Системы автоматического регулирования в ткацком производстве: принципы, модели, ИИ и перспективы развития

В эпоху четвертой промышленной революции, или Индустрии 4.0, автоматизация перестает быть просто инструментом повышения эффективности и превращается в краеугольный камень конкурентоспособности и устойчивого развития. Текстильная промышленность, традиционно ассоциирующаяся с ручным трудом, сегодня переживает глубокую трансформацию, где системы автоматического регулирования (САР) и искусственный интеллект (ИИ) играют центральную роль. Они позволяют не только многократно увеличивать производительность и качество продукции, но и значительно снижать издержки, минимизировать отходы и создавать принципиально новые материалы.

Настоящий реферат посвящен всестороннему анализу принципов, устройства и применения САР в ткацком производстве. Мы исследуем фундаментальные основы автоматизации, от базовых определений до сложных математических моделей, обеспечивающих устойчивость и оптимальное функционирование систем. Особое внимание будет уделено технологическим параметрам ткачества, подлежащим регулированию, и современным аппаратным и программным решениям, включая программируемые логические контроллеры (ПЛК), системы компьютерного зрения и робототехнику. В работе также будут рассмотрены экономические преимущества автоматизации, текущие тенденции развития, в том числе влияние ИИ на формирование «умных фабрик», а также вызовы и ограничения, с которыми сталкивается отрасль. Исторический экскурс позволит проследить эволюцию автоматизации в ткацком производстве, подчеркивая динамику и инновационный характер этой сферы. Цель работы — предоставить студентам и специалистам глубокое и системное понимание автоматизации ткацких процессов, необходимое для проектирования, эксплуатации и дальнейшего развития высокотехнологичных производств.

Основы систем автоматического регулирования (САР) в контексте ткачества

В основе любой современной промышленной системы лежит принцип автоматического управления, призванный обеспечить стабильность и точность технологических процессов. В ткацком производстве, где малейшие отклонения могут привести к значительным дефектам продукции, системы автоматического регулирования (САР) играют критически важную роль. Они являются фундаментом, на котором строится эффективность и качество современного текстильного производства.

Определение и принципы функционирования САР

Система автоматического регулирования (САР) представляет собой комплексную автоматическую систему управления, ключевая задача которой заключается в поддержании одной или нескольких физических величин регулируемого объекта на заранее заданном уровне или изменении их по определенному закону. Регулируемый объект — это часть технологического процесса или машина, чьи параметры необходимо контролировать и корректировать. В контексте ткачества такими объектами могут выступать натяжение нитей основы, скорость подачи сырья или температура в процессе шлихтования.

Принцип действия САР основан на непрерывном мониторинге регулируемых величин. При возникновении любого отклонения от заданного значения, система обнаруживает это рассогласование и генерирует управляющее воздействие, направленное на устранение этого отклонения. Этот процесс осуществляется в замкнутом цикле: датчик измеряет фактическое значение параметра, сравнивает его с заданным, и на основе разницы формируется корректирующий сигнал, который через исполнительный механизм воздействует на объект регулирования, возвращая его в требуемое состояние. Например, если натяжение нитей основы снизилось, САР увеличит скорость подачи или изменит тормозное усилие, чтобы восстановить оптимальное натяжение – и что из этого следует? Это обеспечивает непрерывность производства и минимизирует риск обрыва нитей, что существенно влияет на общую производительность.

Передаточная функция — это математическое описание динамических свойств звена или всей системы автоматического регулирования. Она связывает преобразование сигнала на входе звена (или системы) с сигналом на выходе, обычно в частотной области (при использовании преобразования Лапласа). Например, для простого инерционного звена передаточная функция может иметь вид:

W(s) = K / (T · s + 1)

где K — коэффициент усиления, T — постоянная времени, s — оператор Лапласа.

Такое представление позволяет анализировать, как система реагирует на изменения во времени, прогнозировать ее поведение и проектировать регуляторы для достижения желаемых динамических характеристик.

Основные элементы и классификация САР

Любая САР состоит из нескольких ключевых элементов, каждый из которых выполняет свою специфическую функцию в цепи управления:

1. Чувствительный элемент (датчик): Устройство, измеряющее фактическое значение регулируемой величины и преобразующее его в удобный для обработки сигнал (например, электрический). В ткацком производстве это могут быть тензодатчики для измерения натяжения нитей, энкодеры для измерения скорости вращения валов, оптические датчики для контроля обрыва нитей.
2. Задатчик: Элемент, устанавливающий желаемое (эталонное) значение регулируемой величины. Это может быть потенциометр, цифровой ввод на панели оператора или сигнал от вышестоящей системы управления.
3. Командно-усилительное устройство (регулятор): «Мозг» САР, сравнивающий сигнал с датчика с заданным значением, вычисляющий рассогласование и вырабатывающий управляющий сигнал. Современные регуляторы, такие как ПИД-регуляторы, способны учитывать пропорциональную, интегральную и дифференциальную составляющие ошибки для более точного и быстрого управления.
4. Исполнительный механизм (привод): Устройство, преобразующее управляющий сигнал от регулятора в физическое воздействие на регулирующий орган. Примерами могут служить электродвигатели, сервоприводы, пневматические или гидравлические цилиндры.
5. Регулирующий орган: Непосредственно воздействует на объект управления, изменяя его параметры. Это может быть, например, тормозной механизм для регулирования натяжения нитей, клапан для изменения давления или механизм подачи материала.

Классификация САР может осуществляться по различным признакам, что позволяет более точно определить их функционал и область применения:

• По характеру задающего воздействия:
  • Системы стабилизации: Поддерживают регулируемую величину на постоянном заданном уровне (например, постоянное натяжение нитей основы).
  • Системы программного управления: Регулируемая величина изменяется по заранее известному закону (например, изменение скорости подачи нитей по заданной программе в зависимости от этапа ткачества).
  • Следящие системы: Регулируемая величина должна следовать за задающим воздействием, которое может изменяться по неизвестному заранее закону (например, системы, отслеживающие сложные траектории движения в роботизированных комплексах).
• По функциональному признаку:
  • Системы для координации работы механизмов: Обеспечивают синхронную работу различных узлов ткацкого станка (например, зевообразовательного, прибойного и отпускного механизмов).
  • Системы регулирования параметров технологических процессов: Поддерживают оптимальные значения физических величин (натяжение, скорость, температура).
  • Системы автоматического контроля: Осуществляют мониторинг и диагностику состояния оборудования и качества продукции (например, системы контроля обрыва нитей, дефектоскопии ткани).
  • Системы автоматической защиты и блокировки: Предотвращают аварийные ситуации и обеспечивают безопасность эксплуатации (например, остановка станка при обрыве нити или превышении критических параметров).

