一种光缆成缆过程中扎纱印记智能化监测方法的设计
光缆制造中的成缆工序是保证缆芯结构完整性和光纤机械性能的关键步骤，其中扎纱环节直接影响成缆后的产品质量。扎纱印作为一种常见但危害显著的缺陷，其形成往往源于张力控制不当，表现为纱线过紧地压入套管表面形成纵向压痕，进而引起光缆圆整度下降、局部壁厚变薄、抗压能力减弱等问题。本文基于张力不可直接测量的现实条件，设计了一套集成纱锅速度、纱团扭矩/电流、振动和温度多源数据的智能化监控系统，提出一种融合逻辑判断、阈值预警和AI预测的综合监测方法，在实际生产中验证其有效性。结果表明，该系统具备提前预警能力，能有效减少扎纱印缺陷发生频率，提升生产良率。
一、引言
随着光纤通信技术的迅速发展，对光缆产品的机械可靠性与传输性能提出了更高要求。成缆工序作为决定缆芯几何结构和后续护套工艺稳定性的关键环节，其质量直接关系到整根光缆的使用寿命和网络性能。扎纱工序承担着束缚、稳形、支撑等多重功能。一旦张力控制失衡，便易导致套管表面产生扎纱印，这一细小但致命的缺陷会破坏缆芯的同心度，影响光缆在挤出护套时的对中性，诱发偏心、鼓包、裂纹等一系列问题。
目前工业现场普遍采用定参数控制方式，对张力变化响应滞后，缺乏有效的实时监测手段与早期干预机制。因此，迫切需要开发一种具备多维感知能力、联动响应机制功能的监控系统，以实现从“事后排查”向“事中识别”的质量控制范式转变。本文以扎纱印风险为切入点，提出了一种融合速度、扭矩、电流、振动及温度五维数据的智能监测方法，为光缆制造质量控制提供新的解决方案。
二、扎纱印产生机制与影响分析
1.扎纱张力过大导致的结构畸变
扎纱印主要源于张力异常升高。根据力学原理，式1给出了张力T与纱团半径r、纱线输出扭矩t之间的关系。
随着纱团卷径减小，若伺服系统未及时补偿，张力将被动升高。长期作用下导致如图1所示的光纤套管表面纵向压痕（扎纱印），同时降低其抗压强度及柔性。
图1 成缆扎纱印
2.对后续工序的影响
扎纱印破坏缆芯对称性，致使护套挤出阶段易出现护套偏心（eccentric sheath）、鼓包/竹节（bulging）、应力集中导致裂纹（cracking）。该类缺陷在成品检验阶段将被判定为废品，影响整体良品率与生产连续性。
三、智能监控系统设计
1.间接分析方法
在实际生产中，扎纱张力无法被直接测量，即在扎纱机运行过程中，无法实时监测扎纱张力变化。为此，考虑通过其他数据间接分析的方式进行，比如在扎纱运行环节中最为关键的纱锅和纱团两个部分。在此基础上，也期望通过振动指数和温度变化的方式侧面反映机器的运行情况。
（1）基于纱锅运行速度原理
纱锅在运行时采用速度控制方式，即在线速度不变的情况下，纱锅给定的速度不变或在规定范围内波动。因此当发现扎纱印时，可以通过读取当时纱锅的速度检测来判断纱锅速度是否发生突变，即超过规定范围。
（2）基于纱团运行转矩原理
纱团在运行时采用张力控制方式，即在保持恒定放纱张力的情况下，纱团伺服电机给出的扭矩或电流应在规定区间平稳变化。因此，当发现扎纱印时，通过读取当时纱团伺服电机的实时扭矩或电流值，并计算其瞬时变化率，判断扭矩/电流是否出现突变，即超过规定上限。
（3）振动
异常振动可能预示机械磨损、轴承故障、结构松动、纱线缠绕不畅等，这些都可能间接导致张力失控。
（4）温度
关键部位轴承温度异常升高可能预示过载、摩擦增大、润滑不良或散热问题，也可能影响伺服系统性能。
2.系统架构与组成
本系统以1500系列PLC为核心控制器，搭配HN600-485振动传感器（见图2）、E型热电偶（见图3）、伺服电机反馈接口等，实现了纱锅运行速度、纱团扭矩与电流、轴承振动强度、关键部位温度等多源数据的采集。
