlenwertes (ZW1...ZWx) zu jeder Signaländerung 1.2.2 Zusammenfassen der einzelnen charakteristischen Zahlenwerte (ZW1...ZWx) für den ausgewählten Störungszeitpunkt zu einer Reihe (R1...Rn). 1.3 Mehrmaliges Wiederholen der Schritte 1.2.1 und 1.2.2, jeweils für weitere ausgewählte Störungszeitpunkte (t 1...tn), 1.4 Segmentieren der so erhaltenen Reihen (R1...Rn) in verschiedene Kategorien (K1...Km); jede Kategorie (K1...Km) repräsentiert dabei eine Art von Störung, insbesondere eine Art von Bahnabriss. 1.5 Ausgabe (A1,A2,A3,A4) der gebildeten Kategorien (K1...Km) und/oder der für die jeweilige Kategorie zugeordneten Reihen (R1...Rn) auf ein Endgerät (24) und/oder im DCS und/oder im QCS. 1.6 Bilden jeweils eines Prädiktiven Modells (P1...Pm) für jede der Kategorien (K1...Km), indem die der jeweiligen Kategorie (K1...Km) zugeordneten Reihen (R1...Rn) ausgewertet werden, wobei für jede Kategorie ein eigenes Prädiktives Modell (P1...Pm) gebildet wird, und derart, dass die Prädiktiven Modelle (P1...Pm) geeignet sind, eine zweite Datenmenge (D2) von Signalwerten als Zeitreihen auszuwerten und jeweils für die zugehörige Kategorie (K1..Km) einen Signifikator anzugeben, der ein kategorie-spezifisches Störungsrisiko beschreibt.
The invention relates to a categorizing method and to a method based thereon for preventing production disruptions of a paper machine (1), in particular a web break, and to a computer program product for carrying out such a method. The following steps are carried out: 1.1 providing a first data quantity (D1) of historical signal values; 1.2.1 selecting a disruption time (t1...tn) for a plurality of the signals from the first data quantity (D1), in particular for each signal, determining the change (ΔSx...ΔSx) of each signal value during a period of time prior to the selected disruption time, and allocating a respective characteristic number value (ZW1...ZWx) to each signal change; 1.2.2 combining the individual characteristic number values (ZW1...ZWx) for the selected disruption time in order to form a series (R1...Rn); 1.3 repeating steps 1.2.1 and 1.2.2 multiple times for each additional selected disruption time (t1...tn); 1.4 segmenting the series (R1...Rn) obtained in this manner into different categories (K1...Km), each category (K1...Km) representing a type of disruption, in particular a type of web break; 1.5 outputting (A1, A2, A3, A4) the formed categories (K1...Km) and/or the series (R1...Rn) assigned to each category on a terminal (24) and/or in the DCS and/or in the QCS; and 1.6 forming a respective predictive model (P1...Pm) for each of the categories (K1...Km) in that the series (R1...Rn) assigned to each category (K1...Km) is analyzed, wherein a suitable predictive model (P1...Pm) is formed for each category, and such that the predictive models (P1...Pm) are suitable for analyzing a second data quantity (D2) of signal values as time series and for specifying a signifier for each corresponding category (K1...Km), said signifier describing a category-specific risk of disruption.
L'invention concerne un procédé de catégorisation et un procédé fondé sur celui-ci pour prévenir l'apparition de défauts de production sur une machine à papier (1), en particulier des ruptures de bande, et un produit-programme d'ordinateur pour la mise en œuvre d'un tel procédé, dont les étapes consistent à : 1.1 fournir une première quantité de données (D1) de valeurs de signal historiques ; 1.2.1 sélectionner un moment de défaut (t1...tn) pour une pluralité de signaux à partir de la première quantité de données (D1), en particulier pour chaque signal, déterminer le changement (ΔSx...ΔSx) de chaque valeur de signal pendant une période antérieure au moment de défaut sélectionné, et attribuer respectivement une valeur numérique caractéristique (ZW1...ZWx) à chaque changement de signal ; 1.2.2 combiner les valeurs numériques caractéristiques individuelles (ZW1...ZWx) pour le moment de défaut sélectionné de façon à former une série (R1...Rn) ; 1.3 répéter les étapes 1.2.1 et 1.2.2 plusieurs fois pour chaque moment de défaut sélectionné supplémentaire (t 1...tn) ; 1.4 segmenter les séries (R1...Rn) ainsi obtenues en différentes catégories (K1...Km), chaque catégorie (K1...Km) représentant un type de défaut, en particulier un type de rupture de bande ; 1.5 sortir (A1,A2,A3,A4) les catégories (K1...Km) formées et/ou les séries (R1...Rn) associées à chaque catégorie sur un terminal (24) et/ou dans le DCS et/ou le QCS ; et 1.6 former un modèle prédictif (P1...Pm) respectif pour chacune des catégories (K1...Km) de façon que les séries (R1...Rn) associées à chaque catégorie (K1...Km) soit analysées, un modèle prédictif (P1...Pm) approprié étant formé pour chaque catégorie, et de façon que les modèles prédictifs (P1...Pm) soient appropriés pour analyser une seconde quantité de données (D2) de valeurs de signal en tant que séries chronologiques et pour spécifier un signifiant respectivement pour la catégorie correspondante (K1..Km), ledit signifiant décrivant un risque de défaut spécifique à la catégorie.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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