Понимание этих базовых принципов и элементов является отправной точкой для изучения более сложных аспектов автоматизации ткацкого производства, включая детальное рассмотрение конкретных технологических параметров и методов их регулирования.

Технологические параметры и механизмы регулирования в ткацком производстве

Ткацкое производство — это сложный многоступенчатый процесс, требующий высокой точности и стабильности на каждом этапе. Внедрение систем автоматического регулирования (САР) позволяет контролировать и оптимизировать критически важные технологические параметры, обеспечивая тем самым не только высокую производительность, но и безупречное качество готовой продукции.

Регулирование натяжения нитей основы

Одним из наиболее значимых и требовательных к контролю параметров на ткацких станках является натяжение нитей основы. Постоянство этого параметра критически важно для обеспечения нормального протекания процесса ткачества и формирования качественной ткани. Любые колебания натяжения могут привести к неравномерности плотности, образованию дефектов и обрывам нитей.

Заправочное натяжение нитей основы должно быть четко определено и поддерживаться на постоянном уровне, однако его оптимальное значение варьируется в зависимости от ассортимента производимой ткани. Для более плотных тканей требуется более высокое натяжение, обеспечивающее необходимое сопротивление нитей при прибое утка к опушке, а для менее плотных — соответственно, ниже. Например, в исследованиях, проведенных для ткацкого станка СТБ-180, были зафиксированы следующие характерные значения натяжения: заправочное натяжение составляло около 16 сН (сантиньютонов), натяжение при прибое увеличивалось до 30 сН, а при полном открытии зева — до 28 сН. Эти данные наглядно демонстрируют динамический характер натяжения и его зависимость от фазы ткацкого цикла – что это означает для производства? Это говорит о необходимости динамического регулирования, которое способно адаптироваться к изменяющимся условиям и фазам работы станка, чтобы избежать дефектов.

Системы регулирования натяжения основы выполняют двойную функцию: они не только обеспечивают необходимое сопротивление нитей при прибое, но и гарантируют чистоту открытия зева — процесса разделения нитей основы для прокладывания уточной нити. Недостаточное или избыточное натяжение может привести к задержке зева, трению нитей и, как следствие, к их повреждению или обрыву.

Процессы зевообразования и прибоя утка

Зевообразование — это фундаментальный процесс в ткачестве, который представляет собой циклическое поднятие и опускание основных нитей. Цель этого процесса — создание пространства, или «зева», через который беспрепятственно прокладывается уточная нить. Качество зевообразования напрямую влияет на скорость работы станка, количество обрывов нитей и, в конечном итоге, на качество и внешний вид ткани.

Различают несколько видов зева:

• Закрытый зев: В момент прокладки утка все нити основы находятся на одном уровне, что обеспечивает максимальное натяжение уточной нити.
• Открытый зев: Нити основы разделены на два яруса и остаются в этом положении до следующей прокладки утка, что минимизирует трение между нитями.
• Полуоткрытый зев: Нити основы не возвращаются на средний уровень полностью, а лишь частично, занимая промежуточное положение.

Контроль параметров зева, таких как его размеры по горизонтали и вертикали, позволяет оценить деформацию и натяжение основных нитей, а также степень разнонатянутости между нитями верхнего и нижнего ярусов. Точное регулирование этих параметров предотвращает повреждение нитей и обеспечивает равномерное переплетение.

Прибой — это следующий критический процесс, при котором уточная нить, проложенная через зев, плотно прибивается к опушке ткани с помощью берда. Сила удара при прибое определяет плотность ткани по утку. Недостаточный прибой приведет к рыхлой ткани, а избыточный — к повышенному износу нитей и оборудования. Современные САР обеспечивают точную регулировку силы и момента прибоя, адаптируясь к типу нитей и требуемой плотности ткани.

Современные системы контроля и регулирования

С развитием технологий САР в ткацких машинах значительно расширились их возможности, позволяя контролировать гораздо больший спектр параметров и автоматизировать операции, которые ранее требовали ручного вмешательства:

• Системы контроля обрыва нитей: Для этой цели применяются высокочувствительные системы, такие как laserstop. Они используют лазерные датчики или другие оптические методы для мгновенного обнаружения обрыва нити основы или утка. При обнаружении обрыва система немедленно останавливает станок, предотвращая производство бракованной ткани и облегчая работу оператора по устранению неисправности.
• Регулирование скорости вращения рабочих органов: Технологии motion control обеспечивают точное и синхронизированное управление скоростью вращения различных валов и механизмов станка (например, главного вала, механизмов отпуска основы и навивания ткани). Это позволяет оптимизировать динамические характеристики станка, снизить износ и обеспечить стабильность процесса на высоких скоростях.
• Автоматические регуляторы: Современные ткацкие станки оснащены сложными автоматическими регуляторами:
  • Основной регулятор: Автоматически отпускает нити основы с навоя с определенной скоростью, поддерживая заданное натяжение и компенсируя его изменения в процессе сработки навоя и цикла зевообразования-прибоя.
  • Товарный регулятор: Отвечает за навивание готовой ткани на товарный вал, обеспечивая постоянную плотность навивки и предотвращая деформации ткани.

  Эти регуляторы освобождают ткача от рутинных операций по настройке и контролю, позволяя ему сосредоточиться на более сложных задачах, таких как контроль качества и устранение неисправностей.

• Точное тактовое заправление уточных нитей: Для многочелночных станков и станков с электронным выбором цвета САР обеспечивают точное позиционное предоставление нитей для цветного выбора, что критически важно для получения сложных рисунков и многоцветных тканей.
• Постоянное отношение скоростей отпуска основы и товарного вала: Эта функция САР гарантирует стабильную плотность ткани по основе, поскольку скорость подачи основы и скорость навивки ткани должны быть жестко связаны для предотвращения образования полос или сжатия ткани.

Таким образом, современные САР превращают ткацкий станок из простого механизма в интеллектуальную систему, способную самостоятельно адаптироваться к изменяющимся условиям, поддерживать заданные параметры с высокой точностью и обеспечивать стабильно высокое качество продукции.

