劉宇，吳神風(fēng)，王藝堯，梁孝東，冉倩

（湖北中煙工業(yè)有限責(zé)任公司恩施卷煙廠(chǎng)，湖北 恩施 445000）

隨著全球卷煙行業(yè)的快速發(fā)展，卷煙廠(chǎng)面臨著生產(chǎn)效率提升和生產(chǎn)成本降低的挑戰(zhàn)。卷接設(shè)備是卷煙生產(chǎn)過(guò)程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，然而，由于設(shè)備故障引發(fā)的生產(chǎn)中斷和維修周期長(zhǎng)，嚴(yán)重影響了生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。為解決卷接設(shè)備故障和維修問(wèn)題，提出了基于健康管理的智能維修系統(tǒng)。該系統(tǒng)結(jié)合了健康監(jiān)測(cè)、故障診斷和維修優(yōu)化等技術(shù)，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)、預(yù)測(cè)故障、生成最優(yōu)維修方案以及監(jiān)控維修過(guò)程，提高了維修效率和設(shè)備可靠性。

1 卷接設(shè)備的故障和維修需求分析

1.1 常見(jiàn)的卷接設(shè)備故障類(lèi)型和影響

卷接設(shè)備是卷煙生產(chǎn)線(xiàn)中關(guān)鍵的工藝設(shè)備之一，其穩(wěn)定運(yùn)行對(duì)于保障生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。然而，卷接設(shè)備常常面臨各種故障，導(dǎo)致生產(chǎn)中斷和生產(chǎn)線(xiàn)效率下降。以下是常見(jiàn)的卷接設(shè)備故障類(lèi)型及其可能的影響：（1）傳動(dòng)系統(tǒng)故障。如齒輪磨損、軸承故障等。這會(huì)導(dǎo)致設(shè)備運(yùn)行不穩(wěn)定，甚至停機(jī)，嚴(yán)重影響生產(chǎn)效率。（2）電氣系統(tǒng)故障。如電機(jī)故障、電線(xiàn)接觸不良等。這可能導(dǎo)致設(shè)備無(wú)法正常啟動(dòng)或停機(jī)，使生產(chǎn)線(xiàn)處于停工狀態(tài)。（3）機(jī)械部件故障。如切刀磨損、滾輪斷裂等。這會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降、生產(chǎn)線(xiàn)停機(jī)和設(shè)備損壞。（4）控制系統(tǒng)故障。如傳感器故障、PLC控制器故障等。這可能導(dǎo)致設(shè)備無(wú)法準(zhǔn)確感知和響應(yīng)操作信號(hào)，影響生產(chǎn)線(xiàn)的自動(dòng)化程度。這些故障會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)線(xiàn)停機(jī)、產(chǎn)品質(zhì)量下降以及維修成本增加等一系列不良影響，因此，對(duì)卷接設(shè)備故障進(jìn)行及時(shí)有效的維修是至關(guān)重要的。

1.2 維修需求與維修效率之間的挑戰(zhàn)

卷接設(shè)備的維修需求與維修效率之間存在一系列挑戰(zhàn)，主要包括以下幾個(gè)方面：（1）維修資源分配。卷接設(shè)備的維修通常需要涉及多個(gè)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的維修人員，例如，機(jī)械、電氣和自動(dòng)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?？焖贉?zhǔn)確地診斷故障并定位故障點(diǎn)是提高維修效率的關(guān)鍵。然而，由于設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)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(jù)故障類(lèi)型和維修資源的實(shí)際情況生成最優(yōu)的維修方案是提高維修效率的關(guān)鍵步驟。維修方案的制定應(yīng)考慮維修時(shí)間、維修成本和維修可行性等因素，以最大程度地減少生產(chǎn)中斷時(shí)間和成本。（4）維修過(guò)程監(jiān)控。對(duì)維修過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和跟蹤，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)維修中的問(wèn)題和延誤，并采取相應(yīng)措施進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。這些挑戰(zhàn)使得卷接設(shè)備的維修需求變得復(fù)雜而多樣化。為了提高維修效率和設(shè)備可靠性，需要引入基于健康管理的智能維修系統(tǒng)，結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)、故障預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化算法等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)、快速診斷和最優(yōu)維修方案生成，以實(shí)現(xiàn)卷接設(shè)備的智能化維修管理。

2 基于健康管理的智能維修系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

（1）數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理。①數(shù)據(jù)采集。利用傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備獲取卷接設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括振動(dòng)、溫度、電流等參數(shù)。②數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲過(guò)濾、異常值處理和數(shù)據(jù)歸一化等預(yù)處理操作，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

（2）機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用。①特征提取。從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與故障相關(guān)的特征，如頻域特征、時(shí)域特征和統(tǒng)計(jì)特征等。②模型選擇與訓(xùn)練?；谔崛〉奶卣鳎x擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（Random Forest）或深度學(xué)習(xí)算法等，并利用歷史故障數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。③故障預(yù)測(cè)。利用訓(xùn)練好的模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，識(shí)別可能發(fā)生的故障，并提供預(yù)警信息。

