故障診斷技術在煙草機械中的應用和發展趨勢*

□ 姚明鏡 □ 張春良 □ 岳 夏

1．南華大學 機械工程學院 湖南衡陽 421001

2．廣州大學 機械與電氣工程學院 廣州 510006

現代化生產中，如果機械設備的某一零部件或設備出現故障而又未能及時發現和排除，其結果不僅可能導致設備本身損壞，甚至可能造成機毀人亡的嚴重后果。在流程生產系統中，如果某一關鍵設備因故障而不能繼續運行，往往會影響到整個流程生產系統的運行，造成巨大的經濟損失。正是由于這些機械設備故障可能會造成很大的經濟損失及人員傷亡，因此機械設備的故障診斷技術越來越受到重視。 機械故障診斷技術作為一門新學科，在近二十年已經取得了突飛猛進的發展，尤其是計算機技術的應用，使其達到了智能化階段。目前故障診斷技術已經成為現代化設備維修技術的重要組成部分，而且正日益成為設備維修管理工作現代化的一個重要標志。

1 故障診斷概述

1．1 故障診斷的含義

故障診斷技術是識別機械設備運行過程中的狀態、進而確定其整體或局部是否正常、以便早期發現故障、查明原因并掌握故障發展趨勢的一門科學，其目的是對設備進行故障檢測，分析故障形成原因，以防患于未然，提高設備運行效率及可靠性，對設備特別是大型機械設備進行預知維修及預知管理［1-2］。

1．2 設備故障診斷技術的研究方向

故障診斷技術主要包括以下兩個方向。

（1）設備的狀態檢測技術（簡易診斷）。它是指對設備（部件、零件）的某些特征參數進行測試，并根據所測得的值與規定的正常值作比較，以判斷設備的工作狀態正常或異常（存在故障），其特點及優勢是能迅速對各種類型的機械進行振動測量，能在現場給出檢測結論，使用方便且經濟。

（2）精密診斷技術。它不僅要對機器設備的狀態是否正常作出判斷，更重要的是對機器故障的原因、部位及嚴重程度作出估計。這類技術屬于一種開發性技術，需要精密的儀器，要有經過專門訓練的工程師來進行，一般只在重要的設備上進行。

2 故障診斷的研究意義及發展概況

2．1 研究意義

1985年10月29日山西大同第二電廠20萬kW 2號機組因超速誘發軸系強烈振動，軸系斷裂為五段，機組嚴重損壞，直接經濟損失達1400萬元；1988年2月12日陜西秦嶺電廠20萬kW5號機組軸系發生突發性強烈振動，軸系斷裂為十三段，機組嚴重損毀，直接經濟損失達3000萬元。對石化引進的30萬t合成氨和40萬t尿素化肥廠中五大透平壓縮機組的初步調查結果發現，僅1977年和1978年兩年的不完全統計，機械事故就高達一百多次，遭受經濟損失約有幾個億。1980年度美國用于設備維修的費用為2460億美元，其中有將近1/3（約750億美元）屬于維修方法采用不當（包括缺乏正確的狀態監測和故障診斷技術）而浪費掉的。英國2000家大型工廠采用診斷技術后，每年節省維修費用達3億英鎊，而每年用于投資故障診斷系統和技術手段的費用為0．5億英鎊，從而凈獲益達2．5億英鎊/年。美國pekrul發電廠實施故障診斷技術后的經濟效益達到其本身投入的36倍。這些都說明，對于故障診斷的研究不僅能使人的生命財產免受損失，而且直接對企業帶來不小的經濟效益。

2．2 發展概況

追溯設備故障診斷的歷史，自有工業生產以來就已存在。隨著時間的推移，故障診斷技術也在不斷突破，而其發展也可以歸結為4個過程：①感性階段；②量化階段；③診斷階段；④人工智能和網絡化階段。

早期人們依據對設備的觸摸及對聲音、振動等狀態特征的感受，憑借工匠的經驗可以判斷某些故障的存在并提出修復的措施，這一階段稱為感性階段。隨著振動、溫度、壓力、流量等傳感器的廣泛應用，設備故障診斷進入量化階段。到20世紀60年代末，美國國家宇航局創立了美國機械故障預防小組，積極從事故障診斷技術的研究和開發，這時故障診斷技術真正作為一門學科發展起來，達到了診斷的階段［3-13］。 近年來，由于故障機理的研究從自動控制、信號處理、人工智能、計算機技術的發展中得到支持，因而人工智能和網絡化便成為故障診斷的主要發展方向［12-16］。

