Системы автоматического регулирования в современном ткацком производстве: инновации, вызовы и перспективы

В динамичном ландшафте современной индустрии, где темпы производства и требования к качеству неуклонно растут, текстильная промышленность переживает эпоху глубоких трансформаций. От ручного труда до мехатронных комплексов, от интуитивного контроля до интеллектуальных систем – каждое десятилетие привносит новые парадигмы в управление производственными процессами. Сегодня, когда глобальная конкуренция достигает беспрецедентных масштабов, а потребительские запросы становятся все более персонализированными и требовательными, способность предприятий оперативно адаптироваться к изменениям и обеспечивать высочайшее качество продукции становится не просто преимуществом, а жизненной необходимостью.

В этом контексте системы автоматического регулирования (САР) и автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) выступают краеугольным камнем повышения конкурентоспособности. Они не только гарантируют стабильность и воспроизводимость технологических параметров, но и открывают путь к беспрецедентной производительности, сокращению издержек и минимизации человеческого фактора. Это не просто вопрос модернизации оборудования, а стратегический вектор развития, определяющий экономическую эффективность и будущее отрасли в целом. И что из этого следует? Предприятия, не инвестирующие в эти технологии, рискуют отстать от конкурентов и потерять свою долю рынка, поскольку без автоматизации достичь такого уровня эффективности и качества уже практически невозможно.

Настоящий реферат ставит своей целью предоставить всесторонний и структурированный обзор современных подходов, технологий, вызовов и перспектив, связанных с внедрением систем автоматического регулирования в ткацком производстве. Мы детально рассмотрим ключевые концепции, проанализируем инновационные решения — от «умных фабрик» до применения искусственного интеллекта и 3D-печати, — а также оценим экономическую целесообразность и вызовы, с которыми сталкиваются предприятия при переходе к новой эре автоматизации.

Структура работы выстроена таким образом, чтобы обеспечить последовательное и глубокое погружение в тему: от базовых определений и принципов функционирования САР и АСУ ТП до анализа конкретных объектов автоматизации, современных тенденций, типов используемых датчиков и исполнительных механизмов. Отдельное внимание будет уделено алгоритмам управления, роли искусственного интеллекта, экономическим аспектам и перспективным направлениям исследований, что позволит сформировать целостное представление о динамике развития автоматизации в текстильной промышленности.

Основы автоматизации текстильного производства

В основе любой технологической революции лежит фундаментальное понимание принципов, которые ею движут. В контексте автоматизации текстильного производства это означает глубокое осмысление того, что такое системы автоматического регулирования (САР) и автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП), и как они интегрируются в сложную структуру производства ткани и ее последующей отделки.

Определения и терминология

Для начала погружения в мир автоматизации необходимо установить четкие смысловые ориентиры.

Ткацкое производство представляет собой сложную совокупность взаимосвязанных технологических операций, направленных на создание суровых, то есть неотделанных, тканей. Этот процесс охватывает не только непосредственное формирование полотна на ткацком станке, но и целый комплекс подготовительных этапов, таких как перематывание, снование, шлихтование и пробирание нитей, а также финишную разбраковку.

Отделочное производство логически продолжает ткацкое, выполняя функцию «облагораживания» ткани. Его цель — улучшить потребительские качества материала, придать ему желаемый внешний вид, специфические свойства, а также обеспечить стабильность размеров и форм, облегчая тем самым последующий раскрой и пошив.

Система автоматического регулирования (САР) – это интеллектуальный механизм, который постоянно отслеживает регулируемые величины в технологическом процессе, выявляет любые их отклонения от заданного режима и оперативно генерирует управляющие воздействия, направленные на устранение этих отклонений. По сути, САР — это нервная система производственного процесса, обеспечивающая его стабильность и предсказуемость, что позволяет производителям минимизировать брак и оптимизировать использование ресурсов.

В более широком смысле, Автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУ ТП) представляет собой комплекс аппаратно-программных средств, чье предназначение — автоматизация управления всем технологическим процессом. Ключевое слово здесь — «автоматизированная», что подчеркивает синергию между машиной и человеком. АСУ ТП обеспечивает не только контроль и регулирование, но и оптимизацию производственных операций, поддерживая обратную связь и активно вмешиваясь в ход процесса при отклонении его от заданных параметров. При этом участие человека на определенных этапах остается критически важным — либо для сохранения общего контроля, либо в силу сложности или экономической нецелесообразности полной автоматизации некоторых операций.

Фундаментальными «органами чувств» и «мускулами» этих систем являются:

• Датчики (преобразователи): Это «глаза» и «уши» системы. Они измеряют различные физические величины (температуру, давление, натяжение, скорость и т.д.) и преобразуют их в электрические сигналы, понятные для управляющей электроники. Без них САР и АСУ ТП были бы слепы и глухи к происходящему в производстве.
• Контроллеры: Это «мозг» системы. Они получают информацию от датчиков, обрабатывают ее, анализируют и на основе заданных алгоритмов и правил принимают решения, генерируя управляющие сигналы для исполнительных механизмов. Контроллеры обеспечивают автономное и управляемое функционирование систем и процессов.
• Программируемый логический контроллер (ПЛК): Это специализированный вид контроллера, представляющий собой цифровое электронное устройство, разработанное специально для автоматизации оборудования в промышленных условиях. В его состав входят источник питания, центральный процессор (ЦП), устройства ввода/вывода, память и специализированное программное обеспечение. ПЛК ориентированы на непрерывное взаимодействие с машинами, обрабатывая множество входных сигналов от датчиков и выдавая команды исполнительным механизмам.

Принципы работы систем автоматического регулирования

Принцип работы САР можно уподобить действиям опытного мастера, который постоянно следит за процессом и вносит коррективы для достижения идеального результата. Однако в случае САР этот «мастер» действует с несравнимо большей скоростью, точностью и без устали.

Для реализации автоматического регулирования к объекту управления подключается автоматический регулятор. Его основная задача — выработать управляющее воздействие на регулирующий орган. Это воздействие зависит от разницы между текущим значением регулируемой величины, которое непрерывно измеряется датчиком, и желаемым значением, устанавливаемым задатчиком.

Представим себе процесс поддержания постоянного натяжения нити на ткацком станке. Датчик натяжения постоянно измеряет фактическое натяжение. Если это значение отклоняется от заданного (например, нить ослабевает), регулятор мгновенно вычисляет разницу и посылает сигнал регулирующему органу — скажем, механизму натяжения. Тот, в свою очередь, корректирует усилие, возвращая натяжение к требуемому уровню. Весь этот цикл происходит непрерывно, в реальном времени, обеспечивая стабильность процесса.

Структура и функции АСУ ТП в текстильной отрасли

Архитектура АСУ ТП в текстильной отрасли обычно имеет иерархическую структуру, состоящую из трех основных уровней, каждый из которых выполняет свои специфические функции и взаимодействует с остальными для обеспечения бесперебойного и эффективного управления производством.

