Die vorliegende Erfindung betrifft ein System zur Erstellung einer Störungsdiagnose an Produktionsmaschinen anhand einer wissensbasierten Auswertung von die Qualität der hergestellten Produkte repräsentierenden Signalen, mit einer das für die Auswertung erforderliche Fachwissen enthaltenden Wissenbasis, mit zum Zugriff auf diese vorgesehenen Software-Einheiten, und mit einer Benutzer-Schnittstelle.

Systeme dieser Art, welche als Expertensysteme bezeichnet wer¬ den, sind seit einiger Zeit insbesondere für die Störungs- und Fehlerdiagnose elektronischer Bauteile bekannt; siehe dazu beispielsweise den Artikel "An Expert System for Help to Fault Diagnoses on VLSI Memories" von T. ViaCroze et al in Journal for the International Symposium for Testing and Failure Analy- sis (ISTFA), Oktober/November 1988, Los Angeles, S. 153-158. Das in diesem Artikel beschriebene System analysiert zuerst die Daten des Prüfgeräts und leitet dann aus dem Wissen der Wissensbasis die entsprechenden Regeln für die Fehlerursachen ab. Dann erfolgt auf einer zweiten Stufe im Dialog mit dem Be-

diener eine weitere Analyse und schliesslich erfolgt eine Fehlerdiagnose, welche Vorwärts- und Rückwärts-Verstellung vorsieht.

Systeme, die zur Diagnose .bei komplex aufgebauten Maschinen effizient eingesetzt werden sollen, müssen in der Lage sein, zumindest einige hundert Einzelteile und deren Einordnung in Baugruppen oder Subsysteme zu beschreiben, sowie typischerwei¬ se bis zu 100 oder 200 Regeln anzuwenden. Daneben muss eine gute Integration in eine konventionelle und umfangreiche Pro¬ grammumgebung, welche die Speicherung und Vorverarbeitung der erwähnten Signale durchführt, gewährleistet sein. In der Pra¬ xis wird ausserdem eine Reaktionszeit im Sekundenbereich, nach Möglichkeit sogar darunter, erwartet. Gegenwärtig können der¬ artige Anforderungen nur von grossen Systemen erfüllt werden, deren Einsatz für den typischen Anwender aus Kostengründen nicht in Frage kommt.

Die Erfindung stellt sich die Aufgabe, ein System der eingangs genannten Art so auszubilden, dass mit einem kostengünstigen Rechner eine rasche und sichere Störungsdiagnose möglich ist. Diese Anforderung ist bei Produktionsmaschinen noch wesentlich wichtiger als bei Testsystemen für elektronische Schaltungen, da bei diesen Maschinen jeder Fehler in der Regel zu fehler- oder mangelhaften Produkten führt und daher in der kurzestmög- lichen Zeit behoben werden muss.

Dig gestellte Aufgabe wird erfindungsgemäss dadurch gelöst, dass die Wissensbasis eine Beschreibung der zur betreffenden Produktionsmaschine gehörenden Maschinenteile mittels einer in Form einer Baumstruktur gegliederten Komponentenhierarchie aufweist, in welcher jedes Objekt durch einen Knoten in der Baumstruktur beschrieben und durch einen dem jeweiligen Knoten zugeordneten Pfadnamen adressi.erbar, und in welcher jeder abhängige Knoten von genau einem übergeordneten Knoten abhän¬ gig ist.

Durch diese spezielle Strukturierung der Wissensbasis ist es gelungen die erwähnten Anforderungen mit einem kostengünstigen Rechner, beispielsweise einem Personal Computer, zu erfüllen.

Die Erfindung betrifft weiter eine Anwendung des genannten Systems an Textilmaschinen für die Produktion von Faser- oder Filamentverbänden.

Anwendungen von Expertensystemen für Textilmaschinen sind heute praktisch noch nicht bekannt. Denn die in der Literatur als Expertensysteme bezeichneten Systeme sind typischerweise nicht wissensbasiert, sondern erzielen eine Prozesssteuerung oder Prozessoptimierung mit konventionellen Methoden. So ist beispielsweise in der US-A-4 916 625 ein Verfahren zur Opti¬ mierung des Betriebs einer Spinnmaschine unter Verwendung einer Wissensbasis beschrieben, bei welchem aber letztlich nur