3 故障診斷技術在煙草機械中的發展

3．1 國外煙草機械的發展

（1）向超高速發展。卷煙機是代表煙草機械水平的主要設備，而速度是卷煙機的重要性能參數。現在，英國MOLINS公司的PASSIM-2型卷煙機，每分鐘達到12000支，達到同樣速度的是意大利G．D公司的G．D-121-2型卷煙機，德國 HAUNI公司生產的PROTOS-2型卷煙機已達到每分鐘14000支，這些超高速卷煙機組，在歐美地區煙草企業的生產線上均有使用。提高煙草機械的生產能力，向超高速發展是當前國外卷煙機發展的一個突出特點。

（2）實現聯動化生產線。近年來，國外煙草機械向機組聯動化發展趨勢突出，卷煙機濾嘴頭機組與包裝機組之間用一機構連接成卷、接、包連續生產線，這一連接機構同時具有輸送煙支和儲存煙支功能，當上游機組發生停車時，包裝機組可以不停機，使用連接機構中儲存的煙支；當下游機組停機時，卷接機組也不停機，生產的煙支可以儲存在連接機構內。目前，卷接與包裝機組連接設備的主要生產廠是德國的HAUNI公司，英國的MOLINS公司和意大利的G．D公司。

（3）自動輸料系統。煙草機械速度的不斷提高，增大了手工加料的動作頻率和勞動強度，因此，出現了機械手自動輸、喂料系統，由機械手把這些卷煙、濾嘴、包裝的輔助材料筒，定時定量地送到各自在機器上的相應位置，并能準確定位。德國的FOCKE公司和HAUNI公司都有自動輸料技術和設備在煙廠使用，英國MOLINS公司、德國HAUNI公司、日本煙草機械制作都有濾棒成型機和濾嘴棒輸送機。

（4）高新技術應用與發展。隨著科學技術的不斷進步與發展，在煙草機械上更多地采用了高新技術，世界各大煙草機械制造公司之間在新技術開發和市場銷售上的競爭十分激烈，他們都有相當規模的科研機構和科研人才，并投入了大量資金進行科學技術研究，而且，研究與應用緊密結合，所以不斷有新技術新設備面世。

高新技術的不斷發展與應用，煙草機械將向單機控制成線，機組群控成網的方向發展，主要體現在各種數據采集與分析處理，停機原因與故障顯示，甚至可以自診斷發生故障的部位和器件。數套相同機組或卷接、包裝、裝封箱和堆碼入庫聯動生產線實現智能化控制聯網，生產車間與管理部門計算機終端聯網，管理人員在辦公室就可以隨時了解生產車間機器運轉狀況和產品質量，以便下達生產指令。

3．2 國內煙草機械的發展

近十多年來，我國煙草機械技術有了很大進步和發展。1982年成立中國煙草總公司以后，實行了煙草專賣管理體制，在改革開放政策指引下，集中資金統一對外，以技貿結合方式，在進口煙機設備的同時，已引進了四十多項先進技術。一方面，全國大多數卷煙廠，進口了國外先進設備，提高了煙草制品質量，降低原輔料消耗，增加經濟效益，為國家創造大量財富；另一方面，引進的國外專有技術，經過消化吸收和國產化后，為我國煙草行業提供自己制造煙機設備；同時，提高了我國煙機設計水平與工藝技術和生產能力。現在，我國已能制造每小時生產煙絲2000～6000公斤的成套制絲設備，每分鐘速度為2000～7000支的卷接接組和150～400包的包裝機組，以及每分鐘100～400m濾嘴棒成型機和其它煙草機械。目前，我國煙草行業正在從進口設備、引進技術消化吸收向合資建廠、合作生產煙機配套出口方向發展，進一步擴大國際合作。可以相信，我國煙草行業的生產技術水平和煙機制造水平將不斷提高和發展［17-33］。

