基于健康管理的卷煙廠卷接設備智能維修系統研究與應用

劉宇，吳神風，王藝堯，梁孝東，冉倩

（湖北中煙工業有限責任公司恩施卷煙廠，湖北 恩施 445000）

隨著全球卷煙行業的快速發展，卷煙廠面臨著生產效率提升和生產成本降低的挑戰。卷接設備是卷煙生產過程中至關重要的環節，然而，由于設備故障引發的生產中斷和維修周期長，嚴重影響了生產效率和經濟效益。為解決卷接設備故障和維修問題，提出了基于健康管理的智能維修系統。該系統結合了健康監測、故障診斷和維修優化等技術，通過實時監測設備狀態、預測故障、生成最優維修方案以及監控維修過程，提高了維修效率和設備可靠性。

1 卷接設備的故障和維修需求分析

1.1 常見的卷接設備故障類型和影響

卷接設備是卷煙生產線中關鍵的工藝設備之一，其穩定運行對于保障生產效率和產品質量至關重要。然而，卷接設備常常面臨各種故障，導致生產中斷和生產線效率下降。以下是常見的卷接設備故障類型及其可能的影響：（1）傳動系統故障。如齒輪磨損、軸承故障等。這會導致設備運行不穩定，甚至停機，嚴重影響生產效率。（2）電氣系統故障。如電機故障、電線接觸不良等。這可能導致設備無法正常啟動或停機，使生產線處于停工狀態。（3）機械部件故障。如切刀磨損、滾輪斷裂等。這會導致產品質量下降、生產線停機和設備損壞。（4）控制系統故障。如傳感器故障、PLC控制器故障等。這可能導致設備無法準確感知和響應操作信號，影響生產線的自動化程度。這些故障會帶來生產線停機、產品質量下降以及維修成本增加等一系列不良影響，因此，對卷接設備故障進行及時有效的維修是至關重要的。

1.2 維修需求與維修效率之間的挑戰

卷接設備的維修需求與維修效率之間存在一系列挑戰，主要包括以下幾個方面：（1）維修資源分配。卷接設備的維修通常需要涉及多個專業領域的維修人員，例如，機械、電氣和自動化等。合理分配維修資源是確保維修效率的重要因素之一。（2）故障診斷與定位。快速準確地診斷故障并定位故障點是提高維修效率的關鍵。然而，由于設備結構復雜和故障可能多樣化，故障診斷和定位存在一定難度。（3）維修方案生成。根據故障類型和維修資源的實際情況生成最優的維修方案是提高維修效率的關鍵步驟。維修方案的制定應考慮維修時間、維修成本和維修可行性等因素，以最大程度地減少生產中斷時間和成本。（4）維修過程監控。對維修過程進行實時監控和跟蹤，可以及時發現維修中的問題和延誤，并采取相應措施進行調整和優化。這些挑戰使得卷接設備的維修需求變得復雜而多樣化。為了提高維修效率和設備可靠性，需要引入基于健康管理的智能維修系統，結合傳感器數據、故障預測模型和優化算法等技術，實現故障預測、快速診斷和最優維修方案生成，以實現卷接設備的智能化維修管理。

2 基于健康管理的智能維修系統設計

2.1 故障預測模型構建

（1）數據收集和預處理。①數據采集。利用傳感器和監測設備獲取卷接設備的實時運行數據，包括振動、溫度、電流等參數。②數據清洗和預處理。對采集的數據進行噪聲過濾、異常值處理和數據歸一化等預處理操作，以確保數據的準確性和一致性。

（2）機器學習算法應用。①特征提取。從預處理后的數據中提取與故障相關的特征，如頻域特征、時域特征和統計特征等。②模型選擇與訓練。基于提取的特征，選擇適當的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）或深度學習算法等，并利用歷史故障數據對模型進行訓練和優化。③故障預測。利用訓練好的模型對實時數據進行預測，識別可能發生的故障，并提供預警信息。