各传感器采集到数据后，通过485通讯的方式将数据收集到扎纱机的控制PLC收集，并发送至整个成缆主体的1500PLC。基于收集到的数据，在wincc中进行数据归档，并设置采集周期为1s/次。基于采集到的数据，建立了如图4所示的波形图展示界面，实时展示数据的变化趋势曲线。
图2 振动传感器
图3 热电偶
图4 可视化监控界面
3.报警逻辑与阈值设定
（1）纱锅速度突变
在实际生产当中，一般设定正常带速为V0=100 m/min，允许波动±0.5%。波动的成因为各机台存在差异导致，实际生产时各机台的运行情况会有略微不同，但差异并不大，见式2。
首先需要前期跟踪观察扎纱印出现时的纱锅速度变化值，由此设定一个预警阈值。
当出现报警阈值时，系统开始存在预警机制，当超过预警阈值±2%并持续100ms时，系统报警，通过联动报警设置，可通过报警灯、报警文本等及时通知操作人员。当超过预警阈值±3%且超过0.8%时，立即停机并记录。
（2）扭矩/电流瞬时变化
同纱锅速度突变的阈值设计原理，首先需要前期跟踪观察扎纱印出现时的扭矩/电流变化值，由此设定一个预警阈值。定义变化率如式3。
当变化率超过设定阈值且持续100ms时，系统报警，通过联动报警设置，可通过报警灯、报警文本等及时通知操作人员。当变化率，系统自动停止。
（3）振动与温度辅助阈值
通过计算振动的RMS值进行预警计算公式如式4。
其中：a(t)为瞬时振动加速度（g），T为积分周期（通常取1秒）。
经过查阅了解到，一般大型器械其振动RMS值应小于等于0.8g，基于这个参数，设定≥1.2g时系统预警；当≥2g时，系统进行报警。
本系统使用西门子PLC中的模拟量模块接收热电偶收集温度信息，当热电偶温度≤45℃时，规定为正常；当温度≥55℃，系统开始预警并提示；当温度≥65℃时，系统报警，为了提高报警的准确性，设定以下条件：任意两项同时触发预警，则直接升为报警级别。图5为整个报警系统的运行流程图。
图5 报警系统触发流程图
四、实验验证与结果分析
如表1所示，跟踪10批次光缆生产过程中，系统对张力异常预警7次，漏报警1次，预警次数中准确预警为6次，实现报警次数为4次且均为正常报警。
表1 本系统跟踪10批次的记录
表1结果表明，该智能监控系统在本轮测试中展现出较高的缺陷识别能力，能够在多数情况下成功发出预警并触发相应报警机制。特别是在连续高风险批次中（如批次8、9、10），系统预警与报警均表现稳定，预留了有效的干预响应时间，此次实验中，系统的预警识别率（预警/实际缺陷）达75%，报警触发率（报警/实际缺陷）达62.5%，误报率（误报/总批次）为10%。
然而也存在一定改进空间，如批次5和6出现实际扎纱印但系统未能及时识别，属于“漏报”情况，需进一步优化张力分析模型与阈值设置。同时，批次7存在误触发预警的现象，可能与振动噪声或电流突跳等非故障干扰相关，需要引入多信号协同判断机制以降低误报率。
五、总结与展望
本文提出了一种融合传感器数据、控制逻辑和AI预测于一体的成缆扎纱印智能化监控系统，成功实现了对张力失控的早期识别与控制。系统在工业现场具有良好的可实施性与推广价值。当然，系统在未来还有众多可以完善的内容，基于现有研究和根据实际生产的需要和科技的发展，未来工作方向包括：引入视觉系统实现缺陷图像识别；增加在线张力传感器实现闭环控制；与MES系统联动实现全流程追溯与质量管理等。
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