3．3 故障診斷技術在煙草機械中的應用

現代煙草生產設備不斷向大型化、連續化、高速化、重載化和智能化方向發展，精度高、傳動機構復雜，相應也導致了煙草設備的機構以及故障產生的機理日益復雜化。而故障也表現出越來越大的隨機性和突發性，一旦出現故障，會產生鏈式反應，導致整條生產線停產，造成巨大的經濟損失。因此，現代化的機械設備必須采用現代化的故障診斷技術，那種以時間和人們的經驗為基礎的設備定期計劃檢修和設備故障停車后的事故維修，已經不能適應現代化煙草生產企業的要求。目前煙草行業普遍采用設備計劃檢修、定期維護的模式，這種方式主要存在以下問題。

（1）定期檢修可能增加設備的故障率。根據國內外的統計資料及煙草研究機構近年在檢修期間及前后的缺陷故障統計發現：①每次在檢修中經常會出現一些由于檢修工作失誤造成的缺陷故障，計劃檢修的機臺往往在規定期限內無法完成所有的既定維修任務，或者檢修后的機臺交班后指標不如維修前理想，需經一段時間校正，才能達到正常生產要求；② 設備檢修普遍存在一種現象，即本來很穩定的設備一經檢修后反而出現了設備缺陷居高不下，而且檢修的工作量越大以及隨著生產線的逐漸老化，這種現象越嚴重、越明顯。這種現象在轉動設備中表現特別明顯，往往一次檢修中會出現許多滲漏點、振動大等問題，這就是因為對一個穩定的系統而言，維修或改造就是一種外來的擾動。對于卷煙機、包裝機這類精密復雜的設備，定期檢修會增加總體設備的故障率。但目前由于技術手段原因，不能掌握其真實運行狀態，為了安全，避免事故停機，只能定期檢修。

（2）定期檢修浪費大量的人力、財力。由于機械設備的日趨復雜化及控制系統自動化水平不斷提高，每次檢修都將消耗大量的人力及財力，如一組機齡十年左右的Protos-Focke卷包生產機組，一次境外大修的費用約為2000多萬，相當于設備售價的一半。

（3）定期檢修使設備壽命減少。煙草設備屬于高速精密設備，各種傳動設備、部件很多，各部件之間連接要求又特別牢固及精密，每次拆裝都將損壞一部分部件及零件，并使許多部件受到外力沖擊，使設備總體精度受損，導致壽命減少。因此，有必要使故障診斷技術在卷包設備檢修工作中發揮更重要作用，并需要相應的相關故障診斷技術及檢修管理系統對采集到的信息數據進行篩分，最終指導檢修工作的執行，提高檢修的針對性、有效性。圖1所示為煙草設備的實物圖，圖2所示為內部結構圖。

▲圖1 德國豪尼公司的煙草設備實物圖

▲圖2 煙草設備的結構示意圖

（4）隨著科學技術的進步，現代故障診斷技術在理論和應用上都已有了質的突破，研究主要集中在以下幾個方面。

①傳感技術研究。傳感技術是反映設備狀態參數的儀表技術，國內先后開發了速度傳感器、電渦流傳感器、加速度傳感器和溫度傳感器等，最近開發的傳感技術有聲發射、光導纖維、激光等。

②信號分析與處理技術的研究。從傳統的譜分析、時序分析和時域分析，到引入一些更新的信號分析手段，如短時傅立葉分析、Wigner譜分析和小波變換等，彌補了傳統分析方法的不足。

③人工智能和專家系統的研究。人工智能和專家系統的研究已成為診斷技術的發展主流，目前已有“機械故障診斷專家系統”，但這一技術在工程方面的研究尚未達到人們所期望的水平。

④神經網絡的研究。旋轉機械神經網絡分類系統等的研究已經得到應用，并取得了滿意的效果。

⑤診斷系統的開發與研究。它已從單機巡檢與診斷到上下位機式的主從結構，直至以網絡為基礎的分布式結構，系統的結構越來越復雜，實時性越來越高。

⑥專門化與便攜式診斷儀器和設備的研制與開發。人工智能和專家系統將成為狀態監測和診斷技術發展的主流，為實現狀態監測的信息采集到最終故障診斷的知識庫對接，不少公司已開發出了相關的系統［34-35］，見表 1。