1. Нижний (полевой) уровень: Это «передовая линия» автоматизации, где происходит непосредственное взаимодействие с физическим миром производства. Здесь расположены:
   • Исполнительные механизмы (актуаторы): Это «мускулы» системы, преобразующие электрические сигналы управления в физические действия – например, регулирование скорости двигателя, изменение положения клапана, включение или выключение нагревательного элемента.
   • Датчики: Как уже упоминалось, это «органы чувств», собирающие первичную информацию о состоянии технологического процесса (температура, давление, влажность, скорость, натяжение, наличие дефектов и т.д.).
2. Средний уровень: Этот уровень является «мозговым центром» локальных участков производства. Его ключевыми компонентами являются:
   • Программируемые логические контроллеры (ПЛК): Они собирают данные от датчиков нижнего уровня, обрабатывают их в соответствии с заложенными программами управления, выполняют дискретные и непрерывные функции регулирования и выдают команды исполнительным механизмам. ПЛК могут работать автономно, управляя отдельными машинами или производственными линиями, и являются «защищенными» компьютерами, способными функционировать в суровых промышленных условиях.
3. Верхний уровень: Это «центр управления» для оператора и инженерного персонала. Он обеспечивает:
   • Мониторинг и визуализация: Сбор и отображение данных со всех нижележащих уровней в удобной для восприятия форме (графики, диаграммы, мнемосхемы).
   • Управление оператора: Возможность оператора контролировать ход процесса, изменять заданные параметры, получать отчеты и сигналы тревоги.
   • Сбор и архивирование данных: Хранение исторической информации о процессе для последующего анализа, оптимизации и принятия управленческих решений.
   • Интеграция с корпоративными системами: Взаимодействие с системами планирования ресурсов предприятия (ERP) и системами управления производством (MES) для обеспечения сквозного контроля и оптимизации от заказа до отгрузки.

Взаимодействие этих уровней обеспечивает комплексное управление, контроль и оптимизацию производственных и технологических процессов в текстильной отрасли, позволяя оперативно реагировать на отклонения, поддерживать заданные параметры и, в конечном итоге, повышать общую эффективность производства.

Объекты автоматизации и регулируемые параметры в ткацком и отделочном производстве

Текстильное производство, от первичной обработки волокон до финишной отделки готовой ткани, представляет собой сложный каскад взаимосвязанных операций. Каждая из них содержит критически важные параметры, требующие точного контроля и регулирования для обеспечения высокого качества конечного продукта. Автоматизация в этой сфере призвана не только ускорить процессы, но и минимизировать ошибки, улучшить однородность характеристик и снизить ресурсные затраты.

Автоматизация подготовительных операций ткацкого производства

Прежде чем нити превратятся в ткань, они проходят через ряд важнейших подготовительных этапов, каждый из которых является ключевым объектом для автоматизации:

1. Перематывание: Этот процесс включает перематывание нитей с бобин или початков на паковки больших размеров или на конические бобины. Автоматизация здесь проявляется в современных мотальных машинах, где связывание оборванных концов нитей выполняется автоматически. Специальные сенсоры мгновенно фиксируют обрыв, и роботизированные устройства, используя пневматические или механические захваты, находят концы нитей и связывают их, минимизируя простои и человеческий труд. Ключевым регулируемым параметром является натяжение нити во время перематывания, которое должно быть равномерным по всей длине паковки.
2. Снование: На этом этапе нити основы наматываются параллельно друг другу на сновальный валик. Критически важно обеспечить одинаковое натяжение всех нитей по всей ширине сновального валика. Автоматизированные системы сновальных машин используют тензодатчики и сервоприводы для поддержания заданного натяжения, компенсируя возможные колебания и предотвращая неравномерную плотность намотки, что в дальнейшем могло бы привести к дефектам ткани.
3. Шлихтование: Это процесс пропитки нитей основы специальным клейким коллоидным раствором (шлихтой). Цель шлихтования — повысить выносливость нитей к истиранию и многократному растяжению во время ткачества. Автоматизация здесь затрагивает несколько аспектов:
   • Контроль концентрации и температуры шлихты: Датчики непрерывно измеряют эти параметры, а САР корректирует подачу компонентов и температуру нагрева.
   • Регулирование скорости пропитки и отжима: Оптимальное количество шлихты на нити критично. Автоматические системы обеспечивают равномерное нанесение и удаление излишков, что влияет на последующую прочность и эластичность нитей.
   • Поддержание микроклимата: В процессе сушки нитей важно строго контролировать температуру и влажность.
4. Пробирание нитей: Этот этап включает два важных подпроцесса:
   • Пробирание нитей в ламели: Ламели — это специальные пластинки с отверстиями, через которые проходит нить. При обрыве нити ламель падает, замыкая электрическую цепь и активируя автоматический останов станка. Это предотвращает образование дефектов, вызванных отсутствием нити.
   • Пробирание нитей в глазки галев ремизок: Ремизки — это рамы с галевами (нитяными петлями), через которые проходят нити основы. Их перемещение вверх и вниз создает ткацкий зев — пространство, необходимое для пролета уточной нити. Автоматизированные системы программируются для формирования различных видов зева, что определяет рисунок переплетения ткани.

Автоматизация процессов ткачества и образования зева

Сердце ткацкого производства – это сам ткацкий станок, где происходит формирование полотна. Здесь автоматизация достигает своего пика, контролируя каждый аспект взаимодействия нитей.

Ткацкий зев является ключевым элементом процесса. Это динамическое пространство, образуемое раздвинутыми нитями основы, через которое пролетает челнок или другой механизм прокладывания уточной нити. Автоматизированные системы управления ткацким станком обеспечивают точное и синхронизированное движение ремизок, формирующих зев, а также регулируют момент пролета утка и прибоя.

Ключевые регулируемые параметры в процессе ткачества включают:

• Натяжение нитей основы: Это один из наиболее критичных параметров. Неравномерное или неправильное натяжение приводит к дефектам, таким как обрыв нитей или неравномерная плотность ткани. Современные системы используют тензодатчики и высокоточные сервоприводы для поддержания оптимального натяжения, динамически адаптируясь к различным стадиям формирования зева (например, в моменты заступа, прибоя и полного открытия зева). Заправочное натяжение коренной основы, как правило, является максимальным влияющим фактором на натяжение нитей.
• Скорость прокладки утка: От скорости и точности прокладки уточной нити зависит производительность станка и качество полотна.
• Плотность ткани по утку: Система регулирует расстояние, на которое гребень прибивает уточную нить, определяя плотность переплетения.

Автоматизация отделочного производства

После выработки на ткацком станке ткань переходит в отделочное производство, где ей придают товарный вид и функциональные свойства. Здесь также широко применяются автоматизированные системы.

Цель отделки ткани – придать материалу эстетичный внешний вид, специфические свойства (например, водоотталкивающие, огнестойкие), а также разгладить его для облегчения раскроя и пошива, и обеспечить стабильность размера и формы.

Этапы отделки и их автоматизация:

• Отбелка: Процесс удаления естественных пигментов. Автоматика контролирует концентрацию отбеливающих растворов, температуру и время воздействия.
• Печать: Нанесение рисунка. Современные методы включают струйную печать, печать сетчатыми шаблонами, гравированными валами и термопечать. Системы машинного зрения и высокоточные актуаторы обеспечивают точное позиционирование ткани и нанесение рисунка.
• Заключительная отделка: Включает процессы аппретирования (нанесение растворов для придания жесткости, мягкости, антистатических свойств), мягчения, а также механические методы:
  • Стентирование: Растяжение ткани по ширине для придания ей заданных размеров и формы. Автоматические системы контролируют ширину и натяжение.
  • Механическая/химическая усадка: Контролируемое у��еньшение размеров ткани.
  • Сминание и термофиксация: Процессы, придающие ткани определенные тактильные свойства и фиксирующие ее размеры.

