周稀喬，肖迎賓

(江蘇中煙工業(yè)有限責(zé)任公司，江蘇 南京 210009)

0 引言

目前煙草行業(yè)已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備與物流配送環(huán)節(jié)的智能技術(shù)應(yīng)用[1]。早在20世紀(jì)初，一些制造業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的零件誤差較大，導(dǎo)致設(shè)備維護(hù)難度變大并且維修頻率較高。國(guó)外開(kāi)始研究設(shè)備維護(hù)的相關(guān)技術(shù)[2-3]，直至20世紀(jì)70年代左右，美國(guó)率先將傳感器和狀態(tài)監(jiān)測(cè)等技術(shù)應(yīng)用到設(shè)備維護(hù)中，逐漸實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的離線與在線監(jiān)測(cè)以及零件維護(hù)與更換。在后續(xù)發(fā)展過(guò)程中，日本等其他國(guó)家也相繼在相關(guān)領(lǐng)域展開(kāi)研究。我國(guó)的相關(guān)研究比國(guó)外起步稍晚一些，但經(jīng)過(guò)科研機(jī)構(gòu)以及高等院校科研工作者的共同努力，我國(guó)在制造業(yè)生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)技術(shù)層面已經(jīng)取得技術(shù)突破，如文獻(xiàn)[4]設(shè)計(jì)的基于機(jī)器視覺(jué)的煙支接裝質(zhì)量在線檢測(cè)系統(tǒng)和文獻(xiàn)[5]中對(duì)GD-H1000卷煙包裝機(jī)煙支推進(jìn)機(jī)構(gòu)做出的改進(jìn)。但是在生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)與可視化方面的研究成果還不夠全面，有待深入探討。

研究智能維護(hù)技術(shù)就是通過(guò)技術(shù)手段降低維修費(fèi)用，并且在一定程度上延長(zhǎng)卷煙生產(chǎn)設(shè)備的使用周期。對(duì)此，進(jìn)行卷煙生產(chǎn)設(shè)備疲勞狀態(tài)可視化智能維護(hù)技術(shù)研究，其創(chuàng)新之處在于通過(guò)可視化手段，根據(jù)故障率設(shè)定可視化智能維護(hù)技術(shù)指標(biāo)，分階段(早期、磨合期等)、有針對(duì)性地明確卷煙生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)。

1 設(shè)計(jì)卷煙生產(chǎn)設(shè)備疲勞狀態(tài)可視化智能維護(hù)技術(shù)

1.1 獲取卷煙生產(chǎn)設(shè)備信息

卷煙生產(chǎn)設(shè)備是完成卷煙生產(chǎn)任務(wù)的關(guān)鍵載體，一旦出現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備故障的情況，將會(huì)對(duì)后續(xù)加工以及出廠環(huán)節(jié)造成嚴(yán)重影響。因此，卷煙生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)必須建立在煙草工藝、生產(chǎn)批量、生產(chǎn)周期等生產(chǎn)任務(wù)上，在復(fù)雜的信息處理過(guò)程中提供科學(xué)的維護(hù)依據(jù)。生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)信息與設(shè)備維護(hù)計(jì)劃的主要運(yùn)作模式如圖1所示。

圖1 卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)模式

卷煙生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)所需要的信息主要集中在運(yùn)行狀態(tài)、疲勞狀態(tài)和歷史維護(hù)信息等方面。卷煙生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)主要指的是通過(guò)相應(yīng)的監(jiān)測(cè)設(shè)備對(duì)生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測(cè)，將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，判斷生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和疲勞狀態(tài)，以便進(jìn)一步對(duì)設(shè)備的故障發(fā)生概率進(jìn)行預(yù)測(cè)并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行有效維護(hù)。維護(hù)資源是生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)的重要工具，是維護(hù)技術(shù)的有力保障，主要包括專(zhuān)業(yè)維護(hù)工具、技術(shù)人員、智能維護(hù)設(shè)備等[6-8]。卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)信息的收集與數(shù)據(jù)處理共同構(gòu)成了智能維護(hù)技術(shù)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)。通常情況下，卷煙生產(chǎn)設(shè)備的維護(hù)數(shù)據(jù)是參數(shù)估計(jì)、認(rèn)識(shí)模型以及智能信息的集成，可在此基礎(chǔ)上，根據(jù)卷煙生產(chǎn)設(shè)備的具體生產(chǎn)狀況進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

