机械类烟草制丝设备故障监测与数据分析研究

引言：机械类烟草制丝设备是烟草加工的关键部件之一，可以不间断生产高质量的烟草产品，促进整个行业的可持续发展。故障监测是机械类烟草制丝设备管理的重要一环，与数据分析之间存在密切的联系。所以，进行机械类烟草制丝设备故障监测与数据分析的研究，充分简化运营，以获取到更多有意义的见解，加强机械类烟草制丝设备的维护，提高设备准确性和可靠性，具有重要意义。

1、机械类烟草制丝设备故障的主要类型

1.1刀片变钝

机械类烟草制丝设备的常见故障之一是刀片变钝。刀片是切割过程的核心，当它们失去锋利度时，就会出现一些问题。钝的刀片会导致锯齿状和不均匀的切割，这对烟草产品的质量产生不利影响^[1]。此外，钝刀片造成的阻力增加可能会给烟草制丝设备的其他部件带来压力，可能导致更加严重的问题。

1.2刀片未对准

刀片未对准是影响切烟机性能的另一个关键问题。当刀片未正确对齐时，它们无法进行精确且一致的切割。这会导致烟叶切割不均匀，并可能导致设备堵塞。

1.3刀片破损

刀片破损是一种严重的机械故障，可能会导致生产停止并导致停机和昂贵的维修费用。当刀片断裂时，它不仅会扰乱切割过程，还会损坏烟草制丝设备的其他部件，包括进给系统和电机。

1.4喂料不均匀

送料不均匀是一种送料系统故障，可能导致切割不一致和最终产品质量下降。进给系统的主要作用是以均匀的方式将烟叶输送到切割刀片，但是当这个过程受到损害时，结果通常会低于标准。

1.5进料系统堵塞

进料系统的堵塞会使生产陷入停滞，需要人工干预才能清除。这些堵塞可能是由于多种原因造成的，包括异物或烟叶喂入不当。

1.6物料流不一致

物料流不一致是进给系统故障，可能导致切割不均匀并降低整体切割效率。当烟叶不能顺利流过进料系统时，可能会导致切割时断时续，从而影响产品质量。

2、机械类烟草制丝设备故障的监测技术

2.1目视检查

目视检查是一种基本的监控技术，涉及对烟草制丝设备及其部件进行物理检查，以发现明显的磨损、损坏或错位迹象。它通常是识别潜在问题的第一道防线。以下是目视检查的使用方法：（1）定期检查：操作员和维护人员在操作前、操作中和操作后对设备进行例行目视检查。（2）检查表：使用检查表确保所有关键组件都得到系统检查。（3）记录：记录发现结果，包括照片、笔记和观察到的任何异常情况。（4）立即采取行动：如果发现任何问题，将采取适当的行动，例如安排维护或进行细微调整。

2.2振动分析

振动分析是监测烟草制丝设备等旋转机械状况的强大技术。它涉及测量和分析机器产生的振动，以检测可能指示故障的异常情况。以下是振动分析的关键步骤：（1）振动传感器：在关键机器部件上安装振动传感器，例如刀片、电机和轴承。（2）数据采集：连续采集机器运行过程中的振动数据。（3）分析软件：使用专用软件分析振动数据中的异常频率模式和趋势。（4）自动警报：设置自动警报，以便在检测到异常振动时通知操作员或维护人员。（5）诊断与维护：调查异常振动的原因，并根据需要进行维护。

2.3声发射监测

声发射监测是一种无损检测技术，可监听机械在运行过程中发出的声信号。它可以检测由材料变形、裂纹扩展或其他机械过程引起的能量释放。该技术的应用要点包括：（1）传感器放置：将声发射传感器安装在烟草制丝设备的重要位置，特别是靠近关键部件的位置。（2）数据收集：收集机器运行过程中的声发射数据。（3）模式识别：分析声发射信号的模式或异常情况。（4）诊断评估：调查排放的来源和性质以确定故障的严重程度。

2.4热成像

热成像涉及捕获机械部件表面的温度变化。它是识别过热或异常温度模式的宝贵工具^[2]。这项技术的实际应用具有以下优点：（1）非接触式：不需要与被监控的组件进行物理接触。（2）早期警告：在发生灾难性故障之前检测温度异常。（3）适用于电气元件：对于监控电气元件的温度特别有价值。

3、机械类烟草制丝设备故障监测的数据分析

3.1实时数据采集

实时数据采集涉及在烟草制丝设备运行时从传感器和监控系统连续收集数据。这种方法可以立即洞察刀具的性能，使操作员能够检测异常情况并迅速做出明智的决策。战略性地放置在机械上的传感器捕获有关振动、温度和物料流等因素的数据。然后，这些数据会实时传输到集中监控系统，该系统可以是专用计算机或基于云的平台。实时数据采集使操作员能够实时了解刀具状况，有助于对异常情况做出快速响应。

3.2数据预处理与清洗

数据预处理和清洗可以确保用于分析的数据既准确又可靠。原始传感器数据通常包含噪声、异常值、缺失值和不规则性，这些可能会妨碍准确的故障检测。应用各种技术（包括插值和异常值去除）来清理数据。可能需要数据集成才能将来自多个传感器的数据统一为一致的数据集。特征提取涉及从原始数据中导出相关变量或特征，例如振动数据中的振幅或频率。归一化和缩放用于标准化数据格式和单位，而时间对齐则同步来自不同采样率的传感器的数据。

3.3统计分析技术

统计分析技术有助于从处理的数据中提取有价值的见解，并识别表明烟草制丝设备的故障模式或异常情况。这些方法依靠统计原理来分析数据并做出明智的决策。描述性统计数据（例如平均值、中位数、标准差和百分位数）提供了数据中心趋势和变异性的梗概，从而建立了故障检测的基线。趋势分析揭示了数据随时间的逐渐变化，有助于识别性能恶化。假设检验确定观察到的差异或异常的统计显着性。控制图监控过程稳定性并检测异常变化，而回归分析则评估变量之间的关系。统计分析提供了对数据模式的客观洞察、对细微偏差的早期检测以及故障严重性和影响的量化。然而，它依赖于有效的假设，并且需要专业知识才能准确解释。

3.4故障检测的机器学习算法

机器学习 (ML) 算法在机械类烟草制丝设备监控方面有着重要作用。机器学习模型擅长分析复杂的数据模式，使其成为识别故障的宝贵工具。常见算法包括决策树、随机森林、支持向量机和神经网络。无监督学习识别数据中的模式或集群，而时间序列分析则侧重于使用循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络等算法的异常或未来预测。由特定领域知识驱动的特征工程从原始传感器数据创建相关特征^[3]。一些机器学习模型支持在线学习，可以随着时间的推移进行调整和改进。机器学习擅长复杂模式识别、预测性维护和减少停机时间。然而，它可能需要大量标记数据，对模型的可解释性提出挑战，并且如果没有适当的正则化或验证，则存在过度拟合的风险。正则化或验证，机器学习模型可能会过度拟合训练数据。

结束语

总而言之，在烟草加工业中，机械类烟草制丝设备的故障监测至关重要，数据分析的必要性不言而喻，需要相关人员积极探索有效的监测技术和监测方式，做好数据分析，降低维护成本，稳定产品质量，以确保机械类烟草制丝设备的运行效率达到更高标准，使烟草企业始终保持最大的竞争优势。

参考文献：

[1]赵奕喻，张碧昕，余彬炀等.烟草制丝设备故障停机存在的问题及优化策略分析[J].现代工业经济和信息化，2022，12(10):292-294.