表1 用于故障檢修的部分專家系統

3．4 故障診斷技術在煙草機械應用中的發展趨勢

（1）智能診斷系統知識獲取的研究。由于煙草機械故障診斷日益復雜化，獲取準確、全面的診斷知識愈加困難，知識匱乏制約智能故障診斷技術的發展，是煙草機械智能診斷專家系統需解決的難題。故障診斷人員對機器學習作為知識獲取的一種重要途徑而重視起來，將不斷完善現有的機器學習方法，開發出新的學習方法，建立多種學習方法并用的智能故障診斷系統［16］、［30-31］。

（2）基于計算機網絡的遠程故障診斷技術的研究。遠程故障診斷基于機械故障診斷技術與信息技術，在煙草工業關鍵設備上設立狀態監測點，將采集的機械運行狀態信息經互聯網傳輸到診斷能力較強的診斷公司（或科研院所）進行故障診斷，提高煙草設備的診斷水平。若實現遠程故障診斷，必須保證傳統的包括信號采集、信號處理、模式識別、決策制定等階段的故障診斷過程網絡遠程運行的可行性，并解決數據采集、傳輸及診斷方法標準不統一的問題［36-38］。

（3）智能化、自診斷化煙草機械的發展。智能機器有機器本體、傳感器、振動器和相應的控制器組成，能在外界干擾下進行自適應的改變，達到對故障自診斷的效果。若要實現煙草機械設備的智能化、自診斷化，需進行智能機械動力學特性的探索、智能材料的開發以及相應的控制算法的研究［38-40］。

4 結束語

故障診斷技術發展到今天，關于故障診斷的研究范疇正在被擴展，它也逐漸由理論性研究發展到與實際緊密結合，發展至將來必將會實現診斷與控制的結合。而我國的故障診斷事業也會在這樣的大環境中蓬勃發展，相信在不久的將來，以理論與實踐相結合的故障診斷技術將在我國煙草設備工業中發揮越來越大的作用［38、41］。

［1］ 林英志．設備狀態監測與故障診斷技術［M］．北京：北京大學出版社，2007．

［2］ 鐘秉林，黃仁．機械故障診斷學［M］．北京：機械工業出版社，1997．

［3］ 姚佳艷，孫麗媛，程秀芳，等．機械故障診斷技術的研究現狀及發展趨勢［J］．河北理工學院學報，2005，27（3）:35-37．

［4］ 趙永滿，梅衛江，吳疆，等．機械故障診斷技術發展及趨勢分析［J］．機床與液壓，2009，37（10）:255-256．

［5］ 王清，潘宏俠，周傳剛．機械故障診斷技術現狀及趨勢［J］．機械管理開發，2005（6）:85-86．

［6］ Zhang S，J Mathew，Ma L，et al．Best Basis Intelligent Machine Fault Diagnosis ［J］． Mechanical Systems and Signal Processing，2005，19（2）：357-370．

［7］ 張兆國．機械故障診斷與維修［M］．北京：中國農業出版社，2003．

［8］ 陳進．機械設備狀態監測和故障診斷技術研究與進展隨想［D］．上海：上海交通大學，2004．

［9］ 趙宏偉，張清華．機械故障診斷綜述［C］．廣州：中國自動化學會中南六省（區）第28屆年會，2010．

［10］ 陳忠．基于Web的遠程監測與故障診斷實現策略［J］．華南理工大學學報，2002（6）:30．

［11］ 簡小剛，張艷偉，馮躍．工程機械故障診斷技術的研究現狀與發展趨勢［J］．中國工程機械學報，2005，3（4）:445-449．

［12］ Venkat V．Prognostic and Diagnostic Monitoring of Complex Systems for Product Lifecycle Management:Challenges and Opportunities ［J］．Computers and Chemical Engineering，2005，29（6）:1253-1263

［13］ 陰妍，鮑久圣，段雄．機械設備狀態監測及故障診斷綜述［J］．煤礦機械，2004（3）:125-126．

［14］ 郭建華．機電設備故障診斷技術的發展概況及遠程診斷方法研究［J］．重慶工學院學報，2002（4）:28-30．

［15］ 楊叔子．設備診斷技術的現狀與未來［J］．設備管理與維修，1995（11）:18-21．

［16］ 范波．機械設備狀態監測及故障診斷技術前景分析［N］．東方煙草報，2002-07-26．

［17］ 劉曉芹，黃考利，呂曉明，等．故障診斷中傳感器配置優化的復雜性分析［J］．計算機工程與設計，2011，32（3）：1062-1065．

［18］ Balaban Edward， Saxena Abhinav， Bansal Prasun， et al．Modeling Detection and Disambiguation of Sensor Faults for Aerospace Applications ［J］．IEEE Sensors Journal，2009，9（12） :1907-1917．