除此之外，通過(guò)卷煙生產(chǎn)商提供的故障時(shí)間和修復(fù)時(shí)間等歷史維護(hù)數(shù)據(jù)，建立相應(yīng)的生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)信息庫(kù)，包括卷煙生產(chǎn)設(shè)備的基本屬性信息和設(shè)備參數(shù)信息，為卷煙生產(chǎn)設(shè)備的效能分析提供數(shù)據(jù)支持，有助于后續(xù)展開(kāi)生產(chǎn)設(shè)備疲勞狀態(tài)可視化智能技術(shù)研究[9-10]。

1.2 計(jì)算設(shè)備疲勞程度及故障率

卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)與卷煙生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度之間存在著不同程度的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。通常情況下，卷煙制造企業(yè)都是采取在固定時(shí)間進(jìn)行定期檢修的方式。這種設(shè)備維護(hù)方式是依靠傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)技術(shù)，維護(hù)效果主要取決于相關(guān)技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)與水平，并且由于維護(hù)周期都是相同的，導(dǎo)致這種預(yù)防性維修無(wú)法全面滿足設(shè)備的運(yùn)行需求。故障主要指的是設(shè)備或者零部件無(wú)法實(shí)現(xiàn)其功能的一種現(xiàn)象，可把設(shè)備可能出現(xiàn)的故障定義為一個(gè)隨機(jī)事件，利用相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析方法去分析故障發(fā)生的原因和規(guī)律，為卷煙設(shè)備的疲勞狀態(tài)判斷提供科學(xué)依據(jù)。通過(guò)生產(chǎn)設(shè)備的故障浴盆曲線獲取更加清晰的信息，如圖2所示。

圖2 生產(chǎn)設(shè)備故障浴盆曲線

由圖2可以看出，在早期故障期的初始故障率較高，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的磨合后故障發(fā)生率逐漸下降，這個(gè)時(shí)期內(nèi)的故障與生產(chǎn)設(shè)備的出廠性能和制造質(zhì)量有著直接關(guān)系，渡過(guò)磨合期后，故障率逐漸趨于穩(wěn)定。偶發(fā)故障期的運(yùn)行狀態(tài)基本趨于穩(wěn)定，在該階段是卷煙生產(chǎn)設(shè)備的最佳工作時(shí)期，故障出現(xiàn)的原因主要是操作不當(dāng)和維修不力，只要加強(qiáng)相應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與維護(hù)保養(yǎng)工作，就能在一定程度上降低故障發(fā)生的概率。在損耗故障期出現(xiàn)的問(wèn)題，主要是生產(chǎn)設(shè)備零部件的磨損和疲勞造成的，在第2階段和第3階段的拐點(diǎn)處開(kāi)始全面檢修，能有效降低故障發(fā)生率。通過(guò)對(duì)卷煙設(shè)備的3個(gè)時(shí)期的故障率和疲勞程度分別進(jìn)行計(jì)算，早期設(shè)備故障率密度函數(shù)為

(1)

式中：f(t) 表示故障率函數(shù)；S(t) 表示設(shè)備疲勞程度函數(shù)；α1表示可用指數(shù)分布參數(shù)；η為分布特征參數(shù)；t為運(yùn)行時(shí)間；exp 表示生產(chǎn)設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行期望函數(shù)。α1和η的取值范圍在1～10之間，當(dāng)α1>1時(shí)，符合函數(shù)分布特征。偶發(fā)故障期的故障率f2(t)與設(shè)備疲勞程度函數(shù)S2(t)分別為