Математические модели и анализ устойчивости САР в ткацких машинах

Проектирование и оптимизация систем автоматического регулирования (САР) в ткацком производстве невозможны без глубокого понимания динамики технологических процессов. Теория автоматического управления (ТАУ) предоставляет необходимый инструментарий для создания математических моделей, которые позволяют анализировать поведение систем, прогнозировать их реакции на возмущения и синтезировать эффективные регуляторы, обеспечивающие устойчивость и высокое качество управления.

Значение и преимущества математического моделирования в текстильной промышленности

Математическое моделирование является краеугольным камнем в современном инжиниринге и автоматизации. В текстильной промышленности его применение открывает ряд значительных преимуществ:

1. Упрощение и схематизация: Сложные, многофакторные технологические процессы, такие как ткачество, могут быть сведены к управляемым математическим описаниям. Это позволяет абстрагироваться от второстепенных деталей и сосредоточиться на ключевых взаимодействиях.
2. Ускорение решения задач: Вместо дорогостоящих и трудоемких натурных экспериментов, разработчики могут быстро тестировать различные гипотезы и варианты регулирования с помощью компьютерного моделирования. Это значительно сокращает время проектирования и внедрения новых систем.
3. Прогнозирование деформаций и поведения материалов: Моделирование позволяет предсказывать, как изменения параметров (например, натяжения, температуры, скорости) повлияют на механические свойства нитей и ткани, а также на устойчивость всего процесса. Это особенно важно для текстильных материалов, которые часто проявляют нелинейные и анизотропные свойства, а также низкую устойчивость к сжимающим усилиям.
4. Улучшение качества продукции: С помощью моделей можно выявлять оптимальные режимы работы оборудования, которые минимизируют дефекты и обеспечивают стабильность характеристик готовой ткани.
5. Оптимизация выбора оборудования и режимов работы: Моделирование позволяет сравнивать эффективность различных конфигураций САР, выбирать наиболее подходящие датчики и исполнительные механизмы, а также определять оптимальные уставки для регуляторов.

Таким образом, математическое моделирование является мощным инструментом, позволяющим не только анализировать, но и активно улучшать процессы ткацкого производства.

Моделирование динамики технологических процессов ткачества

В рамках ТАУ звенья систем управления, описывающие элементы ткацкого станка, могут быть представлены как в переменных «вход-выход» (для простых систем с одним управляющим воздействием и одной регулируемой величиной), так и в переменных состояния (для более сложных, многосвязных систем).

Особое внимание уделяется математическим моделям зон сматывания нитей на сновальных и шлихтовальных машинах, а также зоны формирования ткани непосредственно на ткацком станке. Эти зоны рассматриваются как объекты автоматического управления, поскольку их стабильное функционирование критически важно для всего производственного цикла.

Пример регрессионной модели натяжения основы:
Для пневморапирных ткацких станков были разработаны эмпирические регрессионные модели, описывающие зависимость натяжения нитей основы от ширины заправки в момент прибоя. Например, одна из таких моделей имеет вид:

Y = 32,7 - 0,0016 · x2 + 0,15 · x

где:
Y — натяжение нитей основы (сН),
x — ширина заправки (см).

Эта модель позволяет предсказывать изменение натяжения в зависимости от геометрических параметров заправки, что дает возможность корректировать управляющие воздействия для поддержания оптимального натяжения.

Также разработаны имитационные модели натяжения основы, позволяющие детально изучить его динамику в течение одного цикла работы ткацкого станка, учитывая процессы зевообразования и прибоя. На основе таких моделей предложены алгоритмы стабилизации среднего натяжения основы и минимизации перепада деформации нитей, возникающего при зевообразовании и прибое утка. Одним из предложенных критериев оптимизации заправочных параметров является минимизация квадрата приращения натяжения нити вследствие прибоя, что направлено на уменьшение ударных нагрузок и повышение долговечности нитей.

Методы анализа устойчивости и синтеза регуляторов

Устойчивость САР — это фундаментальное свойство, гарантирующее, что система вернется в состояние равновесия после внешнего возмущения, а не выйдет из-под контроля. Для анализа и обеспечения устойчивости используются различные методы, зависящие от типа системы.

• Линейные и нелинейные САР: Системы могут быть описаны линейными или нелинейными дифференциальными/разностными уравнениями. Для линейных непрерывных САР наиболее распространены классические методы анализа и синтеза.
• Синтез ПИД-регуляторов: Для корректирования показателей качества линейных непрерывных САР широко применяются Пропорционально-Интегрально-Дифференциальные (ПИД) регуляторы. Их параметры (коэффициенты K_P, K_I, K_D) могут быть настроены с использованием различных методов:
  • Метод Зиглера-Никольса: Эмпирический метод, основанный на определении критических параметров колебательной системы и расчете коэффициентов по таблицам.
  • Оптимальный метод настройки: Использует программные моделирующие комплексы (например, МВТУ) для численной оптимизации параметров по заданному критерию качества (например, минимизация интегральной квадратичной ошибки).
  • Частотный метод с использованием Логарифмических Амплитудно-Частотных Характеристик (ЛАЧХ): Позволяет выбирать параметры регулятора, исходя из требований к быстродействию и колебательности системы. Анализ ЛАЧХ разомкнутой системы позволяет оценить запасы устойчивости по фазе и амплитуде и корректировать их путем подбора коэффициентов ПИД-регулятора.
• Синтез дискретных систем с ПИД-регулятором: Для систем, работающих с дискретным временем (например, на базе ПЛК), синтез может основываться на сочетании модальных и частотных методов. Например, метод D-разбиения позволяет определить интервал изменения параметров регулятора, в котором система остается устойчивой, а затем найти оптимальные значения, минимизирующие квадратичный критерий качества.
• Нелинейные и нестационарные системы: Для более сложных случаев, когда линейные модели не дают адекватного описания, могут использоваться методы, основанные на теории обратной задачи динамики. Этот подход позволяет построить закон управления таким образом, чтобы обеспечить желаемое поведение системы, но часто требует знания всего вектора состояния объекта управления, что не всегда легко реализовать на практике.

Таким образом, математические модели и методы ТАУ предоставляют мощный арсенал для создания эффективных и устойчивых САР в ткацком производстве, обеспечивая точность, надежность и высокое качество конечной продукции.

Аппаратные и программные компоненты автоматизации в ткацком производстве

Современное ткацкое производство невозможно представить без развитых систем автоматизации, которые объединяют аппаратные и программные компоненты в единый, высокоинтеллектуальный комплекс. Эти компоненты являются «нервной системой» и «мозгом» фабрики, обеспечивая точное управление, мониторинг и оптимизацию всех технологических процессов.