Одним из наиболее значимых достижений в автоматизации отделочного производства является применение систем компьютерного (машинного) зрения для контроля качества текстильных материалов. Эти системы способны обнаруживать широкий спектр дефектов ткани, таких как:

• Близна: участок с редким расположением нитей.
• Подплетина: дефект, при котором нити основы или утка переплетаются неправильно.
• Парочка: две рядом расположенные уточные или основные нити.
• Забоины: утолщения на нитях.
• Недосеки: участки с отсутствием уточных нитей.
• Пролеты: дефекты, при которых уточная нить не проложена на определенном участке.
• Дыры, проколы, залипы, масляные пятна и многие другие.

Системы машинного зрения способны выявлять мельчайшие дефекты, которые трудно или даже невозможно заметить человеческому глазу, обеспечивая беспрецедентный уровень контроля качества.

Контроль микроклимата

Важным, но часто недооцениваемым объектом автоматизации в ткацком производстве является поддержание определенного микроклимата — температуры и влажности воздуха. Нити разных видов, особенно натуральные (хлопок, шерсть), по-разному реагируют на изменения влажности: они могут поглощать или отдавать влагу, что влияет на их прочность, эластичность и, как следствие, натяжение.

Автоматизированные системы климат-контроля используют датчики температуры и влажности, интегрированные с вентиляционными системами, увлажнителями и отопительными приборами. Эти системы поддерживают заданные параметры микроклимата, предотвращая обрывы нитей, снижая статические заряды и обеспечивая стабильность технологического процесса, что в итоге значительно влияет на качество и производительность.

Современные тенденции и инновации в автоматизации текстильной промышленности

XXI век ознаменовал собой переломный момент в развитии текстильной промышленности, когда автоматизация перестала быть просто средством оптимизации отдельных операций и трансформировалась в комплексный подход к созданию «умных» и адаптивных производств. Интеграция передовых цифровых технологий открывает новые горизонты для повышения эффективности и конкурентоспособности отрасли.

Концепция «умной фабрики»

В основе современных тенденций лежит идея «умной фабрики» (Smart Factory) — полностью интегрированной производственной экосистемы, где все узлы и процессы объединены в единую информационную сеть. Здесь традиционная автоматизация сливается с передовыми цифровыми технологиями, такими как:

• Интернет вещей (IoT): Миллионы датчиков, встроенных в оборудование, рабочие станции и даже сами материалы, собирают данные в реальном времени. Эти данные о температуре, влажности, натяжении нитей, скорости работы машин, состоянии запасов и качестве продукции передаются в централизованные системы.
• Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО): Собранные данные не просто хранятся, а анализируются в реальном времени с помощью алгоритмов ИИ и МО. Эти системы способны выявлять скрытые закономерности, прогнозировать потенциальные проблемы (например, износ оборудования, вероятность дефектов), оптимизировать производственные графики и даже адаптировать параметры процесса к изменяющимся условиям.
• Принятие оптимизационных решений без участия человека: Одно из ключевых преимуществ «умной фабрики» — способность систем самостоятельно принимать решения. Например, ИИ может автоматически корректировать настройки ткацкого станка для поддержания оптимального натяжения нитей или перераспределять производственные задачи для минимизации простоев. Это повышает гибкость и адаптивность производства, позволяя оперативно реагировать на изменения спроса или нештатные ситуации.

Внедрение «умных фабрик» позволяет реализовать управление запасами в реальном времени и оптимизированный раскрой ткани, что приводит к значительной минимизации отходов и сокращению времени производственного цикла. Это делает производство более ресурсоэффективным и устойчивым.

Роботизация и 3D-печать

В XXI веке текстильное производство достигло нового уровня автоматизации благодаря внедрению роботизированных систем и 3D-печати.

• Роботизированные системы теперь способны выполнять множество операций с высокой точностью и скоростью, которые ранее требовали сложного ручного труда:
  • Раскройка ткани: Роботы, оснащенные системами машинного зрения, могут точно определять оптимальное расположение выкроек на полотне, минимизируя отходы.
  • Сшивание: Высокоточные манипуляторы выполняют операции сшивания, обеспечивая идеальную строчку и высокую производительность.
  • Прикрепление пуговиц и застежек: Роботы автоматически позиционируют и прикрепляют фурнитуру, гарантируя однородность и качество.
  • Анализ узоров: Искусственный интеллект позволяет роботам анализировать фотографии тканей и воссоздавать их узор с точностью более 97%, что было успешно продемонстрировано на 5 тысячах различных образцов. Это открывает новые возможности для репликации и создания уникальных дизайнов.
• 3D-печать в текстильной промышленности представляет собой революционную технологию, позволяющую создавать сложные структуры и текстуры, ранее недоступные традиционными методами:
  • Нанесение полимерных структур непосредственно на ткань: Такие технологии, как Stratasys 3DFashion™, позволяют печатать объемные орнаменты, элементы декора или даже функциональные детали непосредственно на текстиле, создавая уникальные 3D-эффекты.
  • Создание гибких и растягивающихся материалов: Метод DefeXtiles, например, позволяет печатать текстиль, который имитирует свойства ткани, обладая гибкостью и эластичностью.
  • Индивидуализация и сокращение отходов: 3D-печать открывает двери для массовой кастомизации и производства по запросу, сокращая потребность в больших запасах и минимизируя отходы, так как материал используется только там, где это необходимо.

Цифровые системы управления

Современные текстильные фабрики повсеместно оснащаются цифровыми системами управления, которые контролируют все этапы производства. Эти системы, интегрированные с IoT и ИИ, обеспечивают:

• Управление запасами в реальном времени: Отслеживание движения сырья и готовой продукции на каждом этапе позволяет оптимизировать закупки и хранение, снижая издержки.
• Оптимизированный раскрой ткани: ИИ-алгоритмы рассчитывают наиболее эффективные схемы раскладки выкроек, значительно сокращая количество отходов материала.
• Повышение эффективности и минимизация отходов: Благодаря постоянному мониторингу и анализу данных, цифровые системы выявляют узкие места, предлагают решения для оптимизации процессов и предотвращают образование брака и отходов. Внедрение автоматизации приводит к увеличению производительности труда в среднем на 25-30% в секторах с высокой повторяемостью процессов, сокращению времени производственного цикла и снижению производственных затрат.

Системы автоматизированного проектирования (САПР)

В условиях растущего спроса на индивидуализацию и сокращение времени вывода новых продуктов на рынок, системы автоматизированного проектирования (САПР) играют ключевую роль в текстильной и легкой промышленности.

• Гибкость и скорость получения проектных решений: САПР позволяют дизайнерам и инженерам быстро создавать, модифицировать и тестировать новые модели одежды, обуви, тканей, значительно сокращая сроки разработки. Использование САПР позволяет сократить сроки разработки на первой стадии проекта в текстильной и легкой промышленности примерно в 5–10 раз.
• Повышение качества управления предприятием: Интегрированные САПР, охватывающие весь цикл от дизайна до производства, обеспечивают единое информационное пространство, что улучшает координацию между отделами и повышает качество принимаемых управленческих решений. Предпочтение отдается комплексным САПР перед частичной автоматизацией, поскольку они обеспечивают сквозную оптимизацию.
• Визуализация и моделирование: САПР позволяют создавать реалистичные 3D-модели изделий, имитировать их поведение при различных условиях и тестировать материалы, что сокращает потребность в физических прототипах.

Будущее текстильной промышленности тесно связано с устойчивым производством, экологически чистыми материалами и внедрением передовых технологий. Активно исследуются и применяются банановые волокна, волокна из водорослей, отходы переработки хурмы и кактусов. Разрабатываются химические методы, такие как гидротермальный процесс, для разделения смесовых тканей (например, полиэстера и хлопка), что позволяет вторично перерабатывать каждый компонент, снижая экологический след отрасли.

