周萍芳，陳青欣，劉 勇，俞大祥，蔣鵬沖

（湖北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司武漢卷煙廠，湖北武漢 430048）

0 引言

隨著中國(guó)煙草工業(yè)企業(yè)品牌的整合到達(dá)一定階段，煙草工業(yè)必須依靠數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來發(fā)展新動(dòng)能，塑造發(fā)展新優(yōu)勢(shì)。近年來，制絲生產(chǎn)數(shù)據(jù)治理、智能單機(jī)等概念飛速發(fā)展，但實(shí)際應(yīng)用水平參差不齊，部分模塊存在重概念輕內(nèi)涵、重平臺(tái)搭建輕數(shù)據(jù)治理、重建設(shè)輕運(yùn)行等誤區(qū)，未能切實(shí)轉(zhuǎn)化為提質(zhì)增效的有效手段。

以制絲設(shè)備數(shù)字化、智能化建設(shè)作為載體，引導(dǎo)設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)，構(gòu)建“感知—分析—決策—執(zhí)行”的智能裝備，實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)的智能特征，真正實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)從量的積累向質(zhì)的飛躍，由點(diǎn)的突破向系統(tǒng)能力提升的轉(zhuǎn)變，切實(shí)提高制絲生產(chǎn)線智能化水平。

目前，制絲生產(chǎn)線主要工序的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)已經(jīng)相對(duì)完善，其涉及基礎(chǔ)條件保障指標(biāo)、設(shè)備性能指標(biāo)、工藝控制指標(biāo)、質(zhì)量參數(shù)指標(biāo)等多個(gè)方面，但除關(guān)鍵工藝參數(shù)控制指標(biāo)和質(zhì)量指標(biāo)之外，其余類型數(shù)據(jù)尚未在生產(chǎn)中充分應(yīng)用，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性尚未完全建立。此外，還存在未充分采集的設(shè)備性能數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)，當(dāng)出現(xiàn)設(shè)備性能變化、質(zhì)量數(shù)據(jù)波動(dòng)時(shí)，缺少用于支撐精準(zhǔn)分析、故障診斷的輔助數(shù)據(jù)及價(jià)值挖掘。

1 設(shè)備感知層搭建

1.1 感知層現(xiàn)有基礎(chǔ)

以葉絲干燥工序?yàn)樵圏c(diǎn)單元，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為決策依據(jù)的智能控制系統(tǒng)，真正實(shí)現(xiàn)加工過程的高水平科學(xué)化決策分析，實(shí)現(xiàn)智能化控制高度下的結(jié)果控制向過程控制的轉(zhuǎn)變。

葉絲干燥工序智能控制系統(tǒng)的設(shè)備感知層構(gòu)建主要從生產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取智能控制所需的相關(guān)數(shù)據(jù)及批次管理、生產(chǎn)管理等信息，并實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信息采集上傳，通過大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，得到智能烘絲機(jī)數(shù)據(jù)推優(yōu)及參數(shù)調(diào)控結(jié)果，并將信息保存至數(shù)據(jù)庫(kù)，以提供至葉絲干燥工序智能控制系統(tǒng)的界面輸出，并為智能控制系統(tǒng)的設(shè)備健康評(píng)價(jià)等相關(guān)模塊提供底層服務(wù)。

葉絲干燥工序智能控制系統(tǒng)的設(shè)備感知層數(shù)據(jù)類型分為4個(gè)評(píng)價(jià)維度，即環(huán)境工況數(shù)據(jù)、設(shè)備資源數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)、生產(chǎn)管控?cái)?shù)據(jù)。設(shè)備感知層數(shù)據(jù)類型如圖1 所示。

圖1 設(shè)備感知層數(shù)據(jù)類型

（1）環(huán)境工況數(shù)據(jù)：生產(chǎn)正態(tài)運(yùn)行所需具備的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（2）設(shè)備資源數(shù)據(jù)：設(shè)備靜態(tài)性能指標(biāo)，設(shè)備關(guān)鍵系統(tǒng)或部件指標(biāo)和參數(shù)。

（3）生產(chǎn)過程數(shù)據(jù)：包括設(shè)備運(yùn)行效率、故障停機(jī)率、故障停機(jī)次數(shù)等評(píng)價(jià)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的指標(biāo)。

（4）生產(chǎn)管控?cái)?shù)據(jù)：包括設(shè)備本體自感應(yīng)的在線檢測(cè)裝置的完好性和可靠性、工序輸出的過程質(zhì)量和產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)指標(biāo)。