dem Bedienungspersonal angezeigt wird, wann eine volle Spule von der Maschine entfernt werden muss. Die Wissensbasis zieht zwar aus den Signalen von Sensoren gewisse Schlüsse auf den Zeitpunkt des Auftretens bestimmter Ereignisse, sie kann aber keinerlei Störungsdiagnosen erstellen oder Aussagen über die Ursache bei Störungen machen. Im Unterschied dazu soll die erfindungsgemässe Anwendung des Systems an Textilmaschinen eine exakte Störungsdiagnose ermöglichen.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäss dadurch gelöst, dass die die Qualität der hergestellten Produkte repräsentierenden Si¬ gnale durch bei der Untersuchung von Parametern der Faser¬ oder Filamentverbände gewonnene Spektrogramme gebildet sind, dass eine erste Auswerteeinheit zur Detektion von charakteri¬ stischen Abweichungen der Spektrogramme vorgesehen ist, welche für jede derartige Abweichung einen sogenannten Störungsdes¬ kriptor generiert, und dass eine zweite Auswerteeinheit vorge¬ sehen ist, welche für jeden Störungsdeskriptor anhand der Wis¬ sensbasis mögliche Störungsursachen ermittelt.

Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbei¬ spiels und der Zeichnungen näher erläutert; es zeigt: Fig. 1 eine schematische Darstellung des Gesamtkonzepts eines erfindunsgemässen Expertensystems, Fig. 2 eine schematische Darstellung der Beschreibung der Maschinenstruktur in der Wissensbasis des Experten¬ systems von Fig. 1,

Fig. 3 eine schematische Darstelung des Ablaufs der Diagno¬ sestellung,

Fig. 4,5 ein Beispiel für den Dialog mit dem System via Benut¬ zer-Schnittstelle; und

Fig. 6-8 eine Darstellung eines Praxisbeispiels.

Fig. 1 zeigt eine mögliche Darstellung des Gesamtkonzepts eines erfindunsgemässen Expertensystems, in welchem der Wis¬ sensbasis WB zentrale Bedeutung zukommt. Die Wissensbasis WB enthält das erforderliche Fachwissen, beispielsweise also das Textilwissen, in Form von Regeln und strukturellen Beschrei¬ bungen der entsprechenden Produktionsmaschinen (Textilmaschi¬ nen) mitsamt den für die Auswertung notwendigen Parametern, wie zum Beispiel Verzügen, Durchmessern von Walzen und Zylin¬ dern, und dergleichen. Daneben sind in der Wissensbasis WB auch Verweise auf Grafiken und Texte enthalten, die bei einer Konsultation auf einem Bildschirm erscheinen können.

Auf die Wissensbasis WB kann eine Reihe von Software-Einheiten zugreifen, welche für verschiedene Funktionen vorgesehen sind. Für sämtliche Anwendungen steht der gleiche allgemeine Wis¬ senseditor KM zur Verfügung, mit dem die Wissensbasis WB auf¬ gebaut und gewartet werden kann, wobei der Zugriff auf die Wissensbasis für diesen Editor in jedem Fall uneingeschränkt ist. Für spezifische Anwendungen können einfachere Editiermo¬ dule EM zur Verfügung gestellt werden, bei denen aber der Zu-

griff auf die Wissensbasis WB zur Wahrung der Konsistenz grös- seren Einschränkungen unterworfen ist.

Die in der Wissensbasis WB enthaltenen Informationen werden von einem "Produktions-System" PS verwertet, welches dem An¬ wender eine Konsultation anbietet und insbesondere eine einen Bildschirm aufweisende Benutzer-Schnittstelle BS enthält. Dar- stellungsgemäss sind drei Klassen von Produktions-Systemen vorgesehen, nämlich Regelanwendungssystemen PS-H für einfache Regelverarbeitung, Diagnosesysteme PS-D und Systeme PS-X für spezifische Anwendungen. Diese drei Klassen unterscheiden sich insbesondere in der Art der Verarbeitung des Inhalts der Wis¬ sensbasis, wie beispielsweise in der Suchstrategie oder in der Regelverarbeitung.

Fig. 2 zeigt die Strukturierung der Wissensbasis WB, welche zu jeder eine Störung anzeigenden Abweichung des überwachten Si¬ gnals eine Liste mit Diagnose-Vorschlägen erstellt. Da in der Praxis ein Grossteil der möglichen Störungsursachen mit feh¬ lerhaften Maschinenteilen zusammenhängt, benötigt das System eine möglichst genaue Beschreibung des Aufbaus der jeweiligen Textilmaschine. Insbesondere muss bekannt sein, aus welchen Teilsystemen wie Karde, Strecke, usw. sich die Produktions¬ linie zusammensetzt. Diese Teilsysteme lassen sich ihrerseits in Subsysteme zergliedern, usw., bis man schliesslich zu den fehlerverursachenden Konponenten (beispielsweise Zylinder, Riemchen) gelangt.