（3）模型評(píng)估和驗(yàn)證。①數(shù)據(jù)集劃分。將歷史數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用于模型的評(píng)估和驗(yàn)證。②性能評(píng)估指標(biāo)。通過(guò)計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等指標(biāo)來(lái)評(píng)估故障預(yù)測(cè)模型的性能。③模型優(yōu)化。根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，例如，調(diào)整模型參數(shù)、引入特征選擇方法或使用集成學(xué)習(xí)算法等。

2.2 智能維修系統(tǒng)架構(gòu)

（1）故障診斷模塊。①傳感器數(shù)據(jù)分析和處理。對(duì)實(shí)時(shí)采集的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，識(shí)別異常信號(hào)并提取特征。②故障原因識(shí)別?；诠收项A(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果和故障數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)故障進(jìn)行準(zhǔn)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(yōu)化。結(jié)合設(shè)備的故障類(lèi)型和維修資源的可用性，通過(guò)智能調(diào)度算法合理分配維修人員和設(shè)備，以提高維修效率和降低成本。②最優(yōu)維修方案生成。根據(jù)故障診斷結(jié)果和維修資源的情況，生成最優(yōu)的維修方案，包括維修步驟、所需零部件和維修時(shí)間等，以最小化停機(jī)時(shí)間和維修成本。

（3）維修過(guò)程監(jiān)控模塊。①實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)。通過(guò)傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備實(shí)時(shí)采集維修過(guò)程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括溫度、振動(dòng)和壓力等。②維修進(jìn)展跟蹤和反饋。監(jiān)控維修過(guò)程中的進(jìn)展情況，及時(shí)反饋維修人員的操作結(jié)果，并提供實(shí)時(shí)的維修狀態(tài)和報(bào)警信息。

通過(guò)以上模塊的協(xié)同工作，基于健康管理的智能維修系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)故障的預(yù)測(cè)、快速診斷和最優(yōu)維修方案的生成，提高卷接設(shè)備的可靠性和維修效率，從而減少生產(chǎn)線(xiàn)停機(jī)時(shí)間，降低維修成本，并提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

2.3 系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)和局限性

基于健康管理的智能維修系統(tǒng)在卷煙廠(chǎng)卷接設(shè)備的維修領(lǐng)域具有以下優(yōu)勢(shì)：（1）故障預(yù)測(cè)能力。通過(guò)建立故障預(yù)測(cè)模型，系統(tǒng)可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，并及時(shí)采取維修措施，減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間，提高生產(chǎn)效率。（2）故障診斷準(zhǔn)確性。智能維修系統(tǒng)通過(guò)分析傳感器數(shù)據(jù)和運(yùn)行參數(shù)，可以準(zhǔn)確診斷故障類(lèi)型和定位故障位置，為維修人員提供指導(dǎo)和支持，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。（3）最優(yōu)維修方案生成。系統(tǒng)能夠根據(jù)故障類(lèi)型和維修資源情況生成最優(yōu)的維修方案，提供維修人員進(jìn)行維修操作的指導(dǎo)，減少維修時(shí)間和資源浪費(fèi)。

然而，基于健康管理的智能維修系統(tǒng)也存在一些局限性：（1）數(shù)據(jù)需求。系統(tǒng)需要大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和驗(yàn)證，而獲取和處理這些數(shù)據(jù)可能需要較高的成本和資源投入。（2）模型可靠性。故障預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性受到數(shù)據(jù)質(zhì)量、特征提取和算法選擇等因素的影響，需要不斷優(yōu)化和驗(yàn)證。（3）維修人員的適應(yīng)性。智能維修系統(tǒng)需要維修人員具備相應(yīng)的技術(shù)和培訓(xùn)，以理解和應(yīng)用系統(tǒng)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(tǒng)在卷煙廠(chǎng)卷接設(shè)備維修中具有較高的可行性和推廣性。（1）技術(shù)可行性?，F(xiàn)代卷煙廠(chǎng)普遍配備了傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)獲取設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，為智能維修系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。（2）經(jīng)濟(jì)可行性。盡管建立智能維修系統(tǒng)需要一定的投資，但通過(guò)減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間和提高生產(chǎn)效率，可以降低生產(chǎn)成本和維修費(fèi)用，從而獲得經(jīng)濟(jì)效益。（3）推廣性?；诮】倒芾淼闹悄芫S修系統(tǒng)可以應(yīng)用于各類(lèi)卷煙廠(chǎng)的卷接設(shè)備維修，且在其他工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)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(tǒng)仍面臨一些挑戰(zhàn)和限制：（1）數(shù)據(jù)隱私和安全性。在收集和處理設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)的隱私和安全，避免數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)。（2）系統(tǒng)復(fù)雜性。智能維修系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)施需要多學(xué)科的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析、傳感器技術(shù)等，需要建立跨部門(mén)合作和知識(shí)共享。（3）人工干預(yù)。盡管智能維修系統(tǒng)可以提供故障診斷和維修方案生成的指導(dǎo)，但在實(shí)際維修過(guò)程中，仍需要維修人員的經(jīng)驗(yàn)和判斷，系統(tǒng)無(wú)法完全替代人工操作。

