ZB45包裝機組安全聯鎖裝置失效預警系統設計

曾國耀

（福建科盛智能物流裝備有限公司，福建泉州 362000）

ZB45包裝機組作為煙草行業在生產卷煙過程中常規應用到的硬盒包裝設備之一，其外部防護罩主要應用到直動式安全聯鎖裝置，通過開關和位移信號轉換電信號保護防護罩，同時可借助電控系統，促使安全聯鎖裝置能夠形成自動診斷故障效果，對ZB45包裝機組起到一定的保護作用。若安全聯鎖裝置基于機械故障問題，則會促使裝置失效，需要人工在ZB45包裝機組生產完成后進行排空收尾，存在一定安全隱患，因此需要構建更加智能的失效預警裝置，基于自動檢測以及人工智能方式實施智能預警，能夠提升卷煙安裝設備安全運行效果。

1 安全聯鎖裝置失效問題

在煙草公司中應用到的ZB45卷煙包裝機組設備中包括了條盒透明紙包裝機、小盒透明紙包裝機、硬盒包裝機以及條盒包裝機，對每一小盒的煙草實施包裝完成后將其組裝到條盒中形成完整煙草產品包裝。在這樣的生產流程中，一旦出現任何問題，則需要及時停止設備，并打開防護罩實施檢修處理，因此條形包裝機的出口防護罩以及小盒透明紙包裝機其防護罩會由于長久的反復操作、老化等眾多原因導致安全聯鎖裝置失效。并且以往ZB45包裝機組運行過程中產生的數據均是由集中監聽方式獲取，并將其形成數據包儲存在電控系統中，但是這樣的數據整合僅僅只能夠獲取產品不合格的信息以及設備產量數據等，難以完整記錄ZB45包裝機組的設備運行參數，在參數缺失下無法借助于常規數學模型控制安全聯鎖裝置，難以形成完善的ZB45包裝機組安全連鎖失效預警效果。

2 預警系統設計

2.1 預警系統結構

在煙草產品生產過程中，基于ZB45包裝機組構建的安全聯鎖裝置預警系統需要劃分為4個不同的層次效果：數據層、訪問層、業務邏輯處理層以及展示層。這樣的層次結構能夠保障在ZB45包裝機組運行過程中對其各項設備的運行參數等形成更加直觀且完善的收集處理效果，建立智能化預警效果。其中信息數據傳輸系統的構建需要借助更加先進的PHP 語言技術并結合智能WEB 服務端口進行開發設計[1]。在設計預警檢測模型時，需要基于數據集中篩選以及特征選擇，構建與煙草產品生產過程相適配的ZB45包裝機組安全預警檢測模型，并且需要保障經過該模型處理后的數據信息等形成更加直觀清晰的模型文件，以提供信息系統的查詢以及調用。

在安全聯鎖裝置失效預警系統中應用到的預測模型的設計，主要是借助先進的Jupyter Notebook 編輯器結合Python 語言應用，結合ZB45包裝機組的生產應用特質進行編程設計。而在該ZB45包裝機組的安全聯鎖裝置失效預警系統中的信息采集整合結構等，則是建立在實時采集的狀態基礎上，通過對ZB45包裝機組設備的停機原因采集以及防護罩的開合信息等，通過自動檢測采集效果將其進行集中整合完成后儲存在Oracle 數據庫中，備用后續調取查詢，能夠形成更加充足的信息數據參考。并且借助于信息系統能夠對ZB45包裝機組設備運行過程中的數據進行實時動態更新，完成數據共享交互，將眾多數據信息應用于預警顯示、任務記錄以及程序調用等環節中，并最終將即時數據等儲存在Oracle 數據庫中。

在ZB45包裝機組安全連鎖裝置失效預警系統設計過程中，結合不同層次的系統結構實施預警功能設計，主要分為預警預測模型的構建以及預警信息系統的設計。在正式應用到該預警系統的過程中，每3 min 執行一輪預測判定，對設備當前運行狀態所獲取的信息數據形成完善預測結果，保留到信息系統中，對應不同時間點，形成數據流水表。根據預警系統模型，結合數據分析計算所形成的預警結果，對安全預警概要界面進行動態刷新，結合3D 動畫以及預警匯總表兩種不同方式展示預警結果。如果出現異常預警信息，則界面通常情況下設定為紅色，隨后由相關管理人員結合預警結果，全面確認當前ZB45包裝機組安全連鎖裝置的有效性，預警時ZB45包裝機組設備外層防護罩會出現紅色慢閃燈光，提示預警。