Beim erfindungsgemässen Expertensystem ist jedes Objekt durch einen Knoten in einer Baumstruktur beschrieben, wobei, mit Ausnahme des Root-Knotens, jeder Knoten von genau einem über¬ geordneten Knoten abhängig ist. Diese Abhängigkeit ist meist als "Part of"- oder als ^' "Is a"-Relation zu interpretieren. Die Adressierung einzelner Knoten erfolgt mit einem Pfadnamen, der beim Namen des Knoten beginnt und zur genauen Identifizierung auch noch die Namen hierarchisch höherer Knoten beinhalten kann. Diese Pfadnamen erweisen sich insbesondere dann als sehr nützlich, wenn sich mehrere gleichnamige Knoten im System be¬ finden, weil man sich dann sowohl auf alle gleichnamigen Ob¬ jekte oder auch nur auf ein spezielles Objekt beziehen kann.

So bezeichnet beispielsweise die Adresse "Streckwerk" jedes beliebige Streckwerk, die Adresse "Streckwerk-Flyer" jedes Streckwerk an einem Flyer, und die Adresse "Streckwerk -"RS"- "M3" das Streckwerk der speziellen Ringspinnmaschine M3. In dieser Namenskonvention steckt impliziert auch das Prinzip der Vererbung. Das bedeutet, dass jeder Knoten zwar einerseits durch seine Position in der Baumstruktur eineindeutig identi¬ fizierbar ist, aber andererseits auch alle Referenzen oder Werte erbt, die sich auf ein durch einen verkürzten Pfadnamen nicht eindeutig adressierbares und daher fiktives allgemeines Objekt (z.B. "Streckwerk") beziehen.

Wie man den dem Knoten "Mittelteil" untergeordneten Knoten "Oberwalze", "Mittelzylinder", "Oberriemchen" und "Unterriem- chen" in Fig. 2 entnehmen kann, können jedem Knoten Daten oder Werte zugeordnet werden (z.B. Dimensionen wie Durchmesser oder Länge, Umdrehungsgeschwindigkeiten, Zustände und dergleichen). Bei Knoten mit gleichem Wert, die mehrmals vorkommen, bedient man sich des verkürzten Pfadnamens, um die Daten nur einmal eingeben zu müssen.

Mit den Knoten selbst sind immer nur einzelne Objekte be¬ schreibbar. Daneben können aber auch mit einem Namen versehene Relationen zwischen jeweils zwei Knoten definiert werden, was in Fig. 2 durch die dick eingezeichneten Pfeile symbolisiert ist. Mit den Relationen, denen man ebenfalls beliebig viele Werte zuordnen kann, lässt sich beispielsweise die Kraftüber¬ tragung bei einem Getriebe oder der Verzug eines Faserverban¬ des zwischen zwei Klemmpunkten bezeichnen. So kann beispiels¬ weise als Wissen abgelegt werden, dass das Fasermaterial von den Hinterzylindern zu den Vorderzylindern läuft und dass da¬ bei ein 1,3-facher Verzug auftritt.

Schliesslich werden als weitere Wissenseinheiten noch Regeln verwendet, die aus einer die Regel eindeutig identifizierenden Nummer (oder aus einem Namen) , aus einer Serie von Bedingungen und aus einer einzigen Konsequenz bestehen. Eine Regel, und damit auch ihre Konsequenz, gilt als erfüllt, wenn alle Bedin-

gungen erfüllt sind. Die Konsequenz und jede einzelne der Be¬ dingungen bilden die Grundelemente einer Regel.- Diese Grund¬ elemente können beliebige Texte ( "die Garndrehung ist zu nied¬ rig"), verneinte Ausdrücke oder Ausdrücke mit einer Ortsangabe sein. Sowohl bei den Bedingungen als auch im Konsequenz- Teil kann auf Knoten oder Relationen zwischen Knoten Bezug genommen werden. Diese Möglichkeit, in der Regel direkt auf Knoten Bezug nehmen zu können, ist speziell für die Suchstrategie bei diagnostischen Problemen oder bei Bedienungsanleitungen sehr nützlich.

Das Expertensystem kann unter Zuhilfenahme einer beliebigen Programmiersprache realisiert werden. Wegen ihrer hervorragen¬ den Eignung für die Auswertung der Wissensbasis WB wird aber vorzugsweise die- Programmiersprache Prolog verwendet (W.F. Clocksin & C.S. Mellish "Programming in Prolog", Springer Verlag 1981) .

