作者简介：赵晓光（1981-），男，本科，工程师，主要从事设备管理工作。
收稿日期：2020-09-11
随着我国物流行业的飞速发展，全钢子午线轮胎的应用越来越为广泛。载重车辆配用的全钢子午线轮胎的动平衡和均匀性直接决定了车辆的安全、速度、油耗、舒适性等。在全钢子午胎的结构中，内衬层，胎侧，胎面，垫胶等部件均由挤出机联动线生产。轮胎的动平衡均匀性性能与组成全钢子午胎的基础部件的尺寸一致性直接相关。有了尺寸一致的挤出部件保证，后续成型工序才能有贴合出优良胎胚的基础，经硫化后才能生产出均动性合格的轮胎。
1 挤出部件尺寸稳定性与张力控制
1.1 尺寸稳定性影响因素
挤出联动线在理想状况下生产的挤出部件应该能保持尺寸稳定性。但在现实生产过程中，许多变动因素影响了部件尺寸稳定性的实现。这些变动因素主要包括以下。
（1）胶料：不同批次胶料特性的变动，例如：门尼、胶烧时间、塑化时间等。
（2）挤出参数：排胶温度、机头压力、螺杆转速等变动。
（3）联动线参数：张力、线速度、强制收缩比、喷淋冷却，卷取速度等变动。
（4）环境：现场车间温度、湿度等变动。（5）放置与运送：至下一工序的停放时间、放置方法、运送方式的变动。
以上这些因素中，（3）的联动线长度长、环节多，需要多种手段加以控制，其中联动线的张力控制是其
全钢轮胎挤出联动线张力控制浅析
赵晓光1，钱熠1，王维1，顾建1，陈征峰
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(1.杭州朝阳橡胶有限公司，浙江 杭州 310018；2. 杭州纽亿自动化系统有限公司，浙江 杭州 310051)
摘要：全钢轮胎挤出部件的尺寸稳定性与轮胎的动平衡、均匀性直接相关。挤出联动线在保证挤出部件的尺寸稳定性需克服多个变动因素影响，其中的张力控制是控制难点之一。本文浅析了挤出联动线张力控制特点及张力控制的实施方法。重点分析了张力检测控制中浮动辊的应用，利用速差控制算法以及规格配方、大数据反馈对其进行了优化。
关键词：挤出联动线；张力控制特点；浮动辊检测；速差控制；配方管理；大数据反馈优化中图分类号：TQ330.44
文章编号：1009-797X(2021)07-0037-04
文献标识码：B DOI:10.13520/jki.rpte.2021.07.008
中难点也是关键点。
全钢子午线轮胎1.2 挤出联动线的张力控制特点
1.2.1 挤出部件的收缩
挤出机机头挤出温度设定范围为100~130 ℃，挤出速度3~30 m/min 。经联动线输送冷却后达到常温45 ℃以下。挤出部件从挤出的高温状态到卷取或裁断的常温状态，在这一过程，部件的尺寸有较明显的收缩变化。橡胶的线膨胀系数比金属的线膨胀系数约大20倍，因此橡胶制品尺寸与温度变化密切相关。制品经过联动线的强制收缩段后，收缩率会达到10%左右，在随后的的联动线部分，非强制收缩段收缩率在3%左右。取联动线挤出制品收缩率C =3%。如挤出速度V =18 m/min=300 mm/s, 联动线总输送长度L =120 m 。
单位时间变化率：ΔC =V ×C =300×3%=9 mm/s 输送过程中制品的收缩长度：ΔL =L ×C =120 m× 3%=3.6 m
1.2.2 联动线分段分速输送
由1.2.1可见，联动线输送挤出部件是一种长度实时变化部件，在输送过程中，部件长度逐渐收缩。如采用常规输送方法，如输送带等速连续输送。这种方法输送下，正在逐渐收缩的挤出部件将会受到输送带拉伸。按1.2.1参数，即产生9 mm/S 的单位拉伸量，联动线总长度范围3.6 m 的拉伸量。适应这种状况的输送方法应该是根据收缩率逐渐降速的输送方法，
最理想是跟随挤出部件的收缩率无级降速的输送方式，但这种方式只能趋近无法完全实现且代价昂贵。为此，目前大部分厂家采用了折中方式，联动线划分为多段输送，每一段内为等速连续输送，段与段间不等速的级差输送方式。
1.2.3 段间张力控制要求
从尺寸一致性与张力关系角度看，输送线对物料的牵引张力恒定，这种恒张力方式是保证物料尺寸一致性的最佳方式。这在输送常规物料时连续定速输送方式下，这种张力控制要求较易实现。但从1.2.1可知，
橡胶挤出部件无法采用常规连续输送方式输送，在分段的级差输送方式下，怎样来保持段间张力的恒定，这是对挤出联动线的张力控制的最大挑战。
物料通过输送带（输送辊）输送时，物料牵引张力F 与物料和输送带（输送辊）间的摩擦力f ，输送带（输送辊）输送速度V 这两个参数正相关。橡胶挤出物料在分段的级差输送方式下，在某一段输送时，段内输送速度相同，部件在此输送段中，单位重量和部件宽度变化产生了变动摩擦力Δf ，单位长度变化产生了变动长度ΔL ，单位长度的变化引起了变动单位速度ΔV ，因此，以上变动产生了变动张力ΔF 。如要保持物料牵引张力的恒定，就必须在段与段间准确检测到变动张力ΔF ，同时在下一输送段加以修正。
2 挤出联动线的张力控制的实施
2.1 张力的分段闭环控制模式