Роль программируемых логических контроллеров (ПЛК)

Программируемые логические контроллеры (ПЛК) по праву считаются «сердцем» автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в современной промышленности. Их значимость трудно переоценить, поскольку именно ПЛК превращают разрозненные механизмы в единую, интеллектуальную систему, способную работать автономно в реальном времени, выдерживать неблагоприятные внешние условия и обеспечивать высокую надежность.

ПЛК — это специализированный цифровой компьютер, разработанный для автоматизации промышленных процессов. Он способен принимать сигналы от множества датчиков, управлять различными исполнительными механизмами и выполнять задачи на основе заранее запрограммированных инструкций. Одним из крупнейших мировых производителей ПЛК является Siemens, чьи контроллеры SIMATIC (линейка S7) известны своей надежностью, универсальностью и занимают значительную долю рынка, особенно в Европе и России.

Архитектура ПЛК включает в себя несколько основных компонентов:

• Центральный процессор (ЦП): Выполняет программный код, обрабатывает данные, принимает решения и генерирует управляющие сигналы.
• Входные модули: Принимают сигналы от датчиков (температуры, давления, натяжения, положения) и преобразуют их в цифровой формат, понятный ЦП.
• Выходные модули: Преобразуют управляющие сигналы от ЦП в аналоговые или дискретные сигналы, которые могут быть использованы для управления исполнительными механизмами (электродвигателями, клапанами, приводами).
• Память: Хранит операционную систему ПЛК, пользовательские программы (логику управления), а также данные о состоянии процесса и переменные.

В ткацком производстве ПЛК обеспечивают точный контроль над множеством критических параметров:

• Регулирование скорости и натяжения пряжи: На прядильных и сновальных машинах ПЛК поддерживают оптимальные параметры для предотвращения обрывов и получения равномерной пряжи.
• Движение ткацкого станка: Управление скоростью главного вала, фазами зевообразования и прибоя.
• Натяжение основы и утка: Поддержание постоянного натяжения нитей для обеспечения высокого качества ткани.
• Синхронизация механизмов: Координация работы всех узлов станка, таких как основной и товарный регуляторы, зевообразовательный механизм, механизмы прокладки утка и прибоя, что критически важно для бесперебойного производства.

Современное оборудование и системы управления

Современное ткацко-приготовительное оборудование от ведущих мировых производителей, таких как Karl Mayer, Dornier, Picanol, Toyota, достигло высокого уровня компьютеризации. Эти машины оснащены передовыми системами управления, которые выходят далеко за рамки простых ПЛК, интегрируя передовые технологии:

• Полностью автоматизированные численные системы управления (ЧПУ): Позволяют точно программировать и контролировать сложные движения механизмов, обеспечивая высокую гибкость и возможность быстрой перенастройки для производства различных видов тканей.
• Модули Интернета вещей (IoT): Интегрируются в оборудование для удаленного мониторинга, сбора и анализа данных о работе станка. Это позволяет операторам и инженерам отслеживать состояние оборудования в реальном времени, получать уведомления о неисправностях, анализировать производительность и оптимизировать процессы на основе больших данных.
• Интеллектуальный контроль с алгоритмами ИИ: В современных станках применяются алгоритмы искусственного интеллекта для прогностического обслуживания (predictive maintenance), предсказания отказов оборудования и оптимизации производственных процессов. ИИ анализирует данные о вибрациях, температуре, нагрузках и других параметрах, чтобы заблаговременно предупредить о возможных поломках, сокращая время простоев и затраты на ремонт.

Системы компьютерного зрения и исполнительные механизмы

Для обеспечения безупречного качества продукции и автоматизации контроля в ткацком производстве активно используются системы компьютерного зрения:

• Обнаружение дефектов ткани: Системы машинного зрения, часто интегрированные с ИИ, способны с высокой точностью (более 90%) выявлять более 40 типов дефектов ткани, таких как морщины, пятна, цветовые несоответствия, обрывы нитей, неравномерность плотности. Датчики и камеры высокого разрешения непрерывно сканируют полотно ткани, передавая изображения для анализа алгоритмам ИИ.
• Контроль качества продукции и сбор аналитических данных: Помимо дефектоскопии, системы компьютерного зрения используются для сбора аналитических данных о геометрии ткани, цветовых характеристиках, равномерности переплетения, что позволяет проводить глубокий анализ качества и оптимизировать параметры производства.

Исполнительные механизмы являются «руками» САР, преобразуя электрические или цифровые управляющие сигналы в физические действия. В ткацком производстве это могут быть:

• Сервоприводы: Обеспечивают высокоточное и динамичное управление движением валов и механизмов, таких как механизмы зевообразования или прокладки утка.
• Шаговые двигатели: Используются для позиционирования, например, при регулировании положения берда или механизмов отпуска основы.
• Электронные профильные кулачки: Современные системы автоматизации, например, SIMOTION от Siemens, позволяют заменять традиционные механические кулачковые механизмы электронными. Это значительно сокращает время переналадки, поскольку изменение вида ткани не требует ручной адаптации механических кулачков, а лишь быстрой программной настройки параметров процесса через сменные рабочие экраны. Такая гибкость критически важна для мелкосерийного производства и быстрого реагирования на изменения в ассортименте.

Интеграция ПЛК с Промышленным Интернетом вещей (IIoT) является еще одной важной тенденцией. ПЛК становятся узлами IIoT, собирая данные с оборудования и отправляя их в облако, где они анализируются с помощью ИИ, предоставляя ценные рекомендации для оптимизации производства и повышения его эффективности. Роботизированные комплексы, объединяющие промышленные роботы и автоматизированное оборудование, также находят применение в ткацком производстве, выполняя различные операции от раскроя до финишной отделки, что еще больше повышает эффективность и точность.

Преимущества и экономическая эффективность автоматизации ткацкого производства

Внедрение автоматизированных систем и роботизированных комплексов в ткацкое производство является не просто данью моде, а стратегически важным шагом, который приводит к глубоким позитивным изменениям. Эти изменения затрагивают производительность, качество продукции, структуру затрат, гибкость производства и даже условия труда, обеспечивая значительную экономическую эффективность.