Fig. 3 zeigt in einer anderen Darstellungsart als Fig. 1 den Aufbau eines Expertensystems zur Erstellung einer Störungsdia¬ gnose an Textilmaschinen und gibt eine Uebersicht über den Ablauf der Diagnosestellung, wobei das System von einem Prüf¬ gerät oder von einem Ön-Line-Datensystem Qualitätsdaten, ins¬ besondere Gleichmassigkeitsdaten eines textilen Zwischen- oder Endprodukts empfängt, signifikante Abweichungen von ^' vorgege¬ benen Sollwerten oder Sollkurven detektiert und die techni¬ schen Ursachen dieser Abweichungen ermittelt.

Daj-stellungsgemäss besteht das Expertensystem aus den drei Modulen Datenspeicherung/Datenverwaltung DV, numerische Aus¬ werteeinheit NA und wissenbasierte Auswerteeinheit WA.

Das Modul ^" Datenspeicherung/Datenverwaltung DV dient zum per¬ manenten Speichern der empfangenen Prüfdaten, wobei die ge¬ speicherten Daten jederzeit für eine Auswertung bereitgestellt werden können. Für die Speicherung und Verwaltung der Prüfda¬ ten kann ein beliebiges, konventionelles Datenbanksystem ein¬ gesetzt werden, bei dem an Funktionalität folgendes vorausge¬ setzt wird:

- Uebernahme der Daten vom Prüfgerät oder On-Line-System.

- Abspeichern der Prüfdaten auf einem Langzeit-Speichermedium (z.B. Festplatte) .

- Bereitstellen einer Benutzer-Schnittstelle, welche es dem Anwender erlaubt, die gespeicherten Daten _. wieder aufzusu¬ chen.

- Kopieren der vom Anwender ausgewählten Daten in den System¬ speicher (RAM) des Rechners, von wo diese von den nachge¬ schalteten Auswerteeinheiten ausgelesen werden können.

- Bereitstellung der Messwerte der Probe; darstellungsgemäss sind diese die Punkte eines Spektrogramms, beispielsweise eines Gleichmässigkeits-, eines Haarigkeits- oder eines Drehungs-Spektrogramms (zum Thema Spektrogramm siehe bei¬ spielsweise die Publikation von R. Furter "Eveness Testing in Yarn Production: Part -I", The Textile Institute ^' 1982 und

den Artikel "Neue Wege zur Messung der Haarigkeit von Gar¬ nen" von R. Furter, P. Hättenschwiler und H. Wampfler in MELLIAND TEXTILBERICHTE 69 ^' (1988), 617-619). - Bereitstellung von Zxisatzinformationen über die Probe, wie beispielsweise Garnfeinheit, Garndrehung, Vorgarn-Nummer, Filename der Wissensbasis und dergleichen. •

Die numerische Auswerteeinheit vergleicht das Spektrogramm fortlaufend mit einem vorgegebenen Grenzwert, um durch perio¬ dische Schwankungen verursachte sogenannte "Kamine" zu detek- tieren, die über die normale Kurve hinausragen und bei der Periodenlänge (Wellenlänge) auftreten. Durch diesen Kamin er¬ höht sich auch der sogenannte Variationskoeffizient (CV%), das ist die quadratische Ungleichmässigkeit, was eine störende Qualitätseinbusse des betreffenden Gespinstes bedeuten kann. Diese CV-Erhöhung ist gegeben durch die Formel:

In dieser Formel bezeichnet S die Amplitude des gemessenen Spektrogramms bei Kanal i, Si ,R die Amplitude des Referenz- spektrogramms bei Kanal i, a, b die Kanalnummern für Anfang und Ende des Kamins und K ist ein 'sensorspezifischer Propor¬ tionalitätsfaktor.

Zur Detektion eines störenden Kamins vergleicht die numerische Auswerteeinheit NA den Wert der Erhöhung des Variationskoeffi¬ zienten mit einem vorgegebenen Grenzwert. Ist diese über¬ schritten, so wird ein Störungsdeskriptor SD generiert, wel¬ cher folgende Informationen über den Kamin enthält:

- Spektrogramm-Identifikation

- Wellenlängenbereich in Millimetern

- CV-Erhöhung in %

- Anzahl der Kanäle, über die sich der Kamin erstreckt.

Bei Verwendung der Programmiersprache Prolog wird dieser Stö¬ rungsdeskriptor mittels "assert" in der Datenbasis (das ist der Arbeitsspeicher des Prolog-Systems) als sogenannter "Pro- log-Fact" (das ist eine in der Datenbasis vorhandene Prolog- Struktur) abgelegt.