［19］ Kullaa J．Distinguishing between Sensor Fault， Structural Damage，and Environmental or Operational Effects in Structural Health Monitoring ［J］．Mechanical Systems and Signal Processing，2011，25（8） :2976-2989．

［20］ Son Jong Duk，Niu Gang，Yang Bo Suk，et al．Development of Smart Sensors System for Machine Fault Diagnosis ［J］．Expert Systems with Applications，2009，36 （9） :11981-11991．

［21］ Kankar PK，Sharma，Satish C，et al．Rolling Element Bearing Fault Diagnosis Using Wavelet Transform ［J］．Neurocomputing，2011，74（10） :1638-1645．

［22］ Marichal G N，Garcia Prada JC．An Intelligent System for Faulty-bearing Detection Based on Vibration Spectra［J］．Journal of Vibration and Control，2011，17（ 6） :931-942．

［23］ Liu Y Y，Ju Y F，Duan C D，et al．Structure Damage Diagnosis Using Neural Network and Feature Fusion ［J］．Engineering Applications of Artificial Intelligence，2011，24（1） :87-92．

［24］ Shabanian，Mohsen，Montazeri，et al．A Neuro-fuzzy Online Fault Detection and Diagnosis Algorithm for Nonlinear and Dynamic Systems ［J］．International Journal of Control Automation and Systems，2011，9（4） :665-670．

［25］ Ebrahimi E，Mollazade K．Intelligent Fault Classification of a Tractor Starter Motor Using Vibration Monitoring and Adaptive Neuro-fuzzy Inference System［J］．Insigth，2010，52（10） :561-566．

［26］ 李紅衛，楊東升．智能故障診斷技術研究綜述與展望［J］．計算機工程與設計，2013，34（2）：632-636．

［27］ 李登，尹亞蘭．復雜電子裝備智能故障診斷技術研究［J］．艦船電子工程，2013（2）:129-131．

［28］ 王佳寧，馬彪．運動機械在線故障診斷技術綜述［C］．貴陽：第十五屆中國科協年會第一分會，2013．

［29］ 那琳．旋轉機械故障診斷技術的研究及實現［D］．北京：北京郵電大學，2013．

［30］ 鐘玉寬．當前國內外煙草機械技術發展動態［C］．張家界：中國機械工程學會包裝與食品工程分會第四屆學術年會，1995．

［31］ 王峙，鄭路，劉亞麗．煙草機械與信息化技術發展現狀與趨勢 ［A］;2009-2010煙草科學與技術學科發展報告 ［C］．北京：中國煙草學會，2010．

［32］ 劉亞麗，馮偉華，金萍，等．基于對比分析法的國內外煙草專利情報分析［J］．中國農學通報，2011（1）:441-445．

［33］ 李慶連．煙草機械自動控制技術的發展歷程及發展方向［J］．中國新技術新產品，2011（7）:149．

［34］ 包曙陽．煙草行業卷包設備的狀態監測與檢修管理系統研究［D］．上海：復旦大學，2008．

［35］ 張建澤．現代化工機械技術發展回顧與展望分析［J］．科技與企業，2013（19）:316．

［36］ 馬軍．工程機械液壓系統故障診斷技術的發展探索［J］．產業與科技論壇，2013，12（10）:87-88．

［37］ 付新欣．基于小波分析的滾動軸承故障診斷技術研究［D］．沈陽：沈陽航空航天大學，2012．

［38］ 屈云海，張輝．振動監測與現代造紙機械故障診斷技術的發展［J］．中國造紙學報，2013，28（1）:53-58．

［39］ 施會麗．淺談數控機床故障診斷技術的發展［J］．統計與管理，2013（4）:135-136．

［40］ 王金福．振動信號離線分析系統及旋轉機械故障診斷應用研究［D］．上海：上海交通大學，2013．

［41］ 王國彪，何正嘉，陳雪峰，等．機械故障診斷基礎研究“何去何從”［J］．機械工程學報，2013，49（1）:63-69．