Типы датчиков и исполнительных механизмов в современных системах автоматического регулирования

Основой любой системы автоматического регулирования являются её «органы чувств» – датчики, собирающие информацию, и «органы действия» – исполнительные механизмы, реализующие управляющие команды. В условиях динамично развивающегося ткацкого производства эти компоненты становятся всё более сложными, точными и интеллектуальными.

Типовая структура АСУ ТП, как уже было отмечено, включает нижний (полевой) уровень, на котором непосредственно расположены исполнительные механизмы и датчики, средний уровень с программируемыми логическими контроллерами (ПЛК), и верхний уровень для мониторинга и взаимодействия с оператором. Это подчеркивает фундаментальную роль датчиков и актуаторов как источников первичных данных и конечных исполнителей.

Датчики для ткацких машин

В текстильных машинах используется широкий спектр специализированных датчиков, разработанных для контроля критически важных параметров:

• Датчики утка (с 8 отверстиями): Эти датчики используются для контроля наличия и правильности прокладки уточной нити. Могут обнаруживать обрыв утка или его отсутствие, предотвращая дефекты полотна.
• Индуктивные бесконтактные переключатели: Широко применяются для определения положения металлических деталей (например, челноков, ремизок) без физического контакта, обеспечивая высокую надежность и долговечность в условиях загрязнения.
• Датчики снаряда: Контролируют положение и движение снаряда (челнока) в момент пролета через зев, что критично для синхронизации работы станка.
• Головки датчиков (TSN): Высокоточные датчики, используемые для регистрации тонких изменений в движении или положении элементов.
• Триггеры полета: Специализированные датчики, фиксирующие момент пролета челнока или рапиры, для запуска следующего этапа цикла.
• Аналоговые генераторы (датчики): Производят аналоговые сигналы, пропорциональные измеряемой величине, например, для непрерывного контроля натяжения.
• Индуктивные кодовые считыватели: Используются для идентификации различных деталей или программных кодов.
• Датчики Холла: Применяются для бесконтактного измерения магнитного поля, часто используются в датчиках скорости вращения или положения.
• Датчики наполнения: Отслеживают уровень наполнения контейнеров со шлихтой, красителями или другими жидкостями.
• Датчики намотки пряжи: Контролируют равномерность и плотность намотки пряжи на паковки.
• Датчики резерва пряжи: Сигнализируют о приближении к концу бобины или паковки, позволяя оператору заранее подготовиться к замене или автоматической смене.
• Датчики скорости для кардочесальных машин: Измеряют скорость вращения валов, что критично для качества чесания волокон.

Эти датчики находят применение в различных типах ткацких станков, включая рапирные, пневматические и водоструйные, обеспечивая их эффективное функционирование.

Энкодеры и термодатчики

Помимо специализированных датчиков, в текстильной промышленности активно используются и более универсальные, но не менее важные устройства:

• Поворотные энкодеры: Применяются для измерения скорости вращения моторов, конвейеров, а также для точного позиционирования вращающихся механизмов. Они генерируют импульсы, количество которых пропорционально углу поворота, позволяя точно контролировать движение.
• Линейные энкодеры: Используются в станках с ЧПУ и системах позиционирования для измерения линейного перемещения, например, при раскройке ткани или перемещении элементов печатающего оборудования.
• Термодатчики: Критически важны для контроля температурных режимов в процессах сушки, термофиксации, окрашивания и отбелки. Распространенные типы включают:
  • Термопары: Преобразуют разность температур в электрический сигнал.
  • Термисторы: Резисторы, сопротивление которых сильно зависит от температуры.
  • Резистивные датчики температуры (RTD): Используют изменение сопротивления металла (обычно платины) с температурой для точного измерения.
  • Инфракрасные термодатчики: Позволяют бесконтактно измерять температуру поверхности, что особенно полезно для движущихся тканей или высокотемпературных процессов.

Гибкие текстильные датчики и «умные» ткани

Одним из самых перспективных направлений является разработка и интеграция гибких текстильных датчиков и «умных» тканей:

• Гибкие текстильные датчики давления: Эти легкие, легко адаптируемые сенсоры могут быть интегрированы непосредственно в различные текстильные изделия. Они способны обнаруживать и измерять изменения давления, что находит применение в носимых устройствах для мониторинга физиологических показателей, в умной одежде для спортсменов, а также в системах безопасности.
• Автономные гибкие текстильные и полимерно-пленочные pH-сенсоры: Разработанные на основе галохромных красителей, эти сенсоры способны изменять цвет при утечке газа, сигнализируя об опасности. Их ключевые преимущества — легкость, гибкость и, что особенно важно, отсутствие необходимости во внешнем источнике питания, что делает их идеальными для использования в спецодежде для работы с опасными веществами.
• «Умные» ткани: Это новое поколение текстильных материалов, в которые встроены электронные компоненты — сенсоры, проводящие волокна, микроконтроллеры. Они способны измерять и передавать различные физиологические показатели (пульс, температура тела, уровень активности) или параметры окружающей среды, открывая эру носимых технологий. Вышивка, например, является идеальной технологией для производства таких текстильных датчиков и RFID-антенн.

Программируемые логические контроллеры (ПЛК)

Программируемые логические контроллеры (ПЛК) являются центральным элементом среднего уровня АСУ ТП, обеспечивая «интеллект» и управление на локальном уровне.

ПЛК — это специализированные компьютеры, созданные для управления электромеханическими процессами в промышленных условиях. Они могут выполнять как дискретные функции (включение/выключение, логические операции), так и непрерывные (ПИД-регулирование).

ПЛК классифицируются по:

• Размеру:
  • Малые ПЛК (15-100 входов/выходов): Идеальны для управления небольшими машинами, такими как отдельные ткацкие станки, мотальные или швейные машины.
  • Средние ПЛК (100-300 входов/выходов): Используются для управления более крупными и сложными объектами, например, целыми сборочными или подготовительными линиями.
  • Большие ПЛК (300-2000 и более входов/выходов): Применяются для управления крупногабаритными и сложными технологическими процессами, такими как целые цеха отделочного производства или большие ткацкие фабрики.
• Конфигурации:
  • Компактные ПЛК: Все компоненты (ЦП, модули ввода/вывода, источник питания) объединены в одном корпусе. Экономичны и просты в установке.
  • Модульные ПЛК: Состоят из центрального процессорного модуля и отдельных, взаимозаменяемых модулей ввода/вывода, питания и связи. Это обеспечивает гибкость в настройке и расширении системы под конкретные задачи.

ПЛК ориентированы на непрерывное и надежное взаимодействие с машинами, обрабатывая множество входных сигналов от датчиков и выдавая команды на исполнительные механизмы, что делает их незаменимыми для автоматизации в текстильной промышленности.

Современные алгоритмы управления и применение искусственного интеллекта

Эволюция систем автоматического регулирования неразрывно связана с развитием алгоритмов управления и, в особенности, с прорывами в области искусственного интеллекта. В текстильной промышленности эти технологии открывают путь к невиданной ранее точности, скорости и эффективности, превращая сложные процессы в интеллектуальные и самооптимизирующиес�� системы.

Нейросетевые технологии и глубокое обучение для обнаружения дефектов

Одним из наиболее ярких примеров применения ИИ в текстильной промышленности является разработка интеллектуальных автоматизированных систем обнаружения дефектов текстильных материалов. Традиционные методы контроля качества, основанные на человеческом зрении, подвержены усталости, субъективности и неспособны к непрерывному мониторингу с высокой скоростью. Здесь на помощь приходят нейросетевые технологии и глубокое обучение.