(2)

式中α2表示該階段生產(chǎn)設(shè)備的故障系數(shù)。由于在此階段的生產(chǎn)設(shè)備故障率更趨近于常數(shù)，因此卷煙生產(chǎn)設(shè)備的疲勞程度成為生產(chǎn)設(shè)備效能的重要衡量指標(biāo)。設(shè)定隨機(jī)變量X表示生產(chǎn)設(shè)備開(kāi)始運(yùn)行到故障發(fā)生的工作時(shí)間，則

(3)

式中：t為運(yùn)行時(shí)間；設(shè)備后續(xù)運(yùn)行時(shí)間間隔Δt的疲勞程度用S(t+Δt)表示。根據(jù)最終式可以得出設(shè)備的疲勞程度與運(yùn)行時(shí)間t之間沒(méi)有一定關(guān)系，只與間隔Δt和偶發(fā)故障率αn+1有關(guān)系。在耗損故障期階段，生產(chǎn)設(shè)備的故障率隨著運(yùn)行時(shí)間變長(zhǎng)而變大。耗損故障期主要是由偶然故障率和設(shè)備疲勞程度組成，偶然故障率f3(t)和設(shè)備疲勞程度函數(shù)S3(t)，分別表示為

(4)

其中，當(dāng)n=2時(shí)，根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備的故障浴盆曲線，得出相應(yīng)的設(shè)備故障率和疲勞程度的相關(guān)數(shù)據(jù)，以此確定卷煙生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)防性維護(hù)周期。

1.3 基于故障率設(shè)定可視化智能維護(hù)技術(shù)指標(biāo)

區(qū)別于傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)技術(shù)，基于可視化的智能維護(hù)技術(shù)優(yōu)化算法，以多種類(lèi)型的圖表作為表現(xiàn)形式，反映出生產(chǎn)設(shè)備智能維護(hù)的可視化特征。生產(chǎn)設(shè)備自身的故障率、疲勞狀態(tài)與健康狀態(tài)等因素，都會(huì)直接影響到后續(xù)的維護(hù)檢修工作。受科技進(jìn)步的影響，設(shè)備維護(hù)工作也不再完全依賴(lài)人工，智能科技逐漸被應(yīng)用到設(shè)備維護(hù)的工作中。處于不同疲勞等級(jí)的生產(chǎn)設(shè)備，對(duì)維護(hù)技術(shù)的需求也不同，根據(jù)測(cè)試結(jié)果將設(shè)備的疲勞分為5個(gè)等級(jí)。首先是較為健康的卷煙生產(chǎn)設(shè)備，在各項(xiàng)檢測(cè)中，所有的關(guān)鍵參數(shù)的測(cè)試結(jié)果都在正常范圍內(nèi)，并且與出廠設(shè)置的原始數(shù)據(jù)比較接近，只需監(jiān)測(cè)而不用維護(hù)，這種結(jié)果是屬于疲勞狀態(tài)較輕的一級(jí)疲勞級(jí)別；其次是在各項(xiàng)檢測(cè)中，卷煙生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)基本都在正常范圍內(nèi)，并且測(cè)試結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值的偏離程度較小，沒(méi)有超過(guò)健康范圍，只需要按照正常的維修計(jì)劃進(jìn)行監(jiān)測(cè)和維護(hù)，此級(jí)別屬于二級(jí)疲勞；再次是關(guān)鍵參數(shù)的檢測(cè)數(shù)據(jù)大多數(shù)都在正常范圍內(nèi)，一些參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值的偏離程度相對(duì)較大，但是沒(méi)有超過(guò)正常范圍，需要適當(dāng)?shù)鼐S護(hù)并且加強(qiáng)對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)，此級(jí)別屬于三級(jí)疲勞；然后是生產(chǎn)裝備的參數(shù)檢測(cè)結(jié)果中，有一部分距離標(biāo)準(zhǔn)值的偏離程度較大，并且已經(jīng)接近閾值的臨界點(diǎn)，需要停止使用盡早維護(hù)，這個(gè)級(jí)別是四級(jí)疲勞；最后是有一項(xiàng)或者多項(xiàng)測(cè)試參數(shù)超過(guò)閾值，已經(jīng)面臨報(bào)廢，說(shuō)明該設(shè)備的疲勞狀態(tài)已經(jīng)達(dá)到頂峰的五級(jí)疲勞，需要立刻停止使用并全面檢修。