Повышение производительности и качества продукции

Автоматизация становится мощным катализатором для роста производственных мощностей. Роботы и автоматизированные системы способны работать круглосуточно, без перерывов на отдых, отпуска или больничные, значительно превосходя человеческие возможности по скорости и выносливости. Это позволяет увеличить объем производства: например, внедрение автоматизации может привести к двукратному увеличению количества станков, обслуживаемых одним оператором, и к 2,5-кратному увеличению общей производительности ткацкого цеха.

Одним из наиболее очевидных и значимых преимуществ является повышение точности и стабильности качества продукции. Человеческий фактор неизбежно вносит вариативность, что может привести к ошибкам и дефектам. Автоматизированные системы, напротив, выполняют операции с постоянной, заданной точностью, минимизируя человеческие ошибки и обеспечивая однородное качество тканых материалов.

Это напрямую ведет к снижению доли брака. Статистические данные подтверждают этот эффект:

• Внедрение систем управления производственными процессами (MES-систем) может сократить брак на 7%.
• Системы компьютерного зрения и анализа данных способны снизить процент брака в 2-3 раза.

Например, передовые автоматизированные системы, особенно с интегрированным компьютерным зрением и ИИ, способны обнаруживать более 40 типов дефектов ткани (от морщин и пятен до несоответствий цветов) с точностью, превышающей 90%. Это позволяет выявлять и устранять проблемы на ранних стадиях, предотвращая выпуск некачественной продукции.

Снижение затрат и оптимизация ресурсов

Автоматизация оказывает существенное влияние на структуру производственных затрат, приводя к их значительному снижению:

1. Экономия на рабочей силе: Хотя начальные инвестиции в робототехнику высоки, в долгосрочной перспективе сокращение потребности в ручном труде приводит к значительной экономии на заработной плате, социальных отчислениях и затратах на обучение. Роботы могут эффективно выполнять монотонные и повторяющиеся операции, освобождая человека для более сложных и творческих задач.
2. Сокращение потерь материалов: Точное управление процессами, минимизация брака и оптимизация раскроя существенно уменьшают количество отходов. Например, роботизированные системы раскроя ткани могут сократить текстильные отходы на 15-20% по сравнению с ручными методами. Это не только экономит сырье, но и снижает затраты на утилизацию отходов.
3. Экономия энергии: Оптимизация режимов работы оборудования, точное управление приводами и снижение времени простоев, достигаемые с помощью САР, способствуют более эффективному использованию энергии. Интеллектуальные системы могут отключать неиспользуемое оборудование или переводить его в энергосберегающий режим.
4. Снижение затрат на обучение: Хотя для обслуживания автоматизированных систем требуются квалифицированные специалисты, объем базового обучения для операторов может быть сокращен, поскольку многие рутинные операции автоматизированы.

Гибкость, безопасность и условия труда

Автоматизация придает производственным линиям невиданную ранее гибкость. САР позволяют быстро перенастраивать оборудование для выполнения различных задач и переходить между разными типами продукции без значительных задержек. Это критически важно в условиях современного рынка, где потребительские предпочтения быстро меняются, и производителям необходимо оперативно адаптировать свой ассортимент. Электронные профильные кулачки, например, позволяют менять программу работы станка за считанные минуты, вместо часов, требуемых для механической переналадки.

Улучшение условий труда и повышение безопасности являются еще одним важным аспектом. Автоматизация исключает необходимость выполнения монотонных, рутинных и, что особенно важно, опасных задач. Роботы могут работать в условиях повышенной температуры, запыленности, шума или с острыми инструментами, защищая человека от профессиональных рисков. Это позволяет перераспределить человеческие ресурсы на более интеллектуальные, контрольные и творческие функции, улучшая общую удовлетворенность персонала и снижая текучесть кадров.

Таким образом, комплексное внедрение автоматизации и робототехники в ткацком производстве обеспечивает не только количественный рост объемов и качественных характеристик продукции, но и приводит к глубоким структурным изменениям, повышающим экономическую эффективность, адаптивность и гуманность производственного процесса.

Современные тенденции и роль искусственного интеллекта в текстильной промышленности

Текстильная промышленность находится на пороге глубокой трансформации, движимой концепцией «умных фабрик» (Industry 4.0) и стремительным развитием искусственного интеллекта (ИИ). Автоматизация, ранее сосредоточенная на механизации отдельных операций, теперь расширяется до создания интеллектуальных, самооптимизирующихся систем, способных к прогнозированию, адаптации и даже творчеству.

Цифровая трансформация и «умные фабрики»

Концепция «умных фабрик» в текстильной промышленности предполагает создание полностью интегрированных и взаимосвязанных производственных экосистем. В них физические и цифровые миры сливаются, обеспечивая обмен данными в реальном времени, автономное принятие решений и постоянную оптимизацию. Ключевыми элементами этой трансформации являются:

• Прогностическое обслуживание оборудования (Predictive Maintenance): ИИ и машинное обучение (МО) анализируют данные, собираемые с датчиков оборудования (вибрация, температура, энергопотребление), для предсказания потенциальных поломок. Это позволяет проводить обслуживание не по расписанию, а по фактическому состоянию, минимизируя простои, снижая затраты на ремонт и продлевая срок службы машин.
• Контроль качества тканей: Как уже упоминалось, ИИ-системы компьютерного зрения играют решающую роль в автоматической дефектоскопии.
• Оптимизация производственных процессов: Алгоритмы МО анализируют множество переменных — от скорости работы станков до потребления сырья и энергозатрат — для выявления оптимальных режимов работы, сокращения отходов и повышения общей эффективности.
• Устойчивое развитие: ИИ помогает в оптимизации использования ресурсов (воды, энергии, красителей), снижении выбросов и минимизации воздействия на окружающую среду, что становится все более важным для современной промышленности.
• Персонализация продукции: «Умные фабрики» способны оперативно перенастраиваться для производства индивидуализированных изделий, удовлетворяя растущий спрос на уникальные товары.

