人工智能在線監測技術在煙草機械故障診斷中的應用

黃俊

摘要：卷煙機組是卷煙生產中的一種十分關鍵的機械設備，在卷煙制造過程中，一旦因為機器的某個零部件或者設備發生了故障而沒有及時發現，其后果便會使機器設備受損，更嚴重的情形下甚至還會出現安全事故。但是對于當前的工業生產系統，如果機器設備發生了問題而無法操作時，不但影響整個生產流程，同時也會給企業造成很大的損失。本章就智能在線監控管理系統在煙草機械設備故障診斷中的運用進行研究。

關鍵詞：故障診斷;在線監測;煙草機械;卷接機組

引言

伴隨著國家經濟水平的不斷提高，機械制造技術也有了較大程度提升。所以，在制造過程中機械設備的使用也越來越廣泛了，但由于機械設備在工作過程中往往也會產生各種各樣的質量問題，所以進行各個環節的質量監測工作也變得尤為重要了。

1.故障診斷的發展概況

十八世紀六十年代由個體生產手工業向制造業階段的轉變，由于工業革命以前是由機器設備代替人工，后來通過大型工廠化制造機器代替個體生產手工制造，有了機器之后就會產生各類故障。但隨著我國經濟科技和診斷科學技術的進一步發展，機械故障都是通過觸摸或者聲音的形式進行判斷，通常情況下還得根據工作經驗來判斷故障并且進行修復。現如今，科學技術和新型技術的運用，設備故障診斷開始走向了新的階段。在二十世紀六十年代，美國建立了機械故障防范組織，并提升了機械故障的研發，至于此人們對故障技術的研究逐漸呈現在人們眼前并且被廣大學者重視。隨著科技的發展和自動化的運用，機械診斷技術已經向人工智能化方向發展，它可以更快速的解決機械故障。

2.設備故障預測與健康管理

通過數據監控和分析來預測煙草機械故障的發生，從根本上提升機械的運作效率。故障預警和設備健康管理主要功能是提供對設備管理的狀態感知，以監測機器的工作狀況、故障發生情況以及使用周期，是從監控狀態向健康管理方向的轉變。這種改變提升了系統今后的預測能力，減少煙草機械的使用和保障費用，保證機械系統的安全性和使用率，保證了煙草機械故障檢測和自主式保障。當前中國的煙草生產設備已經開始朝高度自動化方面發展，但是，由于機械傳動機機構復雜和精度高，將會導致機械故障率的提升，各大煙廠一旦發生卷煙設備機械故障就會停產、停工，為企業造成嚴重的損失。現在智能在線監控系統可以在煙草設備對狀態信息進行大數據分析，可以在不停產、停工的狀態下對異常情況進行報警。

3.在中國煙草行業中，故障診斷技術的發展

3.1智能化診斷

因為卷煙機械復雜且精度高，在發生故障的時候要想正確且全面的知道故障的成因是相當困難的，再加上由于機械技術還不能發展到一定的階段，也就嚴重制約著智能機器故障診斷技術的進展，這不僅僅是卷煙機械方面所必須面臨的問題，同樣也是在整個行業機器檢測領域當中需要克服的問題。在當前，故障診斷技術人員一定要注意對基礎知識的掌握，也就只有在繼續學習的過程中豐富已有的方法，并且還要發展新型的方法，才能完善智能故障診斷系統。

3.2專家系統的發展

專家系統也是現代計算機科學的重要發展方面，它能夠為一些現實的應用領域提出比較貼切的咨詢服務。專家診斷系統與一般煙草機械的故障診斷技術融合，是現代發展的必然趨勢。而專家診斷系統與一般計算機最不相同的地方就是，它能夠按照一般故障診斷系統的要求設計相應的業務接口，而這些接口都是更專業、更方便的。

3.3計算機的遠程故障診斷技術

隨著技術的發展特別是移動網絡時代的來臨，在煙草設備行業當中也實現了遠程故障診斷等新型技術，他們能夠在相關裝置上創建監測點，通過把收集出來的數據通過網絡傳送到有關檢測企業甚至是檢測人員的計算機上，這不但能夠減少發生故障的幾率，同時也大大提高了檢測水平。但想要能夠進行遠程故障診斷，此時就一定需要建設完備的信息收集體系，內容包含了信號處理、采集技術等，在故障診斷后可以利用互聯網實現遠程數據傳輸。

3.4智能在線監測系統之數據存儲層

采集層的所有數據都是通過POWERLINK通信協議上傳至PLC中的CF緩存內，數據可以存放7天。不僅如此，PLC通過FTP協議把波形數據上傳至工控機的FTP服務器中，然后將數據上傳至FTP客戶端。把波形數據文件上傳到數據庫中，通過工控機FTP服務器及遠端FTP客戶端對波形數據進行永久保存。

3.5煙草行業智能化診斷的發展方向

而當前隨著科學技術的日益發達，對煙草行業也產生了重要推動作用，特別是智能機械的產生不但提高了工作效率同時也減少了生產成本，但智能機器大多是有機器本身、感應器、以及相關的裝置所構成。除此之外，有些設備還可以在遭受外部的影響下仍然可以保持正常工作，這就實現了對故障的智能化檢測效果。但是假如能夠在整個煙草機械產業中完全做到自動化，故障的自我檢測能力還必須進一步加強對智能與機械動力學科的投入和研發，另外還有涉及智能材料的研究以及人工智能算法的研發等一系列課題。

4.結語

煙機智能在線檢測系統的數據收集層、PLC硬件管理層、數據儲存層、智慧數據分析層共四層的結構系統，與感應器、PLC、工控機和數據分析軟件系統的緊密聯系，能夠精確地自動檢測所有的常見機械故障，并可以迅速地針對機械設備振動狀況適時給出警示，因此對于煙草產業的PHM控制系統快速發展，及其余產業機械設備檢測應用均具有相當的借鑒價值。

參考文獻：

[1]吳東、楊光露、魏新峰、索糧.人工智能在線監測技術在煙草機械故障診斷中的應用[J].機械制造，2020，58（11）：3.

[2]姚明鏡，張春良，岳夏.故障診斷技術在煙草機械中的應用和發展趨勢[J].機械制造，2014，52（6）：5.

[3]王振亞，楊虹.故障診斷技術在煙草機械中的應用和發展趨勢[J].建筑工程技術與設計.

[4]張海烽.故障診斷技術在煙草機械中的應用淺析[J].工程技術（引文版）.

[5]曹國慧.基于油中氣體分析的多種人工智能技術在變壓器故障診斷中的應用[D].鄭州大學，2004.