Die wissensbasierte Auεwerteeinheit WA erstellt zu jedem Stö¬ rungsdeskriptor eine Liste mit Diagnose-Vorschlägen. Da, wie schon bei Fig. 2 erwähnt wurde, in der Praxis ein Grossteil der möglichen Störungsursachen mit fehlerhaften Maschinentei¬ len zusammenhängt, enthält das System eine möglichst genaue Beschreibung des Aufbaus der Textilmaschinen. Diese Informa¬ tionen bilden zusammen mit "Wenn-dann"-Regeln, die einen Dia¬ gnoseverdacht erhärten oder widerlegen, die anhand von Fig. 2 beschriebene Wissenbasis WB. Diese liegt in der Praxis als ASCII-Datei vor, in welcher die anhand von Fig. 2 beschriebe¬ nen Wissenseinheiten (Knoten, Werte, Relationen zwischen Kno-

ten, Regeln) als Prolog-Facts enthalten sind. Die Wissensbasis WB wird durch eine geeignete Anweisung in die Datenbasis ein- gelesen.

Zur Vorbereitung der Wissensbasis WB wird aus einem von der Datenspeicherung/Datenverwaltung DV bereitgestellten Speicher¬ bereich der Filename der Wissensbasis WB entnommen und in die Datenbasis eingelesen. Dann werden die zum Zeitpunkt der Er¬ stellung der Wissenbasis WB noch nicht bekannt gewesenen Teil¬ verzüge an der Maschine berechnet. Als Beispiel seien hier die in der Praxis stark variierenden Verzüge an der Ringspinnma¬ schine angeführt, wobei in diesem Fall der Vorverzug fix in der Wissensbasis WB enthalten ist und sich der Gesamtverzug aus Feinheit des Vorgarns dividiert durch Garnfeinheit ergibt.

Anschliessend wird zu jeder Maschinenkomponente, die im Faser¬ verband eine periodische Masse- oder Haarigkeits- oder gegebe¬ nenfalls Drehungsschwankung hervorrufen kann, die entsprechen¬ de Wellenlänge dieser Schwankung berechnet, und zwar als Pro¬ dukt aus der Wellenlänge am Ort der Komponente und allen Ver¬ zügen zwischen dem Ort der Komponente und der Entnahmestelle der Probe. Die so berechneten Wellenlängen werden dann von der wissensbasierten Auswerteeinheit WA als Prolog-Fact in die Datenbasis eingetragen.

Wenn nun in der Datenbasis gleichzeitig ein Prolog-Fact "be¬ rechnete Wellenlänge" und ein Prolog-Fact "Störungsdeskriptor" vorhanden ist, wobei der Wert der berechnete Wellenlänge im Wellenlängenbereich des Störungsdeskriptor liegt, dann wird ein Prolog-Fact "Theoretische Ursache" in die Datenbasis ein¬ getragen, womit also die theoretische Ursache einer Störung ermittelt ist.

Der nächste Schritt ist die Ermittlung der plausiblen Ursa¬ chen, wobei eine (theoretische) Störungsursache dann als plau¬ sibel bezeichnet wird, wenn sie durch eine Regel bekräftigt ist. Dazu sucht die wissensbasierte Auswerteeinheit WA in der Datenbasis zu jedem Prolog-Fact "Theoretische Ursache" ein eine Regel darstellendes Prolog-Fact, mit einem eine Fehlerur¬ sache am betreffenden Maschinenteil bejahenden oder verneinen¬ den Ausdruck. In beiden Fällen wird zuerst die Liste der in der jeweiligen Regel enthaltenen Bedingungen abgearbeitet. Das Auffinden einer bejahenden Regel bekräftigt eine Maschinenkom¬ ponente als Verursacher, das Auffinden einer Regel mit einem verneinenden Ausdruck schliesst die jeweilige Komponente als Verursacher aus, so dass nach der Verifizierung der Regel der entsprechende Prolog-Fact "Theoretische Ursache" gelöscht wird.

Bei der Beschreibung von Fig. 1 wurde erwähnt, dass das Exper¬ tensystem ein Produktionssystem PS aufweist, welches dem An-

wender eine Konsultation anbietet und insbesondere eine einen Bildschirm aufweisende Benutzer-Schnittstelle BS enthält. Die Benutzer-Schnittstelle BS, die für sämtliche Produktionssyste¬ me einheitlich ist, präsentiert sich in erster Linie als "Dia- log"-Bildschirm, der gemäss Fig. 4 vier Bereiche oder Fenster aufweist:

- Im sogenannten "Info"-Fenster IF werden erläuternde Infor¬ mationen angezeigt, die den Anwender bei der Beantwortung der von System gestellten Fragen unterstützen sollten. Diese Informationen können kurze erläuternde Texte oder Grafiken oder beides sein. In Fig. 4 enthält das "Info"-Fenster eine Grafik mit einem Haarigkeitsdiagramm.