Применение ИИ в оптимизации процессов и контроле качества

Искусственный интеллект проникает во все аспекты текстильного производства, предоставляя беспрецедентные возможности для улучшения:

• Дефектоскопия с помощью компьютерного зрения: Системы, такие как WiseEye и Cognex ViDi, использующие глубокие нейронные сети, способны обнаруживать более 40 видов дефектов ткани с точностью, превышающей 90%. Они сканируют движущееся полотно ткани в реальном времени, идентифицируя даже мельчайшие дефекты, невидимые человеческому глазу. Это критически важно для высококачественных тканей, где даже незначительные изъяны неприемлемы.
• Оптимизация подбора цвета: ИИ помогает в точном подборе и управлении цветом, используя камеры высокого разрешения для анализа цветовых атрибутов ткани и сравнения их с целевым оттенком. Это позволяет минимизировать отклонения цвета между партиями, сократить расход красителей и уменьшить количество брака. В перспективе это может привести к появлению полностью автоматизированных цифровых красильных установок, управляемых ИИ.
• Оптимизация траекторий резания/прокладки нитей: В производстве сложных рисунчатых тканей или при раскрое ИИ может оптимизировать траектории движения режущих инструментов или механизмов прокладки нитей. Это позволяет минимизировать отходы, повысить скорость производства и создать уникальные, сложные дизайны, которые было бы невозможно воспроизвести вручную.
• Корректировки в реальном времени: ИИ-алгоритмы способны в реальном времени анализировать данные с производственной линии и мгновенно вносить корректировки в параметры САР, например, изменяя натяжение нитей или скорость подачи, чтобы компенсировать колебания сырья или внешние возмущения.
• Оптимизация цепочек поставок и прогнозирование спроса: ИИ и машинное обучение используются для анализа рыночных тенденций, прогнозирования спроса на определенные виды тканей или одежды, что позволяет предотвращать перепроизводство или дефицит, оптимизировать запасы и логистику.

Робототехника и электронный текстиль

Робототехника продолжает играть ключевую роль в автоматизации повторяющихся и трудоемких операций. В текстильной промышленности роботы применяются для:

• Раскроя: Высокоточные роботы с лазерными или ножевыми режущими головками обеспечивают оптимальный раскрой ткани, минимизируя отходы.
• Сшивания и обработки: Специализированные роботы могут выполнять сложные операции сшивания, обработки краев и другие финишные операции, например, в массовом производстве джинсов.
• Транспортировки и складирования: Автономные мобильные роботы (AMR) и автоматизированные складские системы оптимизируют перемещение материалов и готовой продукции на фабрике.

Электронный текстиль (e-textiles) представляет собой новое, перспективное направление, где текстильные материалы интегрируются с цифровыми компонентами. Умные ткани могут включать в себя датчики, проводящие нити, микропроцессоры и другие электронные элементы, позволяя им реагировать на окружающую среду, собирать данные о физиологических показателях пользователя, изменять цвет или даже производить энергию. Это открывает путь к созданию «умной одежды», интерактивных интерьерных решений и новых функциональных материалов.

Автономная робототехника также находит применение в оптимизации логистики на производстве, управляя передвижением и распределением ресурсов, персонала и других активов, что повышает общую эффективность и снижает операционные затраты.

Таким образом, ИИ и робототехника не просто автоматизируют существующие процессы, но и открывают двери для создания принципиально новых продуктов и производственных парадигм, делая текстильную промышленность более интеллектуальной, гибкой и устойчивой. Что же это значит для будущего потребителя? Это означает, что он получит доступ к более качественным, персонализированным и экологически чистым продуктам, произведенным с максимальной эффективностью.

Вызовы, ограничения и историческое развитие автоматизации в ткацком производстве

Внедрение передовых автоматизированных систем и робототехники в ткацкое производство, несмотря на все очевидные преимущества, сопряжено с рядом серьезных вызовов и ограничений. Понимание этих препятствий и знание исторического контекста развития автоматизации позволяет более эффективно планировать модернизацию и преодолевать сложности.

Основные вызовы и ограничения

1. Высокие начальные инвестиции: Это, пожалуй, одно из самых значительных препятствий. Приобретение современного роботизированного оборудования, высокопроизводительных ПЛК, систем компьютерного зрения и создание соответствующей инфраструктуры требует существенных капиталовложений. Для малых и средних предприятий эти инвестиции могут быть неподъемными, что ограничивает их конкурентоспособность. Требуется тщательное экономическое обоснование и долгосрочное планирование для оправдания таких затрат.
2. Необходимость высококвалифицированных специалистов: Эксплуатация, программирование, обслуживание и ремонт сложного автоматизированного оборудования требуют специалистов с высоким уровнем технической подготовки. Это не только инженеры-автоматизаторы и робототехники, но и квалифицированные операторы, способные взаимодействовать с интеллектуальными системами. Отсутствие таких кадров на рынке труда является серьезной проблемой.
3. Модернизация системы образования и постоянные инвестиции в обучение персонала: Для успешного внедрения и эксплуатации автоматизированных систем недостаточно просто купить оборудование. Критически важны постоянные инвестиции в обучение и переквалификацию существующего персонала, а также модернизация образовательных программ в технических вузах и колледжах для подготовки нового поколения специалистов, владеющих навыками работы с ИИ, робототехникой и современными АСУ ТП.
4. Сложности интеграции: Интеграция новых роботизированных систем в уже существующие производственные линии может быть сложной задачей. Необходимо обеспечить совместимость нового оборудования с уже используемыми машинами, унаследованными системами управления и различными программными платформами. Это часто требует разработки кастомных интерфейсов и тщательной отладки, что увеличивает затраты и время внедрения.
5. Кибербезопасность: С ростом числа подключенных устройств в рамках Промышленного Интернета вещей (IIoT) и «умных фабрик» возрастают риски кибератак. Защита производственных систем от несанкционированного доступа, вредоносного ПО и сбоев становится критически важной задачей.

История автоматизации ткацкого производства

История автоматизации ткацкого производства — это увлекательный путь от примитивных ручных станков до высокотехнологичных роботов-ткачей.