2.2 數據采集系統優化

為了能夠對煙草產品生產包裝過程中應用到的ZB45包裝機組形成良好的安全聯鎖裝置失效預警檢測，并形成相應的預測模型。因此，在構建整體失效預警系統的過程中，需要全面分析當前生產車間中所應用到的電控系統結構，全面獲取與ZB45包裝機組的防護罩有關設備實際生產運營產量、剔除量以及停關機原因等[2]。由于在以往的ZB45包裝機組安全聯鎖裝置控制系統中所構建的原數采集系統，其整體結構無法獲取到除正常停機原因以外的其他影響防護罩安全運行的信息數據，難以保障更加精準的建立失效預測模型。因此基于這一問題，在構建安全聯鎖裝置失效預警系統的過程中，需要及時優化信息系統，全面優化改進。

2.3 預測模型選擇

以煙草產品條盒包裝機的出口防護罩安全聯鎖裝置為例，設定相應的時效預警預測模型，在2021年6～9月之間調查某煙草廠運行參數信息，并全面取樣收集，獲取到共計128組數據，構建包括ZB45包裝機組設備產量、剔除量、停關機原因以及ZB45包裝機組防護罩紅色信息等的四個不同維度特征數據集。進而結合有關檢修人員在生產現場對相關設備實施檢測所獲取的狀況信息形成異常標簽，并對4個不同維度的數據進行粘貼。若發生異常則以1表示，若始終處于正常狀態則用0進行表示。結合采樣數據并借助失效預測模型進行分析，促使條盒包裝機的出口防護罩出現故障的原因多種多樣，其中包括第一第二提升器發生嚴重堵塞現象、條盒透明紙包裝機缺失透明紙（或丟失或用完）、條盒包裝機上部折疊器結構同樣出現較為嚴重的堵塞現象、條盒透明紙包裝機中的透明紙由于無法展開造成嚴重堵塞現象。

基于包裹式特征下的遞歸式消除方式，選擇適應ZB45包裝機組運行狀態的預測模型，需要應用到兩種不同方式分別計算其中影響安全聯鎖裝置造成其失效的原因指標比重，獲取最適宜的預測模型，能夠精準預測安全聯鎖裝置的失效時間與結構。這兩種不同的方式分別為支持向量機以及邏輯回歸法，以此作為預測模型的分類器，綜合相關數據搜集對比，預測模型的實際特征如表1。進而發現，基于兩種不同的分類器選擇下所形成的模型特征處于一致狀態，為T-FF-T 狀態，則表示ZB45包裝機組安全聯鎖裝置失效與停機原因具有直接關系，在日常生產過程當中，如若相關ZB45包裝機組出現明顯的停機現象，需要及時檢測防護罩運行狀態，這一測試流程具有明顯邏輯關系。

表1 基于包裹式特征下的遞歸式消除方式模型特征選擇結果

2.4 建立失效預警模型

為了能夠促使失效預警系統在日常應用過程中更加精準地獲取相應設備的數據特征，構建相應的失效算法模型，則需要將完成特征選擇后所形成的包括停機原因以及防護罩紅色信息在內的數據集形成更加直觀的可視化處理效果，保障相關管理人員能夠直接借助這樣的可視化圖像清晰了解到防護罩故障位置。結合上述采集數據組數量進行可視化輸出，其中正常的樣本數據處于坐標系圖像的右下方結構中，失效樣本主要集中在坐標系圖像的左上方，同時也存在著部分特殊數據樣本，處于坐標系的中心點位置，無法形成明確分界狀態。這是由于在ZB45包裝機組運行過程中處于正常運行狀態時，條盒包裝機停關機次數小于等于0，則相對獲取防護罩故障開合的數據信息較少，因此缺乏充足的參考可信度，難以應用到預測模型的試驗訓練中。