3 實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置和數(shù)據(jù)收集

為了驗(yàn)證基于健康管理的智能維修系統(tǒng)的有效性，設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)，并收集了卷接設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和維修記錄。（1）實(shí)驗(yàn)設(shè)置。選取一臺(tái)卷接設(shè)備作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，安裝傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)時(shí)采集設(shè)備的振動(dòng)、溫度、電流等運(yùn)行參數(shù)。同時(shí)，記錄維修人員的操作過(guò)程和維修結(jié)果。（2）數(shù)據(jù)收集。在實(shí)驗(yàn)期間，持續(xù)收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和維修記錄，構(gòu)建了一個(gè)包含故障樣本和正常樣本的數(shù)據(jù)集。同時(shí)，為了增加數(shù)據(jù)的多樣性和覆蓋故障類(lèi)型，人工引入了一些故障場(chǎng)景，并記錄了相應(yīng)的數(shù)據(jù)。

3.2 故障預(yù)測(cè)性能評(píng)估

針對(duì)收集的數(shù)據(jù)集，將進(jìn)行故障預(yù)測(cè)模型的性能評(píng)估。（1）數(shù)據(jù)集劃分。將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通常采用70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，30%的數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。（2）特征提取。從數(shù)據(jù)集中提取與故障相關(guān)的特征，例如，頻域特征、時(shí)域特征和統(tǒng)計(jì)特征等。（3）模型訓(xùn)練。利用訓(xùn)練集對(duì)故障預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，選擇適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)算法和參數(shù)配置。（4）模型評(píng)估。使用測(cè)試集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1 值等指標(biāo)，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性。

3.3 維修系統(tǒng)有效性驗(yàn)證

在實(shí)驗(yàn)中，將驗(yàn)證基于健康管理的智能維修系統(tǒng)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(yàn)證。將故障樣本輸入故障診斷模塊，評(píng)估其對(duì)故障的準(zhǔn)確診斷和定位能力，與人工診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。（2）維修方案生成有效性驗(yàn)證。根據(jù)故障診斷結(jié)果，評(píng)估維修方案生成模塊的輸出是否符合實(shí)際維修需求，與專(zhuān)業(yè)維修人員的建議進(jìn)行對(duì)比。

3.4 維修效率提升效果分析

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，將評(píng)估基于健康管理的智能維修系統(tǒng)對(duì)維修效率的提升效果。（1）維修時(shí)間對(duì)比。將使用智能維修系統(tǒng)的維修時(shí)間與傳統(tǒng)維修方法下的維修時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，評(píng)估智能維修系統(tǒng)的效率提升效果。（2）維修成本對(duì)比。比較使用智能維修系統(tǒng)和傳統(tǒng)維修方法進(jìn)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(píng)估智能維修系統(tǒng)在成本方面的優(yōu)勢(shì)。（3）維修準(zhǔn)確性評(píng)估。通過(guò)對(duì)比智能維修系統(tǒng)和傳統(tǒng)維修方法的維修結(jié)果，評(píng)估智能維修系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，包括故障定位準(zhǔn)確率和修復(fù)成功率等指標(biāo)。

3.5 結(jié)果分析

根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和評(píng)估指標(biāo)的結(jié)果，進(jìn)行綜合分析和解讀。（1）故障預(yù)測(cè)性能。分析故障預(yù)測(cè)模型在測(cè)試集上的性能表現(xiàn)，討論其準(zhǔn)確率、召回率和F1 值等指標(biāo)，以及可能存在的誤判和漏判情況。（2）維修系統(tǒng)有效性驗(yàn)證。評(píng)估故障診斷模塊和維修方案生成模塊的準(zhǔn)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(jìn)空間。（3）維修效率提升效果。分析智能維修系統(tǒng)與傳統(tǒng)維修方法在維修時(shí)間和成本方面的對(duì)比結(jié)果，討論智能維修系統(tǒng)對(duì)維修效率的實(shí)際提升效果。（4）綜合評(píng)價(jià)。綜合討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析結(jié)論，總結(jié)基于健康管理的智能維修系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)和局限性，提出進(jìn)一步改進(jìn)和發(fā)展的建議。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，可以客觀評(píng)估基于健康管理的智能維修系統(tǒng)的性能和有效性，為實(shí)際應(yīng)用和推廣提供依據(jù)，并指導(dǎo)系統(tǒng)的進(jìn)一步優(yōu)化和發(fā)展。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文針對(duì)卷接設(shè)備的故障和維修需求進(jìn)行了深入分析，并設(shè)計(jì)了基于健康管理的智能維修系統(tǒng)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析，驗(yàn)證了該系統(tǒng)在故障預(yù)測(cè)、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(tǒng)能夠及時(shí)預(yù)測(cè)設(shè)備故障，準(zhǔn)確診斷故障原因，并生成最優(yōu)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(shè)備的維修管理提供了一種智能化、高效率的解決方案，對(duì)于提升生產(chǎn)效率、降低設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。未來(lái)，可以進(jìn)一步優(yōu)化智能維修系統(tǒng)的性能和擴(kuò)展其適用范圍，以滿(mǎn)足更廣泛的工業(yè)維修需求。