• Середина XVIII века: Первые шаги к механизации. В 1733 году Джон Кей изобрел «самолетный челнок», который позволил ткачу работать одной рукой, значительно увеличив скорость прокладки утка и ширину производимой ткани. Это стало первым шагом к механизации.
• Конец XVIII века: Механический ткацкий станок. В 1785 году Эдмунд Картрайт запатентовал первый механический ткацкий станок с ножным приводом. Это изобретение заложило основной принцип переплетения нитей и стало отправной точкой для промышленной революции в текстиле.
• XIX век: Развитие и локализация производства. На протяжении XIX века, особенно с середины века, ткацкое производство в России постепенно переходило от ручного труда к механическому. В конце XIX века на русских заводах начинается производство собственного ткацкого оборудования. Инженеры решали задачи по улучшению пряжи, замене механизмов кидки челнока, созданию механизмов для рисунчатых тканей и, что особенно важно, по автоматизации станков.
• 1890 год: Прорыв Нортропа. Значительный прорыв произошел в 1890 году, когда Джеймс Нортроп представил систему автоматической вкладки уточной шпули в челнок ткацкого станка без его останова. Эта инновация, внедренная фирмой «Дрепер» в 1895 году, позволила станкам устойчиво работать с высокой частотой вращения главного вала, а привод от индивидуального электродвигателя стал стандартом. Это стало настоящей революцией, существенно увеличив производительность и снизив трудоемкость.
• XX век: Появление первых автоматизированных ткацких станков. В XX веке появились автоматизированные ткацкие станки, способные выполнять ряд операций без прямого участия человека. Цели автоматизации на этом этапе были направлены на увеличение коэффициента полезного времени (КПВ) станка и снижение трудоемкости рутинных операций, таких как ликвидация обрывов нитей, централизованная смазка и навивание ткани.
• Последние десятилетия: Робототехника и ИИ. Развитие микроэлектроники, информационных технологий и робототехники в последние десятилетия привело к появлению роботов-ткачей, оснащенных передовыми датчиками и управляемых сложными компьютерными программами. Эти роботы стали ключевым элементом производственных линий, выполняя операции от подачи сырья до раскроя и финишной отделки. Интеграция ИИ и машинного обучения в САР ткацких машин является логичным продолжением этой эволюции, открывая новые горизонты для «умных фабрик».

Таким образом, путь автоматизации ткацкого производства — это непрерывный процесс инноваций, преодоления технических и экономических барьеров, который продолжает динамично развиваться, интегрируя все более сложные и интеллектуальные технологии.

Заключение

Путешествие по миру систем автоматического регулирования (САР) в ткацком производстве раскрывает картину динамично развивающейся отрасли, которая, вопреки устоявшимся представлениям, является передовым полигоном для внедрения высоких технологий. От фундаментальных принципов управления до сложнейших алгоритмов искусственного интеллекта, каждый элемент автоматизации играет ключевую роль в формировании будущего текстильной промышленности.

Мы убедились, что САР – это не просто набор механизмов, а интеллектуальная система, способная поддерживать критически важные технологические параметры, такие как натяжение нитей основы, точность зевообразования и силу прибоя утка, с беспрецедентной точностью. Математическое моделирование выступает здесь как мощный прогностический инструмент, позволяющий не только анализировать динамику процессов, но и синтезировать оптимальные регуляторы, обеспечивающие устойчивость и высокое качество конечной продукции.

Современные аппаратные и программные компоненты, включая высокопроизводительные ПЛК, интегрированные с IoT, системы компьютерного зрения на базе ИИ и гибкие исполнительные механизмы с электронными профильными кулачками, трансформируют традиционные ткацкие станки в высокоинтеллектуальные производственные комплексы. Эти инновации обеспечивают не просто количественный рост производительности, но и качественный скачок: снижение брака до 7% и более, оптимизацию расхода материалов на 15-20%, экономию энергии и существенное улучшение условий труда.

Роль искусственного интеллекта в этой трансформации трудно переоценить. ИИ становится «мозгом» «умных фабрик», обеспечивая прогностическое обслуживание, автоматизированный контроль качества с точностью свыше 90% для десятков видов дефектов, оптимизацию цветоподбора и даже адаптивные корректировки процессов в реальном времени. Интеграция робототехники и развитие электронного текстиля открывают двери для создания принципиально новых продуктов и производственных парадигм.

Однако, как показывает исторический опыт, путь к полной автоматизации сопряжен с вызовами. Высокие инвестиционные затраты, необходимость в постоянной модернизации системы образования и подготовке высококвалифицированных кадров, а также сложности интеграции требуют стратегического подхода и готовности к изменениям.

В конечном итоге, значение САР и ИИ для ткацкого производства выходит за рамки простой эффективности. Они являются двигателем инноваций, позволяя создавать более качественные, персонализированные и устойчивые текстильные изделия. Перспективы дальнейшего развития лежат в углублении интеграции ИИ и МО во все звенья производственной цепочки, развитии адаптивных и самообучающихся систем, а также в формировании полностью автономных «умных фабрик». Для специалистов и исследователей это означает постоянную необходимость в междисциплинарном подходе, сочетающем глубокие знания в области ТАУ, мехатроники, материаловедения и информационных технологий. Только такой комплексный подход позволит реализовать весь потенциал автоматизации и вывести текстильную промышленность на новый уровень технологического совершенства.

