基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析研究_谢崇权.pdf

第 卷第期 年月 收稿日期：作者简介：谢崇权（），男，湖北利川人，学士，工程师，研究方向为卷制包装设备优化管理；赵一夫（），男，湖北利川人，学士，助理工程师，研究方向为设备预防性维修。基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析研究谢崇权，赵一夫，王安宽（湖北中烟工业有限责任公司恩施卷烟厂，湖北 恩施 ）摘要：为提高卷烟生产产量，同时降低卷烟包装机的维修成本，提出了一种基于聚类方法和神经网络方法的卷烟包装机运行模式监测及故障预测技术。通过引入稳定因子判断包装机的运行模式，当稳定因子小于或等于阈值表示设备处于稳定模式，反之则为过渡模式。通过聚类方法对得到的数据进行处理，设定 检验值与平方预测误差 为监测的统计值，当统计值超过限值则判断为出现故障，对故障数据进行记录，并通过神经网络方法对下一次故障时间及故障区域进行预测。通过泊松分布计算部件库存容量，在确保库存充足的情况下，在下一次故障之前及时更换机器部件，以避免停机给生产带来巨大影响。最后通过示例分析，证明了该方法的有效性。关键词：卷烟包装机；聚类方法；神经网络；模式检测与故障分析中图分类号：；文献标志码：文章编号：（），（，）：，；，：；引言近年来，卷烟生产的质量和生产力有所下降，使得卷烟生产的成本增加，导致烟草的价格上涨。卷烟包装机作为卷烟生产过程中至关重要的环节，与生产成本密切相关。由于传统的人工包装效率 （）低，且容易出现错误，卷烟包装机应运而生，随着科技的发展，卷烟包装机也向智能化和高速化发展，但是一旦出现故障也会导致高额的维修费用，并且严重影响卷烟的生产效率。在卷烟生产过程中，非计划停机时间、包装机定期维护所需要的时间、劳动力和维护成本是阻碍工厂生产效率的主要因素。在出现非计划故障停机时，为解决硬件故障将会导致产品延迟供应，进而使得生产效率过低。因此，在现代生产系统中，为提高生产效率，同时确保产品质量不受影响，对卷烟包装机的运行状态进行监测，实时诊断故障是非常重要的。由于数字技术的重大创新，物联网系统、预测性维护和大数据等相关技术的组合（工业）在工业上广泛应用，在提高生产力的同时，保证了产品的质量，降低了生产费用，生产过程中的安全性也得到提升。由于工业 的全球化势头在不断增强，其影响范围也在不断扩大，要想在市场竞争中脱颖而出，就必须紧跟市场趋势。因此，本文提出了一种基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析方法，利用机械控制工艺和物联网技术，建立一个监测生产线整体设备有效性的数据库，判断包装机的运行状态。该方法是在神经网络的基础上，利用聚类方法处理测量数据，然后提出了一种预测性维护方法，旨在卷烟包装机故障发生之前对故障进行估计并提前进行预测维护，最后通过仿真分析，说明了该模型的准确性。卷烟包装机 卷烟包装机的工作原理包装机是一种用柔性材料覆盖全部或部分单个物品，然后用纸或塑料薄膜包装小物件的系统。世界上第个包装机由英国 在 世纪末发明，随着时代发展，包装机向着高效化和智能化发展，并代替人力广泛应用于工业生产中。超高速卷烟包装装置由烟包包装机、玻璃纸封口机和烟盒包装机部分组成。目前速度最快、最先进的烟草包装设备是由意大利公司设计的超高速包装装置。烟盒包装机的标准运行速度是 个 ，运行过程如图所示。图包装机运行过程首先在运输通道中布置纸箱，纸箱通过运输通道移动，在靠近推进器后停止，装载机组从输送机中获取纸箱并通过料斗自动供给坯料；然后通过喷雾器进行胶合阶段，在下一个纸箱接近时停止；最后通过推杆将产品插入两轮便可完成包装，通过出口带运出包装后的产品。数据收集和处理在超高速烟盒包装机运行过程中，运行模式随速度变化而变化。因此，可以通过速度传感器得到速度值，进而分辨不同的运行模式。在离线监控建模阶段，需要从大量运行数据中识别出稳定模式和过渡模式。引入稳定因子（）进行判断。如果 小于或等于阈值，则表示设备处于稳定模式，否则表示设备处于过渡模式，计算公式为 （）为传感器监测到的最大速度；为传感器监测到的最小速度；为设备允许的最大速度值。为了克服测量误差，采用平滑滤波的方法得到平均数据，计算出卷烟包装机运行于稳态模式的平均值。然后通过 聚类方法对数据进行处理，实现过程如图所示。图 算法流程 将个点放置到由数据点对象所表示的空间中。这些点代表初始群中心。将每 个 对 象 分 配 给 对 应 的 最 近 中 心 所 在的组。在分配了所有对象后，重新计算个中心的位置。重复步骤和步骤，直到中心不再移动为止。这 就 可 以 将 对 象 分 成 组，计 算 出 要 最 小 化的量。通过对数据进行聚类，可以获得数据的分布，观察每个聚类的特征，并对特定的聚类进行进一步研究，实现对数据预处理。谢崇权等：基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析研究自动控制与检测 平均故障时间计算为了便于对故障进行预测，首先需要根据过去的故 障 历 史 数 据 计 算 出 机 器 的 平 均 故 障 时 间（）。