- Im "Dialog"-Fenster DF erscheinen einerseits die Fragen an den Bediener und andererseits dessen Antworten an das Sy¬ stem.

- Das "Menue"-Fenster MF dient zur Erleichterung der Eingabe, indem der Bediener seine Eingabe über ein Menue vornehmen kann. Nur wenn das System zur Beantwortung einer Frage kein Menue präsentiert, muss die Antwort im "Dialog"-Fenster ein¬ gegeben werden.

- Im "Antworf'-Fenster AF wird der Dialogverlauf angezeigt. Möchte man eine früher gegebene Antwort korrigieren, so kann diese im "Antwort"-Fenster AF angewählt werden und der Dia¬ log wird ab dieser Stelle neu geführt, wobei alle bisherigen Anworten als Standardantworten in den Fenstern DE "oder MF voreingestellt sind und durch Drücken einer Taste erneut eingegeben werden können.

Der in Fig. 4 dargestellte Bildschirminhalt zeigt einen Schritt eines Dialogs in einem Regelanwendungssystem PS-H (Fig. 1), welches Hilfestellung bei der Interpretation der von einer Garnprüf nläge USTER TESTER 3 (USTER - eingetragenes Wa¬ renzeichen der Zellweger Uster AG) gelieferten Berichte lei¬ stet.

Ausgangspunkt: Eine ungenügend geschulte Laborkraft erhält ein Haarigkeitsdiagramm, in welchem Mittelwerts-Sprünge auftreten, und benutzt das Expert ^' ensystem als Interpretationshilfe, wobei der nachfolgend angegebene Dialog abläuft. Bei jedem Schritt des Dialogs ist der Inhalt der Fenster des Dialog-Bildschirms angegeben; der bei der Anzeige des Menue-Fensters jeweils un¬ terstrichene Begriff des Menues bezeichnet die Eingabe durch die Laborkraft.

1. Schritt.

IF: USTER EXPERT gibt Ihnen Hilfestellung bei der Interpre¬ tation der Berichte vom Prüfgerät USTER TESTER 3. DF: Welcher Bericht soll interpretiert werden? NF: Diagramm, Längenvariation, Spektrogramm, Protokoll

2. Schritt

IFr Mit dem USTER TESTER können Sie Masseschwankungen, die

Haarigkeit oder die Drehung prüfen. DF: Welche Garneigenschaften soll interpretiert werden? MF: Haarigkeit, Masse, Drehung AF: Welcher Bericht soll interpretiert weren? Diagramm

3 . -Schritt

IF: Hier gibt es 2 Möglichkeiten

- EXPERT hilft Ihnen bei der Erstellung der Diagnose für einen speziellen Garnfehler.

- Erklärung der ^" Grundlagen zu Haarigkeit und Haarig¬ keitsSchwankungen

DF: Welche Information benötigen .Sie?

MF: Interpretation eines speziellen Fehlers

Allgemeine Hinweise über das Messprinzip AF: Welcher Bericht soll interpretiert werden? Diagramm Welche Garneigenschaft soll interpretiert werden? Haarigkeit

4. Schritt siehe Fig. 4

(Dieser Schritt kann auch automatisch erfolgen, indem das System den Mittelwertsprung selbständig erkennt, so dass an den Benutzer keine Frage gestellt werden muss.)

5. Schritt IF: keine DF: Prüfling

MF: Kops, Kreuzspule, Vorgarn, Zwirn AF: Welcher Bericht soll interpretiert werden? Diagramm Welche Garneigenschaft soll interpretiert werden?

Haarigkeit Welche Information benötigen Sie?

Interpretation eines speziellen Fehlers

Zeigt Ihr Diagramm solche Mittelwerts-Sprünge? ja 6. Schritt

IF: .keine Anzeige

DF: Spinnsystem?

MF: Ring gekämmt, Ring kardiert, Rotor gekämmt, Rotor kardiert, Kammgarn AF: Welche Garneigenschaft soll interpretiert werden? Haarigkeit Welche Information benötigen Sie?