在對(duì)卷煙生產(chǎn)設(shè)備的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比的過(guò)程中，其定性指標(biāo)是重要的參照對(duì)象，而定性指標(biāo)需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)曲線來(lái)進(jìn)行相關(guān)信息提取。為了使卷煙生產(chǎn)設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)之間的疲勞狀態(tài)具有較強(qiáng)的可操作性，需要將參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，用具體數(shù)值來(lái)表示卷煙生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，其可視化智能程度與歸一化數(shù)值之間是正比關(guān)系，其歸一化數(shù)值越大，說(shuō)明生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)越高，反之，歸一化數(shù)值越小，設(shè)備維護(hù)技術(shù)的智能程度就越低。為了提高卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)技術(shù)的可視化智能程度，需要對(duì)其歸一值進(jìn)行計(jì)算，公式為

(5)

式中:σi為歸一值；n為關(guān)鍵參數(shù)；i是其中一個(gè)參數(shù)；其測(cè)試值為ni，標(biāo)準(zhǔn)值為ns，上限值為nu，下限值為nl，則參數(shù)i的測(cè)試值與標(biāo)準(zhǔn)值的偏差為

Δ=|ni-ns|

(6)

參數(shù)i的最大允許誤差與最小允許誤差分別為

(7)

根據(jù)公式(5)可知，當(dāng)卷煙生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)i的值為標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)，其歸一值為:0<σi<1，表明設(shè)備的疲勞程度較低，運(yùn)行狀態(tài)良好；當(dāng)偏離參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值變大時(shí)，歸一值變小，生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)i的疲勞程度處于中等水平；當(dāng)裝備參數(shù)i的測(cè)試值達(dá)到最大或最小限值時(shí)，其歸一值為0，表明生產(chǎn)設(shè)備的疲勞程度較高，運(yùn)行狀態(tài)較差。明確卷煙生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)后，根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備的歸一值進(jìn)行可視化處理，連接計(jì)算機(jī)智能終端，提升維護(hù)技術(shù)。

2 實(shí)驗(yàn)與分析

2.1 定義卷煙生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)

實(shí)驗(yàn)選取兩種傳統(tǒng)設(shè)備維護(hù)技術(shù)(文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法)，與文中運(yùn)用智能維護(hù)技術(shù)進(jìn)行設(shè)備修復(fù)成果的實(shí)驗(yàn)對(duì)比，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。首先，以某煙包裝聯(lián)合機(jī)組設(shè)備為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，定義煙包裝聯(lián)合機(jī)組設(shè)備參數(shù)，結(jié)合圖1和圖2，對(duì)該機(jī)組設(shè)備的布設(shè)做出調(diào)整。