• Сверточные нейронные сети (CNN): Это специализированные архитектуры нейронных сетей, идеально подходящие для обработки изображений. Такие модели, как YOLOv8, значительно повышают скорость и точность обнаружения дефектов ткани. Они способны обучаться на огромных массивах данных с изображениями тканей, содержащих различные виды дефектов, и затем самостоятельно классифицировать и локализовать их на новых образцах.
• Широкий спектр обнаруживаемых дефектов: Системы, основанные на ИИ, способны выявлять множество специфических дефектов, характерных для текстильного производства. В их арсенале:
  • Близна: участок с редким расположением нитей.
  • Подплетина: неправильное переплетение нитей основы или утка.
  • Парочка: две нити, идущие рядом, создавая утолщение.
  • Забоины: утолщения или повреждения нитей.
  • Недосеки: пропуски уточных нитей.
  • Пролеты: дефекты, где уточная нить не проложена на определенном участке.
  • Дыры, проколы, залипы, масляные пятна и другие.
• Повышение скорости и точности: Практические кейсы демонстрируют впечатляющие результаты. Разработанный программно-аппаратный комплекс на базе нейросетевых алгоритмов обнаружил в 6,28 раза больше дефектов на образце ткани длиной 700 м по сравнению с ручной разбраковкой. Система выявила 1363 дефекта 17 видов, характерных для отбеленных полотен, что доказывает её превосходство над человеческим глазом в объеме и точности обнаружения.
• Реализация в микрокомпьютерах: Искусственные нейронные сети, реализованные в микрокомпьютерах с использованием высокоскоростных цифровых камер, могут распознавать изображения дефектов на ткани по классификационным признакам, делая системы компактными и доступными.

Компьютерное (машинное) зрение в контроле качества

Системы компьютерного (машинного) зрения являются технологической основой для нейросетевых решений в контроле качества и предоставляют ряд неоспоримых преимуществ:

• Независимая и объективная оценка: Исключается человеческий фактор, субъективность восприятия, усталость и невнимательность, обеспечивая стандартизированный и беспристрастный контроль.
• Непрерывный контроль (24/7): Системы машинного зрения могут работать круглосуточно без перерывов, поддерживая постоянный уровень контроля без потери качества.
• Снижение риска ошибок: Алгоритмы, обученные на больших данных, имеют значительно меньшую вероятность пропустить дефект по сравнению с человеком.
• Обнаружение тончайших признаков брака: Машинное зрение способно выявлять дефекты, которые могут быть незаметны человеческому глазу, например, мельчайшие изменения в текстуре, цвете или плотности плетения.

Математические модели для оптимизации технологических процессов

Помимо распознавания дефектов, ИИ и математическое моделирование играют ключевую роль в оптимизации фундаментальных технологических процессов, таких как ткачество.

• Математические модели изменения натяжения основы: Натяжение нитей основы — один из критических параметров в ткачестве. Его неравномерность приводит к обрывам нитей и дефектам. Разработаны математические модели, которые позволяют прогнозировать напряженность нитей в различные моменты цикла ткачества (заступ, прибой, открытие зева) и управлять этим процессом путем регулирования заправочных параметров.
• Заправочное натяжение коренной основы: Является максимальным влияющим фактором на натяжение нитей коренной основы в моменты заступа, прибоя и при полном открытии зева. Точный контроль этого параметра с помощью математических моделей и САР позволяет минимизировать обрывы и повысить качество ткани.
• Автоматизированная расшифровка тензограмм основы: Тензограммы — это графики изменения натяжения нитей. Традиционно их анализ был трудоемким и требовал ручного определения характерных точек. Разработанные методы автоматизированной расшифровки тензограмм позволяют перейти от ручного к машинному способу анализа, значительно ускоряя и уточняя процесс диагностики и настройки оборудования.

Традиционные АСУ ТП, в свою очередь, продолжают использовать проверенные ПИД-законы управления для стабилизации первичных технологических контуров, обеспечивая базовую стабильность таких параметров, как температура, давление, скорость.

Искусственный интеллект и блокчейн в цепочках поставок

Применение ИИ и блокчейн-технологий выходит за рамки непосредственно производства, охватывая всю цепочку поставок, что повышает её прозрачность и оптимизирует производство:

• Управление запасами в реальном времени: ИИ-алгоритмы могут анализировать данные о продажах, сезонности, поставках и производственных мощностях для точного прогнозирования спроса и оптимизации уровней запасов, минимизируя как излишки, так и дефицит.
• Проверка этичности выбора поставщиков волокон: Технологии блокчейн обеспечивают прозрачность происхождения сырья, позволяя отслеживать каждый этап от фермы до фабрики. В сочетании с ИИ это позволяет проверять этичность выбора поставщиков (например, отсутствие детского труда, соответствие экологическим стандартам), что становится все более важным для современного потребителя и устойчивого развития отрасли.

В совокупности, эти передовые алгоритмы и технологии трансформируют текстильную промышленность, делая её более интеллектуальной, гибкой и отвечающей вызовам XXI века.

Вызовы и экономическая целесообразность внедрения систем автоматического регулирования

Внедрение систем автоматического регулирования (САР) и автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в текстильной промышленности является стратегическим направлением, нацеленным на повышение конкурентоспособности. Однако этот путь сопряжен как с очевидными экономическими выгодами, так и с серьезными вызовами, требующими тщательного анализа и планирования.

Экономические преимущества автоматизации

Автоматизация текстильной промышленности — это не просто дань моде, а мощный инструмент для достижения ряда ключевых экономических целей:

• Повышение производительности: Внедрение автоматизации приводит к значительному увеличению производительности труда. В секторах с высокой повторяемостью процессов этот показатель может вырасти в среднем на 25-30%. Роботы и автоматические машины работают без устали, с постоянной скоростью и точностью, недостижимой для человека.
• Сокращение затрат: Автоматизация способствует снижению операционных расходов и фонда оплаты труда. Меньшее количество персонала требуется для выполнения рутинных операций, что ведет к экономии ресурсов. Кроме того, автоматизированные системы оптимизируют потребление сырья и энергии, минимизируя отходы.
• Сокращение времени производственного цикла: Благодаря высокой скорости и непрерывности работы автоматизированные линии значительно сокращают время, необходимое для производства партии продукции, что позволяет быстрее реагировать на рыночный спрос.
• Обеспечение стабильного качества продукции: САР и АСУ ТП минимизируют человеческий фактор и обеспечивают точное соблюдение технологических параметров, что гарантирует стабильно высокое качество конечной продукции и снижает процент брака.
• Экономия трудовых и финансовых ресурсов: Экономический эффект от внедрения средств автоматизации проявляется в снижении трудоемкости расчетов, сокращении трудозатрат на поиск и подготовку документов, экономии на расходных материалах и, как следствие, уменьшении штата обслуживающего персонала.
• Преимущества машинного зрения: Применение машинного зрения для контроля качества тканей особенно показательно. Оно значительно ускоряет процесс проверки, анализируя гораздо больше данных в единицу времени, чем человек. Например, одна из систем показала увеличение обнаружения дефектов в 6,28 раза по сравнению с ручным методом. Это обеспечивает объективность, непрерывный контроль, снижение риска ошибок и обнаружение дефектов, трудно или невозможно выявляемых вручную.