设为故障时间，则可靠性函数（）、故障函数（）以及故障率函数（）可表示为：（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）后续需要根据该数据给出备 用 机器的 运行指令。卷烟包装机运行监测与故障分析 运行监测模型由前文可知，根据稳定因子 的值可以区分包装机不同的工作模式。当包装机处于稳态模式时，选择速度值大于平均值的数据作为有效数据，定义监 测 统 计 量 分 别 为和 ，其 中，为 检验值，描述了预测变量的变化，为平方预测误差，采用具有最小欧氏距离的监测模型，在线计算当前统计量，公式为 （，）（）为分数向量；为由归一化建模数据构成的协方差矩阵对应的特征值组成的对角矩阵；，为利用监测模型的均值和标准差得到的归一化电流有效数据；，为，的共轭；为预测值矩阵。将个监测统计量分别与预定的控制极限值进行比较。如果个监测统计数据都在预定值的正常区域内，则卷烟包装机处于正常运行。反之则运行异常，需要对包装机进行停机，然后进行故障处理。基于人工神经网络的故障处理人工智能被定义为计算机或机器执行类似人类的任务（如推理、预测）的能力 。为了更好地处理包装机故障，首先对该停机信号进行记录，然后通过机器学习，当数据足够多时，就能够预测出机器下一次停机的时间，并提前更换和启动机器的备用部件。本文采用神经网络方法进行故障预测，人工神经元之间的每个连接都可以进行信号传递 。通常，信号用实数表示，每个人工神经元的输出都是由输入之和所表示的非线性函数计算出来。神经网络方法的输入和输出如图所示，其中，输入为当前停机时刻的数据，输出为下一次停机时的预测数据。图神经网络的输入和输出根据故障数据计算，参考包装机各部件的数量，可以得到系统的运行效率为 。为保证效率，在停机的情况下，相关设备必须可用，并能快速更换。这样就能够通过减少机器停机时间来提高生产效率。根据泊松分布确定各机器部件库存为 （）为每个间隔的平均事件数；为设备数；为子系统数；为工作年份；为周期。在库存充足的情况下，根据神经网络的输出，在预测到下一次故障发生之前，及时更换故障部件，就可以有效避免机器停机，提高运行效率。示例分析卷烟包装机的可靠性和故障率随时间变化关系如图所示。从图中可以看出，在发生最后一次故障后周左右，包装机的可靠性下降到，在个月以后包装机的故障率上升为 ，相当于机器已经报废，所以及时对故障进行清除，避免故障的发生具有实际意义。图卷烟包装机可靠性和故障率变化应用神经网络可以存储经验知识，预测故障发 （）生时间。在学习阶段使用训练样本和网络进行权重更新。在测试阶段，引入 个测试样本，并期望系统能够在故障实际发生前 内对故障进行预测。图给出了 个测试样本的预测结果，展示了故障预测准确率。从图中可以看出，经过训练后的系统对包装机的故障 预 测准 确 率 均 能 保 持 在 以上，对于 个测试样本的准确率求取平均值，可以得到系统的平均准确率可以达到。图预测测试结果表为 个样本的故障预测时间，根据数据计算可以得到系统估计故障的平均计算值为 ，在实际情况下为 。由此可以看出本文方法的有效性。表故障预测时间样本编号预测时间实际故障时间样本编号预测时间实际故障时间 结束语本文首先介绍了卷烟包装机的工作原理，利用速度传感器收集数据，通过 聚类处理获得的数据。然后根据收集的数据判断包装机的运行模式，处于故障时立刻停机，传递停机数据，通过人工神经网络预测下一次停机时间和故障部件，利用平均故障时间计算出各机器部件库存，在故障停机之前提醒工作人员及时更换故障部件，有效提高机器的运行效率，降低因设备故障导致的成本浪费和产量降低。最后通过仿真分析验证了该预测方法的准确性，证明了该方法未来应用于工业中的可能性。参考文献：罗莉 工业 背景下我国工程机械行业数字化转型思考 天津中德应用技术大学学报，（）：尤志嘉，刘紫薇工业 驱动下建筑业智能化转型升级战略研究建筑经济，（）：蒋桂平，赖显渺，凌维生中国制造 与工业 的必然性分析 装备制造技术，（）：，（）：雷国星，喻树洪，王文鼎，等卷烟包装机条烟人工分拣系统的改进与应用现代制造技术与装备，（）：王伟，李钰靓，楼卫东，等超高速小盒包装机多工况过程故障监测与诊断方法中国烟草学会学术年会优秀论文集，：杨雄伟，赵峰，赵林仙，等基于 的自适应概率整形信号相位恢复算法光学学报，（）：沈秀娟，薛烁一种加权 聚类算法及其应用曲靖师范学院学报，（）：胡志山电子产品寿命模拟中 系统测算法电子产品世界，（）：，（）：，（）：，：陶 雪 琼人 工 智 能 时代人机社 会 性 交 互 设 计 研 究无锡：江南大学，李晓黎 人工智能技术在机器设备剩余使用寿命预测中的应用山西大学学报（自然科学版），（）：佘勇，冯银汉，王燕兵人工神经网络在汽车发动机故障诊断中的运用 南方农机，（）：邹静，高智慧，王宁人工神经网络在模式识别中的应用方法 第 九 届 中 国 指 挥 控 制 大 会 论 文 集，：张永明，李振兴关于泊松分布法的集成电路寿命分析 电子元器件与信息技术，（）：