戚晓江 张明琰
河南中烟工业有限责任公司 河南 郑州 450000
摘要：针对卷烟包装设备采用了先进的人工智能技术，以基于案例推理的诊断理论为基础，充分利用现有的故障数据资源，并结合新型的机器学习、数据挖掘等工业大数据分析技术与智能化的知识图谱技术，可保证项目的技术先进性。本文主要分析基于数据价值为导向的ZB45型包装机故障自诊断模式研究项目
关键词：ZB45型包装机;故障;自诊断模式
引言
以基于案例推理的故障诊断专家系统为主，充分利用现有的故障数据资源，并结合新型的机器学习、数据挖掘等工业大数据相关技术，研究针对ZB45型包装机的以专家系统为核心的故障诊断及设备维护方法，并进而以之为基础设计一套用于包装机故障诊断与设备维护的专家系统。
1、ZB45型包装机
近年来，随着信息化技术的飞速发展，制造型企业生产过程越来越多地使用计算机控制系统，设备在生产运行过程中积累了大量实时数据，通过机器学习、数据挖掘等工业大数据分析技术的引入，可以帮助企业从海量数据中发掘出隐性的价值。当前，公司各个层面对智慧制造的提倡和践行，对大数据分析在生产制造中应用的推进，对人工智能、物联网等先进技术的重视，以及卷包数采系统、MES等的信息化提升及数据与平台的打通，为生产制造过程提供了海量的数据积累。
就基于数据价值为导向的ZB45型包装机故障自诊断模式而言，其主要建立包装机故障自诊断专家库。通过采用机器学习方法来解决系统中知识自动获取难的问题，让机器能够在实际工作中不断地总结成功和失败的经验教训,对知识库中的诊断和维护知识进行调整和修改,以丰富和完善系统知识。机器学习是提高专家系统的重要途径,也是系统智能化的重要标志。
2、ZB45型包装机存在问题
2.1ZB45型包装机小停机问题严重、影响大
小停机次数多。ZB45包装机在高速运行过程中，包装机极易因各类原因产生短时高频停机，目前制造中心单机台单班停机次数平均约为45次，造成严重的时间浪费和生产效率损失；
连锁质量波动大。ZB45包装机在运行过程中，多个关键工序存在加热、升温等环节，具有一定的时滞性。但包装机频繁的启停会使得温控系统处于不断的调整状态，使得包装工艺的质量控制稳定性变差，造成潜在的质量隐患；
次生浪费严重。出于对质量控制的高要求，包装机在每次停机重启后设备都需自动剔除固定数量的烟支，每次剔除都存在过度剔除现象，造成大量的原、辅料浪费，产生成本损失。
2.2包装机的故障诊断及设备维护不成熟
故障诊断难度大。ZB45包装机作为多级传动型设备，在实际生产中产生故障的机率很大、成因很多，具有多样性、随机性和耦合性，即在任意时刻机组的任意部位都有可能发生不同类型故障，并且某个部位发生的故障可能是由多个关联部件的状态改变共同导致的。仅ZB45型包装机来看，整个设备的故障至少有上千种，故障成因也复杂多样。在实际生产过程中，ZB45包装机目前万箱停机次数，达到9076次。万箱停机时间约为360小时。
人工经验为主。现阶段，对于包装机在故障时的诊断与维护问题，主要依靠现场检修人员的过往经验对故障进行经验性诊断，有一定主观性，且对人员技术依赖性较大。目前尚无明晰的、定量的能对包装机各类故障快速识别、定位的方法。
技术传承性差。经验丰富、故障处理效果好的技术人员多为资深老师傅，新员工动辄需要数年才能培养、熟练并积累，技术经验的传承性较差、传承效率较低。
三、ZB45型包装机的解决思路
3.1开发包装机故障诊断专家系统
研发一套以专家系统为核心的包装机故障自诊断及设备维护方法，并以之为基础开发一套面向烟草机械管理人员及检修人员，用于包装机故障诊断与设备维护的专家系统，实现经验的固化和传承。
3.2开发故障自诊断及设备维护功能
基于ZB45包装机故障自诊断专家系统，在包装机发生故障时迅速找出设备运行故障的原因、部位与维护策略，提高对各类机械、电气等故障诊断、处理及设备维护的快速性和准确性。
四、依据项目建设思路和预期目标，本项目需实现的关键技术
4.1工业大数据分析方法
在故障诊断领域，除逻辑回归、统计回归、聚类算法之外，还常用到状态参量相关性分析法和基于相关性矩阵的故障诊断方法。其中，前者通过状态参量关联规则分析，可以实现设备多个状态参量的有效组合、特征量提取与合并、状态参量相互影响程度分析等，从而解决目前设备状态参量多而繁杂、缺少对设备参量之间关系的挖掘分析导致的对设备参量缺乏系统性的认识的问题；后者则可在求得各状态参量与设备各故障模式的相关系数后得到设备故障模式诊断矩阵，从而能够综合考虑各状态参量与各故障模式之间的相关关系。
4.2基于案例的推理方法
在烟草包装机组故障诊断中，由于故障部件种类繁多，故障现象十分复杂，在其中应用基于案例推理方法的关键是结合包装机组结构及故障特点从案例的表示、案例的存储、案例的检索、案例的修改、案例的学习、案例库的维护等环节进行多层次优化，以增强其适应性。
4.3维修性理论建模
维修性理论模型是用于分析、评价产品或系统维修性的一系列数学和物理模型，包含时间累计法、回归预计法、概率模拟法、功能层次法以及抽样评分法等多种建模方法。在应用中，需紧密结合包装机组特点，形成最有效的系统维修性设计因素，并针对系统关键零部件维修性的计算先找到影响该零部件维修性的主要因素，然后根据零部件重要因素的指标及相互联系，画出维修性促进度有向图，根据各因素促进度计算系统维修性权值矩阵，最后通过对系统各部位相对权值的比较，找出系统的薄弱环节，为系统的检索策略提供重要的理论依据。
4.4故障树分析法
将烟草包装机组的故障状态用故障树准确地描述出来是故障树分析法的关键。建立故障树不单需要理论研究，还需结合实际工程情况，才能建立符合工程实际的故障树。在建立故障树的基础上，可通过对系统故障树的定性分析找出系统的某一故障形式所有可能的原因，同时能够确定怎样的系统状态才能够保证系统的正常运行，即找出保证系统正常运转的关键因素。在明确故障树顶事件发生的各类故障模式后，可以进一步对故障树进行定量分析，通过对已知的最小割集组合及故障树底事件发生概率进行计算，得出系统顶事件发生的概率及各类底事件的重要度，以评估各类故障模式对系统的可靠性、稳定性及安全性造成的影响。
4.5故障诊断融合方法
根据包装机组故障发生部位随机、故障种类繁多的特点，结合上述四种方法各自的优势，本项目创新地将基于案例的推理方法、维修性理论建模、故障树分析法和工业大数据分析法等技术有机融合并引入包装机组的故障诊断过程，以实现包装机组故障的快速诊断与相应的设备高效维护。
结束语
根据烟草包装机领域拥有大量故障历史数据的特点，以基于案例推理的故障诊断专家系统为主，充分利用现有的故障数据资源，并结合新型的机器学习、数据挖掘等工业大数据分析技术，研究针对ZB45型包装机的以专家系统为核心的故障诊断及设备维护方法，进而以之为基础设计一套用于包装机故障诊断与设备维护的专家系统。
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