（3）模型評估和驗證。①數據集劃分。將歷史數據劃分為訓練集和測試集，用于模型的評估和驗證。②性能評估指標。通過計算準確率、召回率、F1 值等指標來評估故障預測模型的性能。③模型優化。根據評估結果對模型進行優化，例如，調整模型參數、引入特征選擇方法或使用集成學習算法等。

2.2 智能維修系統架構

（1）故障診斷模塊。①傳感器數據分析和處理。對實時采集的傳感器數據進行實時監測和分析，識別異常信號并提取特征。②故障原因識別。基于故障預測模型的輸出結果和故障數據庫，對故障進行準確定位和診斷，確定故障的具體原因。

（2）維修方案生成模塊。①維修資源優化。結合設備的故障類型和維修資源的可用性，通過智能調度算法合理分配維修人員和設備，以提高維修效率和降低成本。②最優維修方案生成。根據故障診斷結果和維修資源的情況，生成最優的維修方案，包括維修步驟、所需零部件和維修時間等，以最小化停機時間和維修成本。

（3）維修過程監控模塊。①實時數據采集和監測。通過傳感器和監測設備實時采集維修過程中的關鍵數據，包括溫度、振動和壓力等。②維修進展跟蹤和反饋。監控維修過程中的進展情況，及時反饋維修人員的操作結果，并提供實時的維修狀態和報警信息。

通過以上模塊的協同工作，基于健康管理的智能維修系統能夠實現故障的預測、快速診斷和最優維修方案的生成，提高卷接設備的可靠性和維修效率，從而減少生產線停機時間，降低維修成本，并提升產品質量和生產效率。

2.3 系統優勢和局限性

基于健康管理的智能維修系統在卷煙廠卷接設備的維修領域具有以下優勢：（1）故障預測能力。通過建立故障預測模型，系統可以提前發現潛在故障，并及時采取維修措施，減少設備停機時間，提高生產效率。（2）故障診斷準確性。智能維修系統通過分析傳感器數據和運行參數，可以準確診斷故障類型和定位故障位置，為維修人員提供指導和支持，提高故障診斷的準確性和效率。（3）最優維修方案生成。系統能夠根據故障類型和維修資源情況生成最優的維修方案，提供維修人員進行維修操作的指導，減少維修時間和資源浪費。

然而，基于健康管理的智能維修系統也存在一些局限性：（1）數據需求。系統需要大量的歷史數據進行模型訓練和驗證，而獲取和處理這些數據可能需要較高的成本和資源投入。（2）模型可靠性。故障預測模型的準確性和穩定性受到數據質量、特征提取和算法選擇等因素的影響，需要不斷優化和驗證。（3）維修人員的適應性。智能維修系統需要維修人員具備相應的技術和培訓，以理解和應用系統提供的故障診斷和維修方案。

2.4 可行性和推廣性分析

基于健康管理的智能維修系統在卷煙廠卷接設備維修中具有較高的可行性和推廣性。（1）技術可行性。現代卷煙廠普遍配備了傳感器和監測設備，能夠實時獲取設備的運行數據，為智能維修系統提供了數據基礎。（2）經濟可行性。盡管建立智能維修系統需要一定的投資，但通過減少設備停機時間和提高生產效率，可以降低生產成本和維修費用，從而獲得經濟效益。（3）推廣性。基于健康管理的智能維修系統可以應用于各類卷煙廠的卷接設備維修，且在其他工業領域的設備維修中也具備推廣潛力。

然而，推廣基于健康管理的智能維修系統仍面臨一些挑戰和限制：（1）數據隱私和安全性。在收集和處理設備運行數據時，需要確保數據的隱私和安全，避免數據泄露和未經授權的訪問。（2）系統復雜性。智能維修系統的設計和實施需要多學科的專業知識和技術，包括機器學習、數據分析、傳感器技術等，需要建立跨部門合作和知識共享。（3）人工干預。盡管智能維修系統可以提供故障診斷和維修方案生成的指導，但在實際維修過程中，仍需要維修人員的經驗和判斷，系統無法完全替代人工操作。

