基于健康管理的卷烟厂卷接设备智能维修系统研究与应用

刘宇，吴神风，王艺尧，梁孝东，冉倩

（湖北中烟工业有限责任公司恩施卷烟厂，湖北 恩施 445000）

随着全球卷烟行业的快速发展，卷烟厂面临着生产效率提升和生产成本降低的挑战。卷接设备是卷烟生产过程中至关重要的环节，然而，由于设备故障引发的生产中断和维修周期长，严重影响了生产效率和经济效益。为解决卷接设备故障和维修问题，提出了基于健康管理的智能维修系统。该系统结合了健康监测、故障诊断和维修优化等技术，通过实时监测设备状态、预测故障、生成最优维修方案以及监控维修过程，提高了维修效率和设备可靠性。

1 卷接设备的故障和维修需求分析

1.1 常见的卷接设备故障类型和影响

卷接设备是卷烟生产线中关键的工艺设备之一，其稳定运行对于保障生产效率和产品质量至关重要。然而，卷接设备常常面临各种故障，导致生产中断和生产线效率下降。以下是常见的卷接设备故障类型及其可能的影响：（1）传动系统故障。如齿轮磨损、轴承故障等。这会导致设备运行不稳定，甚至停机，严重影响生产效率。（2）电气系统故障。如电机故障、电线接触不良等。这可能导致设备无法正常启动或停机，使生产线处于停工状态。（3）机械部件故障。如切刀磨损、滚轮断裂等。这会导致产品质量下降、生产线停机和设备损坏。（4）控制系统故障。如传感器故障、PLC控制器故障等。这可能导致设备无法准确感知和响应操作信号，影响生产线的自动化程度。这些故障会带来生产线停机、产品质量下降以及维修成本增加等一系列不良影响，因此，对卷接设备故障进行及时有效的维修是至关重要的。

1.2 维修需求与维修效率之间的挑战

卷接设备的维修需求与维修效率之间存在一系列挑战，主要包括以下几个方面：（1）维修资源分配。卷接设备的维修通常需要涉及多个专业领域的维修人员，例如，机械、电气和自动化等。合理分配维修资源是确保维修效率的重要因素之一。（2）故障诊断与定位。快速准确地诊断故障并定位故障点是提高维修效率的关键。然而，由于设备结构复杂和故障可能多样化，故障诊断和定位存在一定难度。（3）维修方案生成。根据故障类型和维修资源的实际情况生成最优的维修方案是提高维修效率的关键步骤。维修方案的制定应考虑维修时间、维修成本和维修可行性等因素，以最大程度地减少生产中断时间和成本。（4）维修过程监控。对维修过程进行实时监控和跟踪，可以及时发现维修中的问题和延误，并采取相应措施进行调整和优化。这些挑战使得卷接设备的维修需求变得复杂而多样化。为了提高维修效率和设备可靠性，需要引入基于健康管理的智能维修系统，结合传感器数据、故障预测模型和优化算法等技术，实现故障预测、快速诊断和最优维修方案生成，以实现卷接设备的智能化维修管理。

2 基于健康管理的智能维修系统设计

2.1 故障预测模型构建

（1）数据收集和预处理。①数据采集。利用传感器和监测设备获取卷接设备的实时运行数据，包括振动、温度、电流等参数。②数据清洗和预处理。对采集的数据进行噪声过滤、异常值处理和数据归一化等预处理操作，以确保数据的准确性和一致性。

（2）机器学习算法应用。①特征提取。从预处理后的数据中提取与故障相关的特征，如频域特征、时域特征和统计特征等。②模型选择与训练。基于提取的特征，选择适当的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或深度学习算法等，并利用历史故障数据对模型进行训练和优化。③故障预测。利用训练好的模型对实时数据进行预测，识别可能发生的故障，并提供预警信息。

（3）模型评估和验证。①数据集划分。将历史数据划分为训练集和测试集，用于模型的评估和验证。②性能评估指标。通过计算准确率、召回率、F1 值等指标来评估故障预测模型的性能。③模型优化。根据评估结果对模型进行优化，例如，调整模型参数、引入特征选择方法或使用集成学习算法等。

2.2 智能维修系统架构

（1）故障诊断模块。①传感器数据分析和处理。对实时采集的传感器数据进行实时监测和分析，识别异常信号并提取特征。②故障原因识别。基于故障预测模型的输出结果和故障数据库，对故障进行准确定位和诊断，确定故障的具体原因。

（2）维修方案生成模块。①维修资源优化。结合设备的故障类型和维修资源的可用性，通过智能调度算法合理分配维修人员和设备，以提高维修效率和降低成本。②最优维修方案生成。根据故障诊断结果和维修资源的情况，生成最优的维修方案，包括维修步骤、所需零部件和维修时间等，以最小化停机时间和维修成本。

（3）维修过程监控模块。①实时数据采集和监测。通过传感器和监测设备实时采集维修过程中的关键数据，包括温度、振动和压力等。②维修进展跟踪和反馈。监控维修过程中的进展情况，及时反馈维修人员的操作结果，并提供实时的维修状态和报警信息。

通过以上模块的协同工作，基于健康管理的智能维修系统能够实现故障的预测、快速诊断和最优维修方案的生成，提高卷接设备的可靠性和维修效率，从而减少生产线停机时间，降低维修成本，并提升产品质量和生产效率。

2.3 系统优势和局限性

基于健康管理的智能维修系统在卷烟厂卷接设备的维修领域具有以下优势：（1）故障预测能力。通过建立故障预测模型，系统可以提前发现潜在故障，并及时采取维修措施，减少设备停机时间，提高生产效率。（2）故障诊断准确性。智能维修系统通过分析传感器数据和运行参数，可以准确诊断故障类型和定位故障位置，为维修人员提供指导和支持，提高故障诊断的准确性和效率。（3）最优维修方案生成。系统能够根据故障类型和维修资源情况生成最优的维修方案，提供维修人员进行维修操作的指导，减少维修时间和资源浪费。