1)設(shè)計(jì)制造一種箱體(鑄鋁)，取代原有的下降裝置箱體，擴(kuò)大其作用。

2)設(shè)計(jì)制造了降煙器的左前門(mén)組件，并更換了原降煙器的左前門(mén)組件，以適應(yīng)改造后的卷煙進(jìn)料方式。

3)對(duì)箱體前門(mén)安裝的“左面板”部件進(jìn)行重新設(shè)計(jì)制造，以方便新部件的安裝。

4)重新設(shè)計(jì)和制造新的出口“從動(dòng)輪總成”的下降裝置以及相應(yīng)的過(guò)渡板、蓋板、前門(mén)、防塵盒等部件。

本實(shí)驗(yàn)所用的煙卷包裝單元設(shè)備采用“C”型布置，單元占地約180m2，長(zhǎng)度20m，寬度9m。原設(shè)備的功能需要擴(kuò)展：全部采用原設(shè)備上的提升機(jī)、高位輸送機(jī)、下降裝置、貯存桶，而yf17型卷煙儲(chǔ)運(yùn)系統(tǒng)中的降煙器需要進(jìn)行改造，增加低位加料和下料裝置。

設(shè)備說(shuō)明、綜合類(lèi)型和分支類(lèi)型等設(shè)備參數(shù)如圖3所示。

圖3 生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)定義結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)圖3設(shè)備參數(shù)信息，卷煙生產(chǎn)設(shè)備的定義信息如表1所示。

表1 設(shè)備參數(shù)定義信息

結(jié)合卷煙生產(chǎn)設(shè)備的特定屬性，為得出維護(hù)技術(shù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)相關(guān)性分析。對(duì)卷煙生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行有效分析，其有效性隸屬函數(shù)與式(5)中的歸一值σi有關(guān)，呈4種形態(tài)分布，具體如圖4所示。

圖4 設(shè)備參數(shù)有效性隸屬函數(shù)分布

經(jīng)分析得到卷煙生產(chǎn)設(shè)備的參數(shù)取值范圍已經(jīng)不局限于[0,1]之間的結(jié)論。在該區(qū)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)連續(xù)取值和任意取值，根據(jù)不同的取值，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

2.2 驗(yàn)證維護(hù)技術(shù)修復(fù)成果

通常情況下，卷煙生產(chǎn)設(shè)備的使用壽命在20年～25年。在使用的第5年～第15年時(shí)，屬于圖2浴盆曲線的第二階段，故障率符合指數(shù)分布特征。根據(jù)卷煙生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)的不同取值，計(jì)算出3種設(shè)備維護(hù)技術(shù)的修復(fù)成果，具體以維護(hù)前與維護(hù)后的設(shè)備各項(xiàng)指標(biāo)為參照，故障發(fā)生概率越小，證明該種維護(hù)技術(shù)的修復(fù)效果越好。根據(jù)浴盆故障曲線第二階段的故障函數(shù)式(3)，分別得出使用3種維護(hù)技術(shù)下的卷煙生產(chǎn)設(shè)備故障率，如表2所示。

表2 不同維護(hù)技術(shù)下生產(chǎn)設(shè)備的故障率 單位：%

根據(jù)維護(hù)前和維護(hù)后的數(shù)據(jù)可知，生產(chǎn)設(shè)備經(jīng)過(guò)傳統(tǒng)維護(hù)技術(shù)維護(hù)后，故障率下降了0.227 4%～1.530 3%，而應(yīng)用文中智能維護(hù)技術(shù)的故障率下降了4.917 2%～7.442 8%。因此，卷煙生產(chǎn)設(shè)備應(yīng)用文中智能維護(hù)技術(shù)比傳統(tǒng)維護(hù)技術(shù)的故障發(fā)生概率更低。

3 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)對(duì)卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護(hù)技術(shù)的相關(guān)研究，設(shè)計(jì)出一種更有效的智能維護(hù)技術(shù)，在一定程度上推動(dòng)了設(shè)備維護(hù)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)程。同時(shí)，也為學(xué)術(shù)界開(kāi)展相關(guān)研究奠定了理論基礎(chǔ)和實(shí)踐基礎(chǔ)。

由于實(shí)驗(yàn)約束條件過(guò)多，研究時(shí)間有限，文中在卷煙生產(chǎn)設(shè)備的使用數(shù)據(jù)方面收集得還不夠全面，未來(lái)將不斷完善。