Финансовые барьеры и текущие расходы

Несмотря на очевидные преимущества, путь к полной автоматизации сопряжен с серьезными финансовыми вложениями, которые могут стать непреодолимым барьером, особенно для малых и средних предприятий:

• Высокие капитальные затраты: Стоимость современного автоматизированного оборудования очень высока. Например, роботизированная швейная линия может достигать нескольких миллионов долларов. Комплекс по поиску пороков на базе компьютерного зрения может стоить от 3 до 6 млн рублей, при этом зарубежные аналоги оцениваются в диапазоне от 100 000 до 650 000 долларов США. Эти инвестиции требуют значительных начальных вложений.
• Текущие расходы на техническое обслуживание: Сложное автоматизированное оборудование требует регулярного и квалифицированного обслуживания, что влечет за собой затраты на запасные части, ремонт и услуги специализированных компаний.
• Обучение обслуживающего персонала: Новые технологии требуют новых компетенций. Обучение персонала работе с автоматизированными системами, их программированию и диагностике неисправностей — это дополнительные значительные расходы.

Технические проблемы и простои

Внедрение сложных систем автоматизации также несет в себе риски, связанные с их функционированием:

• Возможные технические проблемы и сбои: Любое высокотехнологичное оборудование подвержено поломкам и программным сбоям. В автоматизированном производстве даже небольшая неисправность может привести к нарушению производственных графиков и дорогостоящим простоям.
• Сложность интеграции: Сопряжение нового оборудования с существующей инфраструктурой, а также интеграция различных систем (САР, АСУ ТП, ERP, MES) может быть сложной задачей, требующей высококвалифицированных специалистов.

Кадровый дефицит и потребность в новых компетенциях

Один из наиболее острых вызовов — это нехватка квалифицированных кадров и необходимость радикальной модернизации образования в отрасли:

• Новые компетенции: Современные сотрудники роботизированных производств должны обладать совершенно новыми навыками. Это не просто операторы, а специалисты, понимающие принципы работы роботизированных систем, умеющие программировать базовые операции, диагностировать неисправности и выполнять профилактическое обслуживание оборудования. Знание основ программирования, электроники и мехатроники становится обязательным.
• Дефицит специалистов: На рынке труда существует острая нехватка таких специалистов, что затрудняет внедрение и эксплуатацию автоматизированных систем. Предприятиям приходится либо вкладываться в дорогостоящее переобучение собственного персонала, либо конкурировать за ограниченное количество экспертов.

Сравнительный анализ роботизации (на примере России)

На фоне этих вызовов особенно остро ощущается необходимость ускоренной роботизации в России.

• Отставание от глобальных лидеров: Планы роботизации в России пока сильно отстают от темпов глобальных лидеров. Например, в Китае за год было установлено почти 300 тыс. новых промышленных роботов, что является беспрецедентным показателем.
• Динамика роста в России: Тем не менее, в России наблюдается положительная динамика. Парк промышленных роботов увеличился на 62% в 2024 году, достигнув 20 864 единиц. Это свидетельствует об активизации процесса.
• Плотность роботизации: Плотность роботизации в российской промышленности в 2023 году составляла 19 роботов на 10 000 работников. Это значительно ниже среднемировых показателей (например, в Южной Корее — 1000 роботов на 10 000 работников, в Германии — 415).
• Целевые показатели: Для достижения амбициозной цели в 145 роботов на 10 000 работников к 2030 году России потребуется ежегодно вводить около 6 000 новых роботизированных систем. Это огромный вызов, требующий как государственных программ поддержки, так и активных инвестиций со стороны бизнеса.

В условиях кадрового дефицита и стремления к повышению конкурентоспособности, оперативное внедрение робототехнических решений для российских предприятий является не просто желательным, а стратегически необходимым шагом.

Перспективные технологии и направления исследований

Будущее текстильной промышленности обещает быть не менее захватывающим, чем её настоящее. На стыке материаловедения, электроники, искусственного интеллекта и устойчивого развития формируются новые парадигмы, которые кардинально изменят способы производства, функционал и потребление текстиля.

Развитие «умных» тканей и сенсорных технологий

Центральное место в перспективных исследованиях занимают «умные» ткани (smart textiles). Эти текстильные материалы со встроенными сенсорами и наноматериалами выходят далеко за рамки традиционных представлений о комфорте, делая одежду и интерьер функциональными и интерактивными.

• Интеграция сенсоров и наноматериалов: Дальнейшие исследования и разработки будут сосредоточены на создании более миниатюрных, точных и незаметных сенсоров, которые можно интегрировать в широкий спектр одежды без ущерба для её эстетики и комфорта. Это включает в себя не только датчики давления и pH, но и, например, датчики для мониторинга сердечного ритма, температуры тела, уровня гидратации или даже биохимических маркеров в поте.
• Гибкие текстильные датчики давления и pH-сенсоры: Эти технологии уже сейчас открывают широкие возможности для носимых устройств в здравоохранении (постоянный мониторинг состояния пациента), спорте (отслеживание физической активности и предотвращение травм) и безопасности (сигнализация об опасных веществах или условиях). Они предоставляют данные в реальном времени и могут сигнализировать об опасностях, например, при утечке токсичных газов, меняя цвет.
• Углубленная интеграция с ИИ: Ожидается, что «умные» ткани будут теснее интегрироваться с искусственным интеллектом для более точных и персонализированных рекомендаций. Например, одежда сможет не только измерять пульс, но и на основе ИИ-анализа давать рекомендации по изменению режима тренировок или обращению к врачу.
• Расширение функционала: В будущем функционал умного текстиля будет расширяться, объединяя в одном продукте множество свойств: физиологический мониторинг, водонепроницаемость, влагопроницаемость и активный контроль температуры (например, охлаждение в жару и обогрев в холод).
• Технология беспроводных нательных сенсорных сетей (БНСС): Эта концепция подразумевает создание текстильных материалов, которые формируют комфортную одежду, способную выполнять функции постоянного мониторинга самочувствия владельца и передавать данные по беспроводным каналам.
• Вышивка как технология производства сенсоров: Исследования показывают, что вышивка является идеальной технологией для производства не только декоративных элементов, но и функциональных текстильных датчиков и RFID-антенн, благодаря возможности точного размещения проводящих нитей.

Инновации в роботизированных системах и 3D-печати

Роботизированные системы и 3D-печать продолжат свое развитие, принося новые возможности в текстильное производство:

• Оптимизация использования ресурсов: Роботизированные системы будут совершенствоваться для еще более эффективного использования воды через замкнутые системы рециркуляции и минимизации отходов материалов благодаря еще более оптимизированному раскрою ткани с помощью ИИ.
• Расширение возможностей 3D-печати: Технологии 3D-печати будут развиваться, позволяя создавать уникальные и сложные детали одежды, экспериментировать с формами, текстурами и структурами, а также печатать элементы непосредственно на текстиле. Это открывает путь к массовой персонализации и созданию одежды с интегрированными функциональными элементами, такими как сенсоры или нагревательные элементы, на стадии производства. Такие инновации, как 3D-печать полимерных структур на ткани (например, Stratasys 3DFashion™) и создание гибких материалов (метод DefeXtiles), станут более доступными и распространёнными.