然而，基于健康管理的智能维修系统也存在一些局限性：（1）数据需求。系统需要大量的历史数据进行模型训练和验证，而获取和处理这些数据可能需要较高的成本和资源投入。（2）模型可靠性。故障预测模型的准确性和稳定性受到数据质量、特征提取和算法选择等因素的影响，需要不断优化和验证。（3）维修人员的适应性。智能维修系统需要维修人员具备相应的技术和培训，以理解和应用系统提供的故障诊断和维修方案。

2.4 可行性和推广性分析

基于健康管理的智能维修系统在卷烟厂卷接设备维修中具有较高的可行性和推广性。（1）技术可行性。现代卷烟厂普遍配备了传感器和监测设备，能够实时获取设备的运行数据，为智能维修系统提供了数据基础。（2）经济可行性。尽管建立智能维修系统需要一定的投资，但通过减少设备停机时间和提高生产效率，可以降低生产成本和维修费用，从而获得经济效益。（3）推广性。基于健康管理的智能维修系统可以应用于各类卷烟厂的卷接设备维修，且在其他工业领域的设备维修中也具备推广潜力。

然而，推广基于健康管理的智能维修系统仍面临一些挑战和限制：（1）数据隐私和安全性。在收集和处理设备运行数据时，需要确保数据的隐私和安全，避免数据泄露和未经授权的访问。（2）系统复杂性。智能维修系统的设计和实施需要多学科的专业知识和技术，包括机器学习、数据分析、传感器技术等，需要建立跨部门合作和知识共享。（3）人工干预。尽管智能维修系统可以提供故障诊断和维修方案生成的指导，但在实际维修过程中，仍需要维修人员的经验和判断，系统无法完全替代人工操作。

3 实验和结果分析

3.1 实验设置和数据收集

为了验证基于健康管理的智能维修系统的有效性，设计了一系列实验，并收集了卷接设备的运行数据和维修记录。（1）实验设置。选取一台卷接设备作为实验对象，安装传感器和监测设备，实时采集设备的振动、温度、电流等运行参数。同时，记录维修人员的操作过程和维修结果。（2）数据收集。在实验期间，持续收集设备运行数据和维修记录，构建了一个包含故障样本和正常样本的数据集。同时，为了增加数据的多样性和覆盖故障类型，人工引入了一些故障场景，并记录了相应的数据。

3.2 故障预测性能评估

针对收集的数据集，将进行故障预测模型的性能评估。（1）数据集划分。将数据集划分为训练集和测试集，通常采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。（2）特征提取。从数据集中提取与故障相关的特征，例如，频域特征、时域特征和统计特征等。（3）模型训练。利用训练集对故障预测模型进行训练，选择适当的机器学习算法和参数配置。（4）模型评估。使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1 值等指标，评估模型的预测性能和稳定性。

3.3 维修系统有效性验证

在实验中，将验证基于健康管理的智能维修系统的故障诊断和维修方案生成模块的有效性。（1）故障诊断有效性验证。将故障样本输入故障诊断模块，评估其对故障的准确诊断和定位能力，与人工诊断结果进行对比。（2）维修方案生成有效性验证。根据故障诊断结果，评估维修方案生成模块的输出是否符合实际维修需求，与专业维修人员的建议进行对比。

3.4 维修效率提升效果分析

在实验过程中，将评估基于健康管理的智能维修系统对维修效率的提升效果。（1）维修时间对比。将使用智能维修系统的维修时间与传统维修方法下的维修时间进行对比，评估智能维修系统的效率提升效果。（2）维修成本对比。比较使用智能维修系统和传统维修方法进行维修所需的成本，包括人力成本、材料成本和停工损失成本等，评估智能维修系统在成本方面的优势。（3）维修准确性评估。通过对比智能维修系统和传统维修方法的维修结果，评估智能维修系统的准确性和稳定性，包括故障定位准确率和修复成功率等指标。

3.5 结果分析

根据实验数据和评估指标的结果，进行综合分析和解读。（1）故障预测性能。分析故障预测模型在测试集上的性能表现，讨论其准确率、召回率和F1 值等指标，以及可能存在的误判和漏判情况。（2）维修系统有效性验证。评估故障诊断模块和维修方案生成模块的准确性和可靠性，讨论其与人工诊断和建议的一致性，以及可能的改进空间。（3）维修效率提升效果。分析智能维修系统与传统维修方法在维修时间和成本方面的对比结果，讨论智能维修系统对维修效率的实际提升效果。（4）综合评价。综合讨论实验结果和分析结论，总结基于健康管理的智能维修系统的优势和局限性，提出进一步改进和发展的建议。通过实验和结果分析，可以客观评估基于健康管理的智能维修系统的性能和有效性，为实际应用和推广提供依据，并指导系统的进一步优化和发展。

4 结语

综上所述，本文针对卷接设备的故障和维修需求进行了深入分析，并设计了基于健康管理的智能维修系统。通过实验和结果分析，验证了该系统在故障预测、故障诊断和维修方案生成方面的有效性和提升效果。该系统能够及时预测设备故障，准确诊断故障原因，并生成最优的维修方案，从而大幅提高维修效率和降低成本。本研究为卷接设备的维修管理提供了一种智能化、高效率的解决方案，对于提升生产效率、降低设备故障风险具有重要意义。未来，可以进一步优化智能维修系统的性能和扩展其适用范围，以满足更广泛的工业维修需求。