ZJ116A卷接机单支重量加工精度的优化研究

2023-11-27赵素菲陆剑锋陈仁勇陈智鸣

中国新技术新产品 2023年20期

赵素菲陆剑锋陈仁勇陈智鸣李莺

（广西中烟工业有限责任公司南宁卷烟厂，广西南宁 530000）

ZJ116A机型配备了常德烟机公司自主研发的烟支质量检测系统，确保了核心电控技术的自主掌控，在机械方面也进行了较多升级与创新。重量标准偏差是卷接机重要的设备过程能力指数，也是衡量烟支重量稳定性的指标。经统计，2021年卷烟高速机ZJ116A生产的产品重量标准偏差平均为20.55mg，重量标准偏差平均合格率为78%，低于南宁卷烟厂85%的平均值。烟支重量波动大会直接影响吸阻稳定性，并最终影响感官效果，消弱真龙品牌的竞争力。

为改善烟支的重量标准偏差，魏明月等[1]分析了卷烟成型过程中可能造成烟支克重偏差波动的主要影响因素，针对影响单支克重偏差的平准器磨损、吸丝腔瓷轮磨损和烟舌磨损进行研究，确定平准器更换标准，改进吸丝腔导轨运行方式，确定烟舌更换标准，有效降低了卷烟单支克重偏差。陈智鸣等[2]研究了PROTOS70型卷接机不同回丝量对烟支重量标准偏差的影响。黄玉等[3]通过梯度试验确定二次梗丝剔除量对烟支重量标准偏差的影响。钱文聪等[4]发现PT70卷烟机运行参数中小风机转速、回丝量以及VE风室负压是对烟支重量稳定性影响较大的运行参数。通过DOE试验获得烟支重量标准偏差，从而确定各运行参数对烟支重量稳定性的影响，并对运行参数进行优化，以提高烟支重量稳定性。常用的试验设计方法包括部分析因设计、Plackett-Burman和响应曲面优化（RSM）试验等，当考察因子较多时，这类方法的试验次数也比较多。因此该文提出一种新的设计方案，只需要较少的试验次数就可以得到最优方案。

1 试验准备

1.1 材料和设备仪器

材料为真龙（起源）牌号合格成品烟丝及辅材。设备为ZJ116A型卷接机1台（中国常德）。电子天平为ML203型，感量0.001g（瑞士梅特勒·托利多公司）。综合测试台采用型号为OMERICA的测试台（北京欧美利华公司）。质量工艺规范为0.975g±0.070g。

1.2 试验方法

BRADLEY JONES等[5]（2011）提出了一种新的设计方案，称为确定筛选试验设计（DSD）。确定性筛选试验设计（DSD）使用会议矩阵（Conference Matrices[6]）构造。会议矩阵是一个m×m矩阵C，其中m是偶数。矩阵C在对角线上具有0值，非对角线元素等于1或-1，并且满足C'C=（m-1）Im×m。对于k个连续因子的情况，如果k是偶数，使用一个k×k的会议矩阵来定义设计的k次试验，其中负值-C定义了折叠试验。为了确保模型可估计，添加一个中心点，包括截距、主效应和二次效应。在确定性筛选设计中，每个因子取3个水平（如-1、0、+1）。试验规模不会很大，一般等于因子数量的2倍加1，它生成的核心机理简要描述如下：随机产生一个初始设计。初始设计中除最后一行之外的每个奇数行均有且只有一列为0（每列只有一次为0的机会），其余列均是在（-1，+1）中分布的随机非零整数函数，每个偶数行是其前一行的折叠设计，即其值等于前一行中的每个值乘以-1，最后一行的所有列均为0。然后计算整个设计矩阵的行列式值。如果改变初始设计中某个奇数行非零列的取值，该行列式值也会发生变化。当通过特定的算法找到行列式值的最大值时，其所对应的设计矩阵就是该文要找的确定性筛选设计。

1.3 试验因子确认

技术攻关小组对卷制过程进行梳理，并对卷制过程的输入、输出进行分析，以识别影响ZJ116A机台重量标准偏差的怀疑因子，通过CE矩阵法，对输出影响程度进行打分。结合因子是否可计量、试验改变的难易程度、生产调整等实际情况，从而筛选得出试验因子。可控因子、高低水平和中心点、技术规格见表1。