結合這樣的現象，在構建失效預警系統預測模型的過程中，需要增加相應的硬性約束條件，保障在選擇相適應的預測模型時，其中條盒包裝機的停關機次數需要控制在3次以上，并篩除不符合這一條件的相關數據，結合剩余數據信息形成失效預測模型，能夠精準分析未來應用中ZB45包裝機組的安全聯鎖裝置失效時間。若在實際中對于安全聯鎖裝置的失效預測精度相對較低，則以常見的線性分類模型為主要應用方式，但是線性分類方法的總結具有較大難度。為了能夠保障在安全連鎖裝置失效預警系統中的預測模型具有較為良好的通用性，且能夠形成最佳分類效果設計模型，需要應用到非線性分類方式。

建立在線性支持向量機的應用基礎上，構建非線性支持向量機，全面借助函數計算分析完成向量空間映射，促使非線性問題能夠逐漸轉化為線性問題，并實施求解。為了方便測試失效預警系統中預測模型的有效性，并對模型性能做出精準評估，特征選擇數據以及條件約束完成后所形成的數據需要按照7 ∶3比例做好訓練采集與測試采集劃分。通過對比最終預測模型的預警結果進行分析發現，在訓練采集樣本與測試采集樣本發生不同參數變化時，則會對失效預測模型的準確率同樣造成影響，因此，在構建失效預警系統過程中，除了保障正常樣本與失效樣本參數的計算對比，也需要結合ZB45包裝機組安全連鎖裝置的未知運行參數樣本分類，促使預測模型能夠形成良好泛化能力，針對不同狀態下的數據進行全面擬合分析對比，提升預警精準性。

3 預警系統應用效果

3.1 設計實驗

完成ZB45包裝機組的安全聯鎖裝置失效預警系統設計后，為了能夠進一步分析其實際應用效果，需要進行相應的實驗分析，其中應用到ZB45硬盒包裝機組并結合HL8801數采工控機、數據采集處理器、同時應用X3850服務器為預警系統服務器。在實驗中則根據ZB45包裝機組安全聯鎖裝置失效預警系統在2021年6～9月之間調查某煙草廠運行參數信息，并全面取樣收集，對所搜集的條盒包裝機出口防護罩的實際警報頻次進行統計。首先需要在ZB45包裝機組的電控系統當中接入HL8801數采工控機，以套接數據方式將采集到的數據樣本傳輸到數據采集處理器中，并每30 s 實施數據自動更新。每隔3 min 向預警系統服務器傳輸動態特征數據，結合之前選定的預測模型進行計算預測，并將最終的預測結果儲存在系統數據庫當中。按照以往正常生產的早晚班次時間對預警時間進行劃分，促使預警時間間隔達到3 min 左右，并且每次頁面刷新時間需要控制在5 s 左右。形成完整預警信息之后，需要及時向有關技術管理人員進行報備，促使管理人員及時對相關防護罩進行人工巡檢，并結合預警信息進行及時處理，避免出現嚴重的故障現象影響正常生產。

3.2 實驗分析

結合在實際中所形成的安全聯鎖裝置失效系統的試驗應用進行綜合分析，基于系統自動搜集數據進行計算分析，對相關防護罩的設備失效預警形成更加精準的效果，相較于以往人工實施檢測的落后性，失效預警系統借助于預測模型中的數據自動更新搜集，全面提升預警工作有效性。借助于智能失效預警系統的應用，檢查率精準度達到96.7 %，遠遠高于人工巡檢的59.3 %。并且結合以往在煙草生產過程中所造成的ZB45包裝機組安全聯鎖裝置失效問題進行調查，大多數情況下由于工作人員難以按照標準操作流程進行檢修，影響保護罩裝置有效性，而基于電控系統的自動化處理方式，避免人為因素影響，形成良好的預警應用效果。

4 結束語

優化ZB45包裝機組當中的數據采集系統，結合電控系統構建更加先進的自動化安全聯鎖裝置失效預警系統設計，有效解決人工巡檢不及時的弊病，并保障以更加精準地預警模型全面掌控保護罩運行狀態，滿足監控需求，降低由故障現象影響正常生產造成的經濟損失，為卷煙生產提供更好的安全保障。