Устойчивое производство и экологические инновации

С ростом экологических требований и запросов общества, устойчивое производство и экологические инновации становятся приоритетными направлениями исследований:

• Биотекстиль и возобновляемые ресурсы: Разработка и внедрение новых экологически чистых материалов из возобновляемых источников, таких как банановые волокна, волокна из водорослей, а также использование отходов переработки хурмы и кактусов. Эти материалы обещают быть не только устойчивыми, но и обладать уникальными функциональными свойствами.
• Переработка отходов: Актуальным направлением является развитие технологий для вторичной переработки текстильных отходов. Особое внимание уделяется химическим методам разделения смесовых тканей (например, полиэстера и хлопка) с использованием гидротермального процесса. Это позволяет эффективно выделять каждый компонент для последующего повторного использования, значительно снижая нагрузку на окружающую среду.
• Доступные комплексы поиска пороков: Разработка приемлемых по цене комплексов поиска пороков (дефектов) при выработке текстильных полотен, основанных на доступных технических средствах, является критически важной задачей. Это позволит малым и средним предприятиям внедрять высокоэффективный контроль качества без чрезмерных капитальных затрат.

В целом, инновационные технологии в текстильной и легкой промышленности охватывают широкий спектр исследований: от технологии и производства нитей, тканей, трикотажа и нетканых материалов до дизайна, производства одежды и обуви, оборудования, химии, экологии, экономики, менеджмента, стандартизации и товароведения. Это свидетельствует о комплексном и многовекторном развитии отрасли в стремлении к более эффективному, устойчивому и интеллектуальному будущему.

Заключение

Современное ткацкое производство стоит на пороге новой эры, где автоматизация перестала быть просто инструментом повышения производительности, превратившись в катализатор глубоких трансформаций всей отрасли. Как показал наш обзор, системы автоматического регулирования (САР) и автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) являются ключевыми факторами, определяющими конкурентоспособность и устойчивое развитие текстильных предприятий.

Мы увидели, что от базовых принципов САР, обеспечивающих точное управление натяжением нитей и формированием зева, до сложных интеллектуальных систем «умных фабрик», интегрирующих Интернет вещей, искусственный интеллект и машинное обучение, каждый аспект производственного цикла подвергается глубокой модернизации. Роботизированные комплексы и 3D-печать открывают беспрецедентные возможности для производства, дизайна и кастомизации продукции, в то время как цифровые системы управления и САПР сокращают сроки разработки и минимизируют отходы.

Внедрение широкого спектра датчиков — от традиционных датчиков утка и энкодеров до инновационных гибких текстильных сенсоров и pH-датчиков — является основой для сбора данных, питающих современные алгоритмы управления. Программируемые логические контроллеры (ПЛК) различных конфигураций остаются надежным «мозгом» локальных систем, обеспечивая их автономное и эффективное функционирование.

Особое значение приобретают нейросетевые технологии и глубокое обучение, которые кардинально меняют подходы к контролю качества, позволяя системам машинного зрения выявлять мельчайшие дефекты ткани с феноменальной скоростью и точностью, недостижимой для человека. Математические модели и автоматизированная расшифровка тензограмм оптимизируют ключевые технологические процессы, а интеграция ИИ и блокчейна повышает прозрачность цепочек поставок и этичность выбора поставщиков, отвечая на запросы устойчивого развития.

Однако путь к полной автоматизации не лишен вызовов. Высокие капитальные затраты на оборудование, текущие расходы на обслуживание и обучение персонала, а также потенциальные технические проблемы требуют тщательного экономического обоснования. Острый кадровый дефицит и необходимость в формировании новых компетенций (программирование, мехатроника) становятся критически важными аспектами, требующими системного подхода к модернизации образования и подготовке специалистов. Сравнительный анализ динамики роботизации, в частности в России, показывает необходимость ускоренного внедрения роботизированных систем для сокращения отставания от глобальных лидеров и достижения амбициозных национальных целей.

Перспективные направления исследований указывают на дальнейшее развитие «умных» тканей с углубленной интеграцией ИИ, создание миниатюрных сенсоров, расширение функционала носимых устройств, а также новые возможности в роботизированных системах и 3D-печати. Устойчивое производство, биотекстиль, инновационные методы переработки отходов и разработка доступных комплексов поиска пороков остаются в фокусе внимания, формируя экологически ответственное и ресурсоэффективное будущее отрасли.

В заключение, можно утверждать, что будущее ткацкого производства неразрывно связано с комплексным и глубоким внедрением систем автоматического регулирования. Это требует не только инвестиций в технологии, но и стратегического планирования, адаптации образовательных программ и готовности к постоянным инновациям. Только такой многовекторный подход позволит текстильной промышленности успешно преодолеть текущие вызовы и реализовать свой огромный потенциал в создании высококачественной, функциональной и устойчивой продукции.