从1.2.2可知，挤出部件在挤出联动线的输送是多段输送。从1.2.3可知，需在段间检测变动张力ΔF ，同时在下一输送段修正。也由1.2.3可知，下一输送段张力值的修正，如无法改变下一输送段物料与输送带（输送辊）间的摩擦力，就需要改变下一输送段的输送速度。具体实施方法见图1，以挤出机速度为基准速度，后一段速度是在以前段速度为输入值，与前段间张力变动量为反馈值，经控制器调节后，输
出后段速度
图1 张力的分段闭环控制模式示意图
图1中，V N 为前段输送速度，V N+1为后段输送速度，
F ΔN 为后段与前段间的段间张力变动量。
2.2 张力检测（3种检测方法比较）
检测方法要求：
根据以上分析和挤出联动线段实际工作要求，段间张力F ΔN 检测有以下要求。
（1）快速准确检测出输送中的挤出部件的张力变化。
（2）张力剧烈变化时平抑检测值峰谷量，避免出现控制器超调振荡现象。
（3）挤出部件到达后段时不跑偏。（4）不使挤出部件拉伸或堆积打褶。
（5）不影响段间空间为段与段间的物料缓存区的功能。
（6）人工或自动引头时，不影响引头工作的进行。以下比较3种检测方法的优劣。
2.2.1 光电/超声波检测
这种检测方法是一种间接检测方法，安装传感器在挤出物料上方，通过非接触检测方法检测段间物料位置变化来推算出段间张力变化。
这种方法简单易行，检测目标点是物料的最低点位置，但此位置相对光电/超声波传感器的传感轴线并不固定，输送过程中部件位置会在X 、Y 两个方向都不断变动。这样，检测得到数据就不是物料的最低点。同时，由于此时在段与段间的物料处于无张力辊张紧状态，无牵引张力的挤出部件会跑偏。
2.2.2 张力传感器检测
这是张力直接检测方式，通常两个传感器配对使用，装配在检测导辊两端，挤出物料通过检测导辊时，对张力传感器施加力，传感器产生对应张力大小的微小变形或位移，这些变形量经放大后输出张力检测信号。
这种方法检测精度高、范围宽、响应快，但此时段间物料长度为一固定值，无段间物料缓存功能。在张力剧烈变化时，不能吸收峰值变化。
2.2.3 浮动辊检测
检测示意见图2。前输送段和后输送段间安装浮动辊装置。装置核心为一低摩擦旋转缸，旋转缸旋转轴连接一摆臂，摆臂上装有滚筒，旋转轴另一方向连接一重锤，调节重锤可以平衡掉摆臂与滚筒重量。使用比例阀和电磁阀控制旋转缸，电磁阀可使旋转缸逆时针旋转，摆臂抬起；比例阀可将设定气压加载旋转缸，旋转缸在顺时针方向输出设定下压力。旋转缸附
带角度传感器检测旋转轴偏转角度，输出对应模拟量信号。以下介绍浮动辊的4
个工作阶段。
图2 浮动辊检测示意图
（1）挤出引头阶段。电磁阀控制旋转缸逆时针旋转，摆臂带动浮动辊滚筒抬起最高位。方便挤出部件头部在滚筒下部通过。
（2）正常工作阶段。引头阶段结束，电磁阀排气，比例阀加载设定气压至旋转缸。此处使用的旋转缸为低摩擦阻力气缸。以内衬层生产线为例，内衬层制品受到的牵引张力非常小，浮动辊滚筒下压力要求与内衬层牵引张力平衡。此时摆臂与滚筒重量全部被重锤平衡掉，滚筒下压力只来自旋转轴扭矩。设摆臂长度0.6 m ，比例阀输出设定的0.012 MPa 气压，此时旋转轴输出扭矩为0.4 N .m ，滚筒下压力为0.24 N 与内衬层牵引张力一致。前后段速差匹配时，张力平衡的内衬层处于中间位；后段速度偏快时，段间内衬层长度减小，牵引张力大于0.24 N ，浮动辊随内衬层向上偏转；后段速度偏慢时，段间内衬层长度增大，牵引张力小于0.24 N ，浮动辊随内衬层向下偏转。此过程，浮动辊与内衬层配合张力使得内衬层不拉伸或堆积打褶，同时也不跑偏。合适的浮动辊下压力使得浮动辊与内衬层的关系如同太极拳中的“黏劲”，胶走辊随，不丢不顶。
（3）浮动辊角度偏转信号。旋转缸附带的角度传感器实时检测旋转轴相对中间位的偏转角度，并将角度值转换为模拟量信号输出。设定旋转轴处于中间位，传感器输出5V 电压；旋转轴处于上偏极限位，传感器输出10V 电压；旋转轴处于下偏极限位，传感器输出0V 电压。读取此模拟量信号就可得到浮动辊相对中间位的偏转角度。
（4）剧烈变化时阻尼。在挤出引头阶段切换至正常工作阶段时，包括某些特殊状况时，段间挤出部件
张力变化剧烈，浮动辊随之剧烈摆动，旋转缸活塞腔背压起到气阻尼作用，类同电子线路中的减振器件
一样使得联动线张力的振幅和振频得到抑制。大量的不合格制品是在这种阶段被生产出，及时平抑会大幅减少不合格制品的产出。
2.3 张力控制
根据2.2的分析，挤出联动线采用浮动辊检测段间张力F ΔN 是一种合适的方法。段间张力被浮动辊以间接检测并以角度值模拟量信号反馈至控制器，控制器以前段速度值为基准，根据角度值调整后段速度。
2.3.1 速差控制
控制器接收到角度值模拟量信号，对前后段速差做以下控制。
（1）浮动辊角度值为5V ，前后输送辊速度匹配，不调整；
（2）浮动辊角度值>5V ，后输送辊速度过慢➔加快速度；
（3）浮动辊角度值<5V ，后输送辊速度过快➔减慢速度。
2.3.2 速差控制算法