1.2 感知層搭建思路

葉絲干燥工序智能控制系統(tǒng)的設(shè)備感知層搭建總體架構(gòu)如圖2 所示。數(shù)據(jù)采集感知主要用于實(shí)時(shí)采集生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)接口接入大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)及智能控制管理系統(tǒng)，其中，大數(shù)據(jù)層主要進(jìn)行數(shù)據(jù)的匯集融合、數(shù)據(jù)分析、生產(chǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)等過程；智能控制系統(tǒng)PC 終端主要包括基于數(shù)據(jù)分析的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、追溯管理、參數(shù)調(diào)控管理、工藝調(diào)優(yōu)參數(shù)推送、設(shè)備健康管理、設(shè)備故障診斷經(jīng)驗(yàn)庫(kù)信息管理等。

圖2 設(shè)備感知層搭建總體架構(gòu)

為完善葉絲干燥工序智能控制系統(tǒng)的設(shè)備感知層基礎(chǔ)配置，首先根據(jù)目前實(shí)際維保工作、故障經(jīng)驗(yàn)庫(kù)、產(chǎn)品工藝指標(biāo)、加工后物料工藝指標(biāo)、設(shè)備主要部件參數(shù)、設(shè)備管理等方面，梳理系統(tǒng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)采集及未進(jìn)行數(shù)據(jù)采集但關(guān)系到設(shè)備性能、過程質(zhì)量的主要設(shè)備采集數(shù)據(jù)；其次，根據(jù)問題導(dǎo)向挖掘有利用需求和潛力但未被采集的數(shù)據(jù)，增加監(jiān)測(cè)傳感采集點(diǎn)位；此外，根據(jù)數(shù)據(jù)感知采集相關(guān)內(nèi)容構(gòu)建數(shù)據(jù)交互基準(zhǔn)和交互規(guī)則，為設(shè)備感知層完整構(gòu)建及系統(tǒng)數(shù)據(jù)交互、數(shù)據(jù)使用及分析提供支撐；最后，基于感知數(shù)據(jù)挖掘信息，構(gòu)建設(shè)備健康分析管理及故障經(jīng)驗(yàn)庫(kù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2 設(shè)備健康度評(píng)價(jià)模型構(gòu)建

基于設(shè)備運(yùn)行系統(tǒng)屬性，設(shè)備健康度評(píng)價(jià)模型建立的過程，即是選擇健康狀態(tài)評(píng)價(jià)指標(biāo)，分類評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性并確定相適應(yīng)的算法，確定健康狀態(tài)指標(biāo)權(quán)重，并最終完成評(píng)價(jià)模型的建立。設(shè)備健康度評(píng)價(jià)模型建立流程如圖3 所示。

圖3 設(shè)備健康度評(píng)價(jià)模型建立流程

2.1 線性健康度評(píng)價(jià)模型

線性模型基本反映實(shí)際執(zhí)行機(jī)構(gòu)和工藝指標(biāo)變量的關(guān)系，在實(shí)際應(yīng)用過程中，通過計(jì)算實(shí)時(shí)采集的工藝指標(biāo)變量（實(shí)際值）和線性模型計(jì)算的工藝指標(biāo)變量（模型理論值）之間的偏差程度，通過偏差程度診斷執(zhí)行機(jī)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)偏差程度過大時(shí)，提前預(yù)警并提示維修人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)（圖4）。

圖4 線性模型評(píng)價(jià)流程

按照采集規(guī)則，采集設(shè)備正常運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)獲取樣本。通過線性回歸擬合建立控制過程中執(zhí)行機(jī)構(gòu)過程變量和工藝指標(biāo)過程變量之間的模型方程式。根據(jù)建立的控制模型方程式，通過計(jì)算實(shí)時(shí)采集的工藝指標(biāo)變量（實(shí)際值）和回歸模型計(jì)算的工藝指標(biāo)變量（模型理論值）之間的偏差程度，通過偏差程度診斷執(zhí)行機(jī)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)偏差程度過大時(shí)，提前預(yù)警并提示維修人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行維護(hù)保養(yǎng)。

在設(shè)備控制過程中，一般是多個(gè)執(zhí)行機(jī)構(gòu)對(duì)應(yīng)控制多個(gè)工藝指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，工藝指標(biāo)控制的穩(wěn)定性取決于對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制的精確度。控制模型的建立依賴于執(zhí)行機(jī)構(gòu)的過程變量X 和工藝指標(biāo)的響應(yīng)變量Y。而回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。通常使用曲線/線來擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)，目標(biāo)是使曲線到數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離差異最小。線性回歸在假設(shè)特征滿足線性關(guān)系，根據(jù)給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)模型，并用此模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)，擬合線性模型得到熱風(fēng)風(fēng)速相關(guān)性線性方程式（圖5）。