Interpretation eines speziellen Fehlers Zeigt Ihr Diagramm solche Mittelwerts-Sprünge? ja Prüfling? Kreuzspule 7. Schritt

IF: Anzeige einer Kurve mit Mittelwerts-Sprüngen und einer

Linie, die die Kopslänge angibt DF: In welchem Abstand erfolgen die Mittelwerts-Sprünge? MF: wie in der Grafik bei der Kopslänge

' in kürzeren Abständen AF: Welche Information benötigen Sie?

Interpretation eines speziellen Fehlers Zeigt Ihr Diagramm solche Mittelwerts-Sprünge? ja

Prüfling?

Kreuzspule Spinnsystem

Ring kardiert 8. und letzter Schritt siehe Fig. 5

Zur besseren Darstellung der Aussagen oder Diagnosen stehen umfangreiche Textdateien und/oder Grafiken zur Verfügung, wel¬ che nicht an das Format des "Info"-Fensters gebunden sind. Der konkrete Ablauf eines Dialogs samt den zugehörigen Anzeigen ist einerseits durch die Regeln festgelegt, welche zuvor mit dem Wissenseditor KM (Fig. 1) eingegeben worden waren, und andererseits durch die Daten und Anworten auf die Fragen des Systems.

Wie sich dem wiedergegebenen Dialog unschwer entnehmen lässt, ist das Produktionssystem PS-H primär auf die Anwendung von Regeln spezialisiert und kann daher beispielsweise eine Art von Handbuchfunktionen erfüllen, wobei der Inhalt des Hand¬ buchs für den Aufbau der Wissenbasis WB hierarchisch in Form eines Entscheidungsbaumes strukturiert werden muss. So kann man beispielsweise das Handbuch in Kapitel, Subkapitel, usw. einteilen und durch gezielte Fragen entscheiden, in welchen Teilpfad der Bediener geführt wird. Die Regeln und die Anwor¬ ten des Bedieners legen also den Verlauf einer Konsultation fest. Die Regeln geben ausserdem auch an, welche Informationen der Anwender erhält.

Das Produktionssystem PS-D ist ein Diagnosesystem, bei dem die Suchstrategie primär durch die hierarchische Struktur des zu untersuchenden Objekts, dann eventuell durch funktionale Zu¬ sammenhänge zwischen Teilsystemen und erst an letzter Stelle durch Regeln festgelegt ist.

Wird beispielsweise eine Ringspinnmaschine- in Einlaufteil, Mittelteil, Auslaufteil, usw. strukturiert, dann versucht das Diagnosesystem zunächst, eine Störung auf eine dieser Baugrup¬ pen einzugrenzen, wobei auch funktioneile Zusammenhänge zwi¬ schen diesen Baugruppen (beispielsweise der Einfluss einer fehlerhaften Komponente, im Auslaufteil auf den Mittelteil) berücksichtigt werden können. Anschliessend sucht dann das System eine Stufe tiefer, indem die Aufteilung in UnterZylin¬ der, Oberwalze, usw. betrachtet wird (siehe dazu Fig. 2).

Beim Produktionssystem PS-X besteht der wissensbasierte Teil im wesentlichen aus einem PS-H oder aus einem PS-D System und ist in eine konventionelle Umgebung integriert. Vor der Anwen¬ dung von Regeln und/oder der Erstellung von Diagnosen können mittels eines problemspezifischen Moduls Informationen aus der Wissensbasis mit- aktuellen Daten ^" verknüpft und damit neue, für die Regeln relevante Fakten generiert werden. Diagnose und An¬ leitungen (z.B. Reparaturanleitungen) werden möglichst umfas¬ send mit Grafiken unterstützt. So werden beispielsweise Ge¬ triebepläne angezeigt und e ^~ s besteht die Möglichkeit, ein ein-

z&lnes Objekt (z.B. ein Zahnrad) mit einem Pfeil zu markieren und/oder, gegebenfalls unter Einschluss seiner. Bezeichnung, farblich hervorzuheben.

Für den erfahrenen Anwender besteht die Möglichkeit, Ergebnis¬ se einer Diagnose explizit zu bestätigen, zu modifizieren oder abzulehnen. Wenn beispielsweise eine periodische Störung ge¬ funden wurde und mitsamt der Diagnose der vermutlichen Fehler¬ ursache angezeigt wird, dann kann der Benutzer

- eine vorgeschlagene Diagnose bekräftigen,

- eine vorgeschlagene Diagnose ablehnen,

- eine neue (vom System nicht vorgeschlagene) Ursache für die Periode angeben, oder

- die Periode als unkritisch markieren.

Die auf diese Art vom Benutzer eingegebenen Informationen be¬ einflussen das in der Wissensbasis gespeicherte Fachwissen und werden bei zukünftigen Auswertungen mitberücksichtigt. Dadurch wird das System zu einem lernfähigen Expertensystem.