PID 算法形式简单﹑性能稳定，动态响应快。但1.1节所述挤出联动线所受的变动因素影响比较多，采用
固定参数的PID 算法无法完全适应多种变动因素，不能达到良好的控制结果。模糊算法以模糊推理为核心，灵活﹑适应性强。采用模糊+PID 的自整定算法能较好适应挤出联动线具体控制要求。这种控制策略流程图见图3。
图3 速差控制算法控制策略流程图
3 配方管理与大数据反馈优化
3.1 规格配方管理
同一条生产线需生产多品种多规格挤出部件，不同部件的牵引张力是不同的。从上文可知，浮动辊下压力应与联动线输送的部件牵引张力一致，因此，挤出联动线切换规格时，浮动辊下压力也就是比例阀设定压力要随之切换。图4是一内衬层生产线浮动辊的配方设定画面，包含比例阀压力，中间位角度的设定，这些与生产规格相对应的浮动辊设定配方储存在挤出联动线工控机内，切换规格时相应的浮动辊配方将会同时调取使用，无需人工干预。
图4 内衬层生产线浮动辊的配方设定画面3.2 大数据反馈优化
我们在挤出联动线上加装在线测量挤出部件的宽度、长度和整体外形的检测装置。将这些检测得来的大数据储存，处理后，针对每一个挤出部件各环节设定参数进行反馈优化，之后再反馈再优化。包括2.3.2所述速度算法、参数3.1所述浮动辊比例阀压力和中间位角度设定参数，我们都可以利用大数据来不断优化。
4 结束语
张力控制在多数输送场合都是控制要点，本文就轮胎半制品挤出联动线的张力控制的特点、张力检测的手段、控制方法、配方管理及大数据反馈优化等几个方面阐述了实际工作的一些总结和心得。在我们对张力控制的不断摸索改进中，半制品部件的尺寸也会越来越趋向一致性的目标。
参考文献：
[1] 胡大成.全钢载重子午线轮胎胎面挤出生产线稳定性的改进
[J].轮胎工业，2017,37(5):308-312.
[2] 郭良刚，张树伟，崔焕鹏，等.双复合挤出联动线智能化升
级[J].橡塑技术与装备，2018,44(09):45-48.
Analysis on tension control for all-steel tire extrusion linkage line Zhao Xiaoguang 1, Qian Yi 1, Wang Wei 1, Gu Jian 1, Chen Zhengfeng 2
(1.Hangzhou Chaoyang Rubber Co. LTD., Hangzhou 310018, Zhejiang, China;
2.Hangzhou Niuyi Automation System Co. LTD., Hangzhou 310051, Zhejiang, China)
Abstract: The dimensional stability of all-steel tire extruded parts is directly related to the dynamic balance and uniformity of the tire. In order to ensure the dimensional stability of the extruded parts, the extrusion linkage line needs to overcome the influence of many variable factors. Among them, tension control is one of the difficult points of control. This article analyzes the characteristics of the tension control of the extrusion linkage line and the implementation method of the tension control. This article focuses on the analysis of the application of the floating roller in the tension detection control, and optimizes it using the speed difference control algorithm, the specification formula, and the big data feedback.
Key words: extrusion linkage line; tension control characteristics; floating roller detection; speed difference control; recipe management; big data feedback optimization
(R-11)
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