表1 试验因子高、低水平

1.4 试验设计

确定性筛选试验水平组合见表2。对6个连续因子来说，表2显示了确定性设计（1～13组），加上4个对应假因子的额外试验（14～17组），具有如下特征：在确定性筛选设计中，每个因子取3个水平（如-1、0、+1）。每对行都是一个折叠对，每个偶数行的值都是上一行乘以-1。设计的折叠特性去除了双因子交互作用与主效应的混杂。每个因子都会在3次试验中被设置为中心值，这种设置与设计的构造使所有二次效应都可估计。结果指标为重量标准偏差，属性连续性数据，目标望小。

表2 确定性筛选试验水平组合

从6个连续因子的设计相关性色图（如图1所示）可以看出，主效应与所有双因子交互作用、纯二次效应都不相关，没有任何效应与其他效应完全混杂。

图1 相关性色图

1.5 试验安排

根据试验设计，需要做17次试验，每次试验需要机台操作员和设备调整人员根据表2内容调整各因子参数水平或机械位置，机台运行正常后开始取样。ZJ116A有前、后2个通道，前、后道内、外排每组样本每次取样100支烟，共取4组样本，将样本装袋并标记试验次序，送综合测试台进行测试。

2 试验结果

2.1 试验数据

该文以ZJ116A后通道数据分析为例，样本统计结果见表3。通过关键因子水平组合，一共进行17次试验，记录每次试验抽测结果（重量均值和重量标准偏差）。从表3可以看出，重量均值全部在工艺规格（0.975g±0.070g）范围内。

表3 烟支测试结果

2.2 数据分析

2.2.1 因子构建模型

选取重量（后）SD为目标Y，将因子风力负压、针辊供丝系数、流化床负压、吸丝带张紧气压、烟梗挡风板、劈刀盘与修整器距离以及间的交互二阶因子放入库中，构建数据模型效应。

2.2.2 拟合模型分析

使用前向逐步回归拟合模型，并通过效应汇总P值确认重要因子，拟合R2和调整R2，确认模型的可靠性。以P值小于0.05为重要因子，确认关键因子为流化床负压、针辊供丝系数、针辊供丝系数×劈刀盘与修整器距离、烟梗挡风板。拟合R2为0.84，调整R2为0.67。方差分析（ANOVA）F比为7.37，表明组间差异远大于组内差异。模型残差分布随机，并没有呈现特定的形状。数据模型分析有效。

2.3 预测刻画器分析

考虑真龙（起源）牌号筛梗量，流化床负压为0kPa，烟梗挡板不超出7.5，可以满足70g以内一分钟筛梗量。刻画器的重量标准偏差预测如图2所示，当拉动每个因子的虚线时，其他相关因子虚线位置会发生相应变动，从而找到因子的最优水平位置组合和重量标准偏差“Y”的最小值（意愿值越小越好）。当风力负压为100kPa，针辊供丝系数为81，劈刀盘与修整器距离为0.4mm时，输出理论重量标准偏差预测值16.7mg（置信区间为14.7mg～18.7mg）。

图2 重量标准偏差预测刻画器

3 讨论

DSD的设计思想基于帕雷托法则（Pareto Principle）[7]，即在涉及多个因素的系统中，只有少数因素和低次项的交互作用对结果起决定性作用。因此，一般情况下，试验结果不会与所有因素的一次项、平方二次项和交互二次项都显著相关。根据该原则，DSD试验设计中只需要考虑少数重要的因素和低次项的交互作用。通过合适的试验设计，DSD最少只需2k+1次试验即可获得一次项、平方二次项和交互二次项的回归方程。当考察因素的个数k较大时，该次数远小于n=2（k+1）+k（k-1）/2。

此外，DSD试验设计还通过合理安排试验方案，使一次项和二次项（包括平方项和交互项）间正交，即彼此间的相关性很小。这样可以进一步减少试验次数，同时达到多元回归分析的目的。这种设计思想能够有效降低试验成本，节省时间和资源，同时能得到可靠的回归方程。

确定性筛选试验（DSD）在医学、生物、半导体等领域都有广泛应用。试验次数通常只比因子数的2倍稍多，表明对6个或6个以上的因子，通常只需要进行稍多于因子数2倍的试验。在确定性筛选设计中，双因子交互作用被完全混杂，表明可以独立估计每个因子的主要效应，而没有双因子交互作用的干扰，可以有效评估每个因子的影响。此外，确定性筛选设计中的模型通常包括主效应和二次项，表明可以估计所有二次效应，这对识别和解释非线性关系非常有用。

值得注意的是，预测刻画器给出的因子的最优值和结果指标的预测值是以数据拟合模型的可靠性为依据的。