3 實驗和結果分析

3.1 實驗設置和數據收集

為了驗證基于健康管理的智能維修系統的有效性，設計了一系列實驗，并收集了卷接設備的運行數據和維修記錄。（1）實驗設置。選取一臺卷接設備作為實驗對象，安裝傳感器和監測設備，實時采集設備的振動、溫度、電流等運行參數。同時，記錄維修人員的操作過程和維修結果。（2）數據收集。在實驗期間，持續收集設備運行數據和維修記錄，構建了一個包含故障樣本和正常樣本的數據集。同時，為了增加數據的多樣性和覆蓋故障類型，人工引入了一些故障場景，并記錄了相應的數據。

3.2 故障預測性能評估

針對收集的數據集，將進行故障預測模型的性能評估。（1）數據集劃分。將數據集劃分為訓練集和測試集，通常采用70%的數據作為訓練集，30%的數據作為測試集。（2）特征提取。從數據集中提取與故障相關的特征，例如，頻域特征、時域特征和統計特征等。（3）模型訓練。利用訓練集對故障預測模型進行訓練，選擇適當的機器學習算法和參數配置。（4）模型評估。使用測試集對訓練好的模型進行評估，計算準確率、召回率、F1 值等指標，評估模型的預測性能和穩定性。

3.3 維修系統有效性驗證

在實驗中，將驗證基于健康管理的智能維修系統的故障診斷和維修方案生成模塊的有效性。（1）故障診斷有效性驗證。將故障樣本輸入故障診斷模塊，評估其對故障的準確診斷和定位能力，與人工診斷結果進行對比。（2）維修方案生成有效性驗證。根據故障診斷結果，評估維修方案生成模塊的輸出是否符合實際維修需求，與專業維修人員的建議進行對比。

3.4 維修效率提升效果分析

在實驗過程中，將評估基于健康管理的智能維修系統對維修效率的提升效果。（1）維修時間對比。將使用智能維修系統的維修時間與傳統維修方法下的維修時間進行對比，評估智能維修系統的效率提升效果。（2）維修成本對比。比較使用智能維修系統和傳統維修方法進行維修所需的成本，包括人力成本、材料成本和停工損失成本等，評估智能維修系統在成本方面的優勢。（3）維修準確性評估。通過對比智能維修系統和傳統維修方法的維修結果，評估智能維修系統的準確性和穩定性，包括故障定位準確率和修復成功率等指標。

3.5 結果分析

根據實驗數據和評估指標的結果，進行綜合分析和解讀。（1）故障預測性能。分析故障預測模型在測試集上的性能表現，討論其準確率、召回率和F1 值等指標，以及可能存在的誤判和漏判情況。（2）維修系統有效性驗證。評估故障診斷模塊和維修方案生成模塊的準確性和可靠性，討論其與人工診斷和建議的一致性，以及可能的改進空間。（3）維修效率提升效果。分析智能維修系統與傳統維修方法在維修時間和成本方面的對比結果，討論智能維修系統對維修效率的實際提升效果。（4）綜合評價。綜合討論實驗結果和分析結論，總結基于健康管理的智能維修系統的優勢和局限性，提出進一步改進和發展的建議。通過實驗和結果分析，可以客觀評估基于健康管理的智能維修系統的性能和有效性，為實際應用和推廣提供依據，并指導系統的進一步優化和發展。

4 結語

綜上所述，本文針對卷接設備的故障和維修需求進行了深入分析，并設計了基于健康管理的智能維修系統。通過實驗和結果分析，驗證了該系統在故障預測、故障診斷和維修方案生成方面的有效性和提升效果。該系統能夠及時預測設備故障，準確診斷故障原因，并生成最優的維修方案，從而大幅提高維修效率和降低成本。本研究為卷接設備的維修管理提供了一種智能化、高效率的解決方案，對于提升生產效率、降低設備故障風險具有重要意義。未來，可以進一步優化智能維修系統的性能和擴展其適用范圍，以滿足更廣泛的工業維修需求。