Список использованной литературы

1. Автоматизированная система управления технологическим процессом (АСУ ТП) // ТВЭЛЛ. URL: https://twell.ru/services/asu-tp/ (дата обращения: 10.10.2025).
2. Автоматизированная система управления технологическим процессом // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%A1%D0%A3_%D0%A2%D0%9F (дата обращения: 10.10.2025).
3. Автоматизированная система управления в легкой промышленности. Цифровые решения в производстве // Текстильлегпром. URL: https://www.legpromexpo.ru/articles/avtomatizirovannaya-sistema-upravleniya-v-legkoy-promyshlennosti-tsifrovye-resheniya-v-proizvodstve (дата обращения: 10.10.2025).
4. Автоматизированные системы управления технологическими процессами: что это такое и как расшифровывается аббревиатура АСУ ТП // Клеверенс. URL: https://www.cleverence.ru/blog/chto-takoe-asu-tp-rasshifrovka-naznachenie-i-vidy/ (дата обращения: 10.10.2025).
5. АВТОМАТИКА В ТЕКСТИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: СОВРЕМЕННЫЕ РЕШЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/avtomatika-v-tekstilnoy-promyshlennosti-sovremennye-resheniya-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 10.10.2025).
6. Автоматизация в текстильной промышленности // Электронный каталог библиотеки НТИ. URL: http://lib.chuvsu.ru/elcat/aut.php?id=32497 (дата обращения: 10.10.2025).
7. Автоматизация ткацкого производства // Ткани и трикотаж. URL: https://tkach.club/blog/avtomatizatsiya-tkatskogo-proizvodstva (дата обращения: 10.10.2025).
8. АСУ ТП — это, принципы построения, уровни, выбор, параметры, настройки // Группа компаний «Сибирь». URL: https://www.gksib.ru/info/asu-tp (дата обращения: 10.10.2025).
9. Виды и классификация контроллеров автоматизации // Admaer. URL: https://admaer.ru/blog/vidy-i-klassifikaciya-kontrollerov-avtomatizacii (дата обращения: 10.10.2025).
10. Датчики для импортируемых / индийских текстильных машин // Katlax. URL: https://katlax.com/ru/%D0%B4%D0%B0%D1%82%D1%87%D0%B8%D0%BA%D0%B8-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D0%B8%D0%BC%D0%BF%D0%BE%D1%80%D1%82%D0%B8%D1%80%D1%83%D0%B5%D0%BC%D1%8B%D1%85-%D0%B8%D0%BD%D0%B4%D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%B8%D1%85-%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD.html (дата обращения: 10.10.2025).
11. Как гибкие датчики давления в текстиле формируют будущее умных тканей // Ming Hope Technology. URL: https://www.minghopetech.com/flexible-pressure-sensors-in-textiles/ (дата обращения: 10.10.2025).
12. Как тканевые датчики обеспечивают безопасность на опасных производствах // РГУ им. А.Н. Косыгина. URL: https://kosygin-rgu.ru/news/kak-tkanevye-datchiki-obespechivayut-bezopasnost-na-opasnyh-proizvodstvah (дата обращения: 10.10.2025).
13. Каталог-справочник. Красильно-отделочное оборудование. Ч. I и II. Ивановское СКБ КОО, 1971, с. 302 и 264.
14. Китай поставил рекорд роботизации // Независимая газета. URL: https://www.ng.ru/economics/2025/10/05/10098_kitai.html (дата обращения: 10.10.2025).
15. Контроллер: что такое, как работает, основные принципы // Skyeng. URL: https://skyeng.ru/articles/kontroller-chto-eto-takoe-kak-rabotaet-osnovnye-printsipy/ (дата обращения: 10.10.2025).
16. Контроллеры автоматизации: устройство и виды // Технологика — АСУ ТП. URL: https://techno-logika.ru/blog/kontrollery-avtomatizatsii-ustrojstvo-i-vidy (дата обращения: 10.10.2025).
17. Контроль качества с помощью систем машинного зрения Altami // AlElSo. URL: https://www.alelso.ru/kontrol-kachestva-s-pomoschyu-sistem-mashinnogo-zreniya-altami/ (дата обращения: 10.10.2025).
18. Контроль качества тканей компьютерным зрением // ML Sense. URL: https://ml-sense.com/kontrol-kachestva-tkanej-kompyuternym-zreniem/ (дата обращения: 10.10.2025).
19. Кручинина Р. А. Машины для механической отделки тканей. М.—Л., «Машиностроение», 1965, 271 с.
20. Новый датчик для умного текстиля выживает даже в стиральной машине // Хайтек. 2020. 12 ноября. URL: https://hightech.fm/2020/11/12/sensor-smart-textile (дата обращения: 10.10.2025).
21. Новости — Для контроля качества стеклоткани машинное зрение стало источником энергии // Zhongke Innovation. URL: http://www.zk-vision.com/news/173.html (дата обращения: 10.10.2025).
22. ОБОСНОВАНИЕ И АПРОБАЦИЯ СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ ТЕКСТИЛЬНОЙ И ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ // Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45155338 (дата обращения: 10.10.2025).
23. Обзор процессов отделки ткани // ChiuVention. URL: https://www.chiuvention.com/ru/fabric-finishing-process-overview/ (дата обращения: 10.10.2025).
24. О СРЕДСТВАХ АВТОМАТИЗАЦИИ // Технология текстильной промышленности. URL: https://ivti.ru/f/technology/issues/3-2015/05.pdf (дата обращения: 10.10.2025).
25. ПРОИЗВОДСТВО ТЕКСТИЛЬНЫХ ИЗДЕЛИЙ // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_398063/b3829b357f86f34538df01e8a939f848c40833a6/ (дата обращения: 10.10.2025).
26. Программируемый логический контроллер // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D1%83%D0%B5%D0%BC%D1%8B%D0%B9_%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D1%80 (дата обращения: 10.10.2025).
27. Применение нейросетевых технологий в задачах контроля качества изделий текстильной промышленности // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-neyrosetevyh-tehnologiy-v-zadachah-kontrolya-kachestva-izdeliy-tekstilnoy-promyshlennosti (дата обращения: 10.10.2025).
28. Расторгуев А. К. Системы автоматического управления машинами при отделке ткани. М.: Легкая индустрия, 1977.
29. Расторгуев А. К. Автоматика для пропуска швов ткани на машинах отделочного производства // Технология текстильной промышленности. Изв. вузов. 1962. № 4. С. 122—126.
30. Расторгуев А. К. и др. Устройство для обнаружения шва ткани. Авт. свид. № 306212, кл. 06 с 13/02, 1972, с. 1—2.
31. 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.
32. 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.
33. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММЫ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАСЧЕТА ОПТИМАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ВЫРАБОТКИ ПЕТЕЛЬНОЙ ТКАНИ С МИНИМАЛЬНЫМ НАТЯЖЕНИЕМ КОРЕННОЙ ОСНОВЫ // Фундаментальные исследования (научный журнал). URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=41661 (дата обращения: 10.10.2025).
34. Разработка теоретических и методологических принципов создания систем компьютерного зрения для автоматизации контроля качества текстильных материалов // disserCat. URL: https://www.dissercat.com/content/razrabotka-teoreticheskikh-i-metodologicheskikh-printsipov-sozdaniya-sistem-kompyuternogo-z (дата обращения: 10.10.2025).
35. Smart Sensing – «умная» ткань для одежды нового поколения // Naked Science. URL: https://naked-science.ru/article/hi-tech/smart-sensing-umnaya-tkan-dlya-odezhdy-novogo-pokoleniya (дата обращения: 10.10.2025).
36. Системы автоматического регулирования // Chipmaker.ru. URL: https://www.chipmaker.ru/topic/26359/ (дата обращения: 10.10.2025).
37. Ткацкое производство // Большая российская энциклопедия. URL: https://bigenc.ru/technology/text/4193566 (дата обращения: 10.10.2025).
38. Ткацкое производство (ткачество) // ТЕХНОТЕКС. URL: https://texnotechs.ru/tkatskoe-proizvodstvo/ (дата обращения: 10.10.2025).
39. Ткацкое производство // Энциклопедия моды и одежды. URL: https://fashion.academic.ru/2056/%D0%A2%D0%9A%D0%90%D0%A6%D0%9A%D0%9E%D0%95_%D0%9F%D0%A0%D0%9E%D0%98%D0%97%D0%92%D0%9E%D0%94%D0%A1%D0%A2%D0%92%D0%9E (дата обращения: 10.10.2025).
40. ТКАНЫЕ СЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ БЕСПРОВОДНЫХ НАТЕЛЬНЫХ СЕТЕЙ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tkanye-sensornye-sistemy-dlya-besprovodnyh-natelnyh-setey (дата обращения: 10.10.2025).
41. Текстильная промышленность // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A2%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%BC%D1%8B%D1%88%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C (дата обращения: 10.10.2025).
42. Технология отделочного производства // Традиции текстиля. URL: https://tradtex.ru/news/tekhnologiya-otdelochnogo-proizvodstva.html (дата обращения: 10.10.2025).
43. Типовые системы АСУ ТП – структура, функции и требования // ИЗМЕРКОН. URL: https://izmerkon.ru/articles/tipovye-sistemy-asu-tp-struktura-funkcii-i-trebovaniya (дата обращения: 10.10.2025).
44. Умные ткани и носимые устройства: как новые технологии меняют спорт // Инновации в науке и спорте. URL: https://sport-science.ru/umnye-tkani-i-nosimye-ustrojstva-kak-novye-tehnologii-menyayut-sport/ (дата обращения: 10.10.2025).
45. Что такое датчик и что он делает? // Dewesoft. URL: https://dewesoft.com/ru/daq/what-is-a-sensor (дата обращения: 10.10.2025).
46. Что такое текстильные датчики и транспондеры? // rfidhy. URL: https://rfidhy.com/ru/what-are-textile-sensors-and-transponders/ (дата обращения: 10.10.2025).
47. ЭВОЛЮЦИЯ ТЕКСТИЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ: ОТ РУЧНОГО ТКАЧЕСТВА ДО АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОИЗВОДСТВА // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-tekstilnyh-tehnologiy-ot-ruchnogo-tkachestva-do-avtomatizirovannogo-proizvodstva (дата обращения: 10.10.2025).
48. ЭСБЕ/Ткацкое производство // Викитека. URL: https://ru.wikisource.org/wiki/%D0%AD%D0%A1%D0%91%D0%95/%D0%A2%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B8%D0%B7%D0%B2%D0%BE%D0%B4%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE (дата обращения: 10.10.2025).