Der Dialog kann auch in der Art ablaufen, dass das System den Benutzer bei der Angabe eines Diagnosevorschlags die Frage stellt, ob dieser den Vorschlag akzeptieren könne und ihm für die Antwort folgendes Menue vorgibt:

- Ich weiss nicht

- ja, sicher

- ja, aber nur wenn ...

- nein

- nein, wenn ...

Eine weitere Möglichkeit zur Lernfähigkeit ist dadurch gegege¬ ben, dass das System die Häufigkeit der Antworten aus einem bestimmten Menue registriert und anhand der Häufigkeiten eine Gewichtung und/oder Reihung der möglichen Anworten vornimmt, wodurch die Menues übersichtlicher und bedienungsfreundlicher werden.

In den Figuren 6 bis 8 ist ein Praxis-Beispiel für die Diagno¬ se von mit einem USTER TESTER 3 gewonnenen Gleichmässigkeits- spektrogrammen dargestellt: Fig. 6 zeigt die auf einem Bild dargestellten Spektrogramme von 10 verschiedenen Proben (siehe dazu die EP-A-249 741). Man sieht, dass die Proben 3, 7 und 9 einen periodischen Fehler (1. Fehler) bei einer Wellenlänge von 271 mm und die Proben 5 und 10 einen solchen (2. Fehler) bei 1,89 m aufweisen.

Fig. 7 zeigt die Spektrogramm-Diagnose mit den beiden Fehlern, der Anzahl der jeweiligen fehlerhaften Kanäle (beim 1. Fehler sind es drei Kanäle und beim 2. Fehler ist es ein Kanal), mit dem CV%-Anstieg, den Anteil der fehlerhaften Proben in % und mit der Nummer der fehlerhaften Proben. Für den 1. Fehler wird basierend auf einer USTER EXPERT-Regel (Nr. 6) als Fehlerur¬ sache "Flyervibrationen" ermittelt und für den 2. Fehler sind

zwei mögliche Ursachen angegeben: - Vorverzugswechsel Getriebe Mittel-Unterzylinder

Mittelteil Ringspinnmaschine: gt

Mittel-Unterzylinder Mittelteil Ringspinnmaschine: d (Der Buchstabe d bei der zweiten Ursache steht für "Durchmes¬ ser" und gt bei der ersten Ursache steht für "Getriebe").

Um entscheiden zu können, welche der beiden Ursachen zutrifft, stellt das System anschliessend die Frage, ob der Fehler bei mehreren Proben auftritt. Auf die Antwort ja (es liegen ja zwei fehlerhafte Proben vor) entscheidet sich das System für die zweite Ursache. Dies deswegen, weil sich ein Fehler im Vorverzugs-Wechsel auf mehrere Proben auswirken muss, ein Feh¬ ler im Mittel-Unterzylinder hingegen nicht.

Zur besseren Veranschaulichung zeigt dann USTER EXPERT zu¬ sätzlich als Hilfestellung den in Fig. 8 ausschnittweise dar¬ gestellten Maschinenplan, in dem die fehlerhafte Stelle deut¬ lich sichtbar bezeichnet ist: In einem mit Farbe markierten Kästchen steht (vw) für Vorverzugs-Wechsel im Getriebe der Ringspinnmaschine.

Da das in den Fig. 6 bis 8 dargestellte Beispiel ein Fall aus der Praxis ist, konnte die Diagnose des Systems überprüft wer¬ den. Eine Rücksprache mit dem Ringspinnmeister hat ergeben, dass an die fraglichen Maschine der Vorzugs-Wechsel zu War-

tungszwecken ausgefahren und nachträglich nicht mehr vor- schriftsgemäss retourgesetzt worden war.

Wie gezeigt wurde, ermittelt das System die Kamine im Spektro¬ gramm automatisch, benötigt also keine Hinweise der Bedie¬ nungsperson, dass ein Fehler vorliegt. Man kann nun, wenn das System ein ausreichendes Fachwissen .aufgebaut hat, den Automa¬ tisierungsgrad weiter erhöhen, indem man den Dialog automa¬ tisch ablaufen lässt, was insofern keine Schwierigkeiten bie¬ tet, als ja das System über die meisten Informationen selbst verfügt. So weiss das System im gerade beschriebenen Fall selbst, däss der Fehler bei mehr als einer Probe auftritt. Diese Automatisierung hat sich in der betrieblichen Praxis als besonders vorteilhaft erwiesen.