圖5 擬合線性模型

2.2 區(qū)間值健康度評(píng)價(jià)模型

區(qū)間值模型的建立從可靠性、經(jīng)濟(jì)性、維修性等因素出發(fā)，反映設(shè)備在系統(tǒng)正態(tài)運(yùn)行過程中評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度。

首先根據(jù)烘絲機(jī)控制原理和控制過程，分別對(duì)烘絲機(jī)薄板蒸汽系統(tǒng)、熱風(fēng)系統(tǒng)、排潮系統(tǒng)主要部件進(jìn)行拆解分析，其中主要部件有截止閥、汽水分離器、壓力變送器、蒸汽薄膜閥、旋轉(zhuǎn)接頭、熱交換板、散熱器、疏水閥組、溫度壓力儀表、風(fēng)速儀等，烘絲系統(tǒng)工作原理如圖6 所示。

圖6 烘絲系統(tǒng)工作原理

其中，傳動(dòng)系統(tǒng)雖不會(huì)直接影響產(chǎn)品質(zhì)量，但該系統(tǒng)為設(shè)備運(yùn)行基礎(chǔ)，其運(yùn)行情況可反應(yīng)設(shè)備健康狀態(tài)，需納入評(píng)價(jià)指標(biāo)。為提高區(qū)間值評(píng)價(jià)模型的科學(xué)性和實(shí)用性，運(yùn)用層次分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行分級(jí)，并根據(jù)不同層級(jí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)異常情況進(jìn)行健康度折損計(jì)算。評(píng)價(jià)指標(biāo)分級(jí)體系如下：

（1）可靠性：指標(biāo)包括對(duì)系統(tǒng)功能的影響程度、設(shè)備故障后的及時(shí)修復(fù)程度、對(duì)人員和環(huán)境安全性的影響及失效頻率。

（2）經(jīng)濟(jì)性：指標(biāo)包括設(shè)備故障引起的產(chǎn)品降級(jí)、報(bào)廢等質(zhì)量損失，設(shè)備維修費(fèi)用及生產(chǎn)效率損失。

（3）維修性：指標(biāo)包括維修的難易程度、備件的供應(yīng)程度。

由上述步驟，得到葉絲干燥工序區(qū)間值評(píng)價(jià)模型相關(guān)的評(píng)價(jià)指標(biāo)和所占權(quán)重，并與現(xiàn)有的PPK 評(píng)價(jià)規(guī)則相關(guān)聯(lián)，得到設(shè)備健康評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，烘絲工序區(qū)間值健康度模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如圖7 所示。

圖7 烘絲工序區(qū)間值健康度模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

3 設(shè)備健康度評(píng)價(jià)結(jié)果運(yùn)用

將設(shè)備健康度評(píng)價(jià)模型與生產(chǎn)管理系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，監(jiān)控設(shè)備單個(gè)控制參數(shù)在生產(chǎn)過程中變化，與烘絲加工質(zhì)量及生產(chǎn)過程相關(guān)的數(shù)據(jù)建立標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)行參數(shù)庫(kù)，生產(chǎn)時(shí)值過大或者過小進(jìn)行報(bào)警，可進(jìn)行設(shè)備健康檢查及預(yù)警，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)值的偏差程度，分級(jí)推送維修工單，提升維修工及時(shí)關(guān)注檢修。

同時(shí)，由蒸汽系統(tǒng)、熱風(fēng)系統(tǒng)、排潮系統(tǒng)、傳動(dòng)系統(tǒng)主要部件和生產(chǎn)運(yùn)行機(jī)理逐步梳理形成設(shè)備故障經(jīng)驗(yàn)知識(shí)圖譜（圖8），實(shí)現(xiàn)維修工單推送時(shí)同步給出維修經(jīng)驗(yàn)參考，提升維修技能和維修效率。

圖8 設(shè)備故障經(jīng)驗(yàn)知識(shí)圖譜

4 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)制絲生產(chǎn)線主機(jī)設(shè)備建立一套設(shè)備運(yùn)行健康度評(píng)價(jià)模型，結(jié)合設(shè)備性能測(cè)試數(shù)據(jù)、實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)等，基于工序產(chǎn)品質(zhì)量要求及生產(chǎn)維護(hù)經(jīng)驗(yàn)，建立設(shè)備多維度健康評(píng)價(jià)、糾正模型，對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)進(jìn)行定量建模與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。