Список использованной литературы

1. Артоболевский И. И., Благонравов А. А. Очерки истории техники в России (1861-1917). URL: https://history.wild-mistress.ru/2012/10/24/razvitie-texniki-tkackogo-proizvodstva/ (дата обращения: 31.10.2025).
2. Каталог-справочник. Красильно-отделочное оборудование. Ч. I и II. Ивановское СКБ КОО, 1971. 302 с., 264 с.
3. Кручинина Р. А. Машины для механической отделки тканей. М.—Л.: Машиностроение, 1965. 271 с.
4. Крючков А. Н., Ермилов М. А., Видяскина А. Н. Синтез ПИД-регулятора с помощью ЛАЧХ : метод. указания. Самара: СГАУ, 2024. URL: http://repo.ssau.ru/handle/Metodicheskie-izdaniya/Sintez-PID-regulyatora-s-pomoshu-LAChH-98337 (дата обращения: 31.10.2025).
5. Расторгуев А. К. Автоматика для пропуска швов ткани на машинах отделочного производства // Технология текстильной промышленности. Изв. вузов. 1962. № 4. С. 122—126.
6. Расторгуев А. К. Системы автоматического управления машинами при отделке ткани. М.: Легкая индустрия, 1977.
7. Расторгуев А. К., Авмочкин А. В., Князев Ю. Б. Автоматическое устройство для пропуска шва ткани через стригальные машины и серебристые каландры. Авт. свид. № 106489, кл. 86.19, 1956. С. 1—10.
8. Расторгуев А. К., Авмочкин А. В., Лихобаев Г. А. Устройство для пропуска шва ткани, обрабатываемой на машинах отделочного производства. Авт. свид. № 145282, кл. 86.19, 1961. С. 1—3.
9. Расторгуев А. К. и др. Устройство для обнаружения шва ткани. Авт. свид. № 306212, кл. 06 с 13/02, 1972. С. 1—2.
10. Губин В.В. Разработка теоретических основ, структур и методов исследования систем автоматического управления натяжением основы на машинах ткацкого производства : дис. … канд. техн. наук. Москва, 2024. URL: https://mgudt.ru/images/pages/Dissovet/Dissertacii/2024/Gubin%20V.V./dissertaciya_gubin_v.v..pdf (дата обращения: 31.10.2025).
11. Роботы-ткачи в производстве лент: преимущества автоматизации и будущие перспективы. URL: https://teksokom.ru/roboty-tkachi-v-proizvodstve-lent-preimushchestva-avtomatizacii-i-budushchie-perspektivy/ (дата обращения: 31.10.2025).
12. Искусственный интеллект для текстильного производства. URL: https://ultralytics.com/ru/blog/ai-for-textile-manufacturing (дата обращения: 31.10.2025).
13. Введение в теорию автоматического управления. Основные понятия теории управления техническим системами. URL: https://habr.com/ru/articles/503956/ (дата обращения: 31.10.2025).
14. Использование алгоритмов машинного обучения для повышения эффективности производства текстильных изделий. URL: https://technoeconomics.ru/article/view/1739 (дата обращения: 31.10.2025).
15. Ткацкие станки — Системы автоматизации. URL: https://new.siemens.com/ru/ru/products/automation/simatic/motion-control/aplikacii-simotion/tekstilnye-mashiny/tkackie-stanki.html (дата обращения: 31.10.2025).
16. Искусственный интеллект в текстиле. URL: https://ici.mephi.ru/iskusstvennyj-intellekt-v-tekstile/ (дата обращения: 31.10.2025).
17. Ткацкое производство. URL: https://bigenc.ru/textile_industry/text/4198305 (дата обращения: 31.10.2025).
18. «Новое в технике и технологии в текстильной и легкой промышленности». URL: https://www.vstu.by/ru/nauka/nauchnye-izdaniya/sbornik-nauchnyh-trudov-novoe-v-tehnike-i-tehnologii-v-tekstilnoy-i-legkoy-promyshlennosti (дата обращения: 31.10.2025).
19. Применение робототехнических комплексов в промышленности. URL: https://www.panor.ru/upload/iblock/d7c/d7ca41f237ef3945c7e1276067b57fc6.pdf (дата обращения: 31.10.2025).
20. Как увеличить производительность ткацкого цеха в 2,5 раза? АО — СТЕКЛОНиТ. URL: https://steklonit.com/news/kak-uvelichit-proizvoditelnost-tkatskogo-tsekha-v-2-5-raza (дата обращения: 31.10.2025).
21. Использование ПЛК в промышленности. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-plk-v-promyshlennosti (дата обращения: 31.10.2025).
22. АВТОМАТИКА В ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: СОВРЕМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatika-v-tekstilnoy-promyshlennosti-sovremennye-resheniya-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 31.10.2025).
23. ЭВОЛЮЦИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ В ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ: НОВЫЕ ТРЕНДЫ И ВЫЗОВЫ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-avtomatizatsii-v-proizvodstvennyh-sistemah-novye-trendy-i-vyzovy (дата обращения: 31.10.2025).
24. Определение натяжения нитей на ткацком станке. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opredelenie-natyazheniya-nitey-na-tkatskom-stanke (дата обращения: 31.10.2025).
25. Синтез дискретных систем с ПИД-регулятором. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sintez-diskretnyh-sistem-s-pid-regulyatorom (дата обращения: 31.10.2025).
26. Синтез ПИД-регулятора для корректирования показателей качества линейной непрерывной системы автоматического управления. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sintez-pid-regulyatora-dlya-korrektirovaniya-pokazateley-kachestva-lineynoy-neprevyvnoy-sistemy-avtomaticheskogo-upravleniya (дата обращения: 31.10.2025).
27. НАТЯЖЕНИЕ НИТЕЙ ОСНОВЫ ПО МЕРЕ СРАБАТЫВАНИЯ ТКАЦКОГО НАВОЯ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/natyazhenie-nitey-osnovy-po-mere-srabatyvaniya-tkatskogo-navoya (дата обращения: 31.10.2025).
28. Анализ параметров зевообразования на ткацких станках. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-parametrov-zevoobrazovaniya-na-tkatskih-stankah (дата обращения: 31.10.2025).
29. О ПАРАМЕТРАХ ЗЕВООБРАЗОВАНИЯ НА ТКАЦКИХ СТАНКАХ. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-paramatrah-zevoobrazovaniya-na-tkatskih-stankah (дата обращения: 31.10.2025).
30. Оптимизация технологического процесса прибоя утка на бесчелночных ткацких станках : дис. … канд. техн. наук. URL: https://www.dissercat.com/content/optimizatsiya-tekhnologicheskogo-protsessa-priboya-utka-na-beschelnochechnykh-tkatskikh-stankakh (дата обращения: 31.10.2025).
31. Роль робототехники в массовом производстве джинсов. URL: https://denim-industry.ru/rol-robototekhniki-v-massovom-proizvodstve-dzhinsov/ (дата обращения: 31.10.2025).
32. Автоматизация раскройных участков — своевременная задача швейных производств. URL: https://www.smart-t.ru/articles/avtomatizatsiya-raskroynykh-uchastkov-svoevremennaya-zadacha-shveynykh-proizvodstv (дата обращения: 31.10.2025).
33. Промышленные контроллеры (PLC): автоматизация производства. URL: https://erkon-nn.ru/promyshlennye-kontrollery-plc-avtomatizatsiya-proizvodstva (дата обращения: 31.10.2025).
34. Программируемые логические контроллеры (ПЛК) в АСУ ТП. URL: https://simbirsoft.com/blog/programmiruemye-logicheskie-kontrollery-plk-v-asu-tp/ (дата обращения: 31.10.2025).
35. ПЛК – система автоматизации Scada. URL: https://prssilo.com/ru/plk-sistema-avtomatizatsii-scada/ (дата обращения: 31.10.2025).
36. Зевообразовательные механизмы — Узлы и механизмы ткацкого станка. URL: https://studbooks.net/2099307/tehnika/zevoobrazovatelnye_mehanizmy (дата обращения: 31.10.2025).
37. Органы и механизмы ткацкого станка. URL: https://dpft.ru/page/organy-i-mekhnizmy-tkatskogo-stanka (дата обращения: 31.10.2025).
38. проектирование механизмов и узлов автоматического ткацкого станка стб2-180. URL: https://www.vstu.by/ru/nauka/nauchnye-izdaniya/sbornik-nauchnyh-trudov-novoe-v-tehnike-i-tehnologii-v-tekstilnoy-i-legkoy-promyshlennosti (дата обращения: 31.10.2025).