河北白沙烟草有限责任公司 河北省石家庄市 050000 河北白沙烟草有限责任公司 河北省石家庄市 050000
摘要：我国是世界上最大的烟草消费国，烟草机械设备的故障诊断技术受到重视。伴随着科学技术的快速发展，人工智能及互联网技术的应用促使烟草生产迈进智能化阶段。对烟草机械故障的预测管理进一步提高了烟草机械设备整体健康状态监管水平，为烟草的生产提供更为安全、智能的系统功能。现代化烟草机械生产过程精度高，结构复杂，当无法预测的故障出现在生产线上时，会导致烟草企业产生经济损失。人工智能在线监测技术可以对生产中的烟草生产线进行实时故障警报，同时在不影响整体生产线运转的情况下，提高烟草企业的整体运作效率，进而产生经济效益。
关键词：故障诊断技术；烟草机械；应用和发展
引言
烟草行业是国民经济中非常重要的组成部分，因此保障烟草机械的安全平稳运行具有非常重要的意义。由于塑料齿轮具有较好的强度性能，能够实现很好的轻量化设计，因而被广泛应用于烟草机械的设计中。然而，由于塑料齿轮的功能在于传递动力和运动，是烟草机械中容易失效的部件。一旦发生问题，就会导致整个烟草机械设备停转，带来比较大的经济损失。因此，及时通过传感器监测塑料齿轮的早期信号，有助于尽早发现塑料齿轮中的故障信息，进行及时维护避免发生故障。
1故障诊断技术的概述
故障诊断技术是一种保证机械设备正常平稳运行的重要方法。通过布置传感器对被监测部位进行信号采集，对信号进行数据处理。针对风力发电装置中最薄弱的发电机轴承进行故障监测分析。采用经验小波变换作为信号处理方法，将机械信号在正交基下分解为单分量，提取了机械信号的固有调制信息。利用无线传感器网络采集的欠采样振动信号进行电机轴承状态监测和故障诊断的新方法，通过仿真和实验验证了该方法的有效性，在风力发电、海上平台等偏远地区具有潜在的应用价值。然而，目前基于烟草机械故障检测诊断方法的研究比较缺乏。因此，故障诊断技术在烟草机械中的具有重要意义。
2故障诊断技术在烟草机械中的应用
2.1实验检测技术
通过烟草故障监测诊断的实验分析，由原始信号分析可知，内圈故障和外圈故障对轴承的冲击最大，振动幅值相对于滚子故障轴承更高。而滚子故障轴承产生更多的连续信号，但是振动位移幅值偏小。由时域特征指标分析可知，均值、峰值指标和波形指标不适用于轴承的故障状态识别，峰值、脉冲指标和裕度指标适合识别内圈故障和外圈故障的轴承，有效值和峭度指标适合区分内圈故障、外圈故障、滚子故障和正常状态的轴承。由频域分析可知，正常状态轴承信号谐波分量最少，内圈故障和滚子故障轴承信号的谐波分量最多。滚子故障轴承信号的谐波分量幅值最小，外圈故障轴承信号的谐波分量幅值最大。
2.2人工神经网络的塑料齿轮故障识别技术
针对烟草机械设备中塑料齿轮容易失效的问题，提出了一种基于人工神经网络的塑料齿轮故障识别方法。故障检测实验中分别采取了常见故障的齿轮，包括磨损、胶合、裂纹和断齿等。首先，传感器布置在烟草机械的塑料齿轮上，主要是振动传感器，用于监测烟草机械的加速度信号。采集的原始数据通常需要去除噪声，采用SANC对原始信号进行自相关分析提取周期信号成分，可以进行周期信号的随机信号的分离。在预处理阶段需要进行特征提取，从原始信号中直接提取出方差、幅值、均值、峰值因子、脉冲因子和裕度因子等时域指标。通过验证集的数据对模型进行验证。如果满足准确度要求，则训练完成，如果不满足要求，返回模型训练，直到满足准确度为止。通过测试集对模型进行最终的测试，完成人工神经网络模型的构建。推导了人工神经网络在塑料齿轮信号监测中的理论模型，并比较了不同激活函数对模型结果的影响。实验选取了磨损、胶合、裂纹、断齿以及正常齿轮的信号进行研究，结果表明：验证集损失和训练集损失随着迭代次数的增加而一直降低；当模型中神经元数目为240时，模型测试识别的准确率约为98.6%，能够很好地预测出塑料齿轮的故障结果。
3降低烟草制丝设备故障停机时间举措
3.1完善检查工作
为了更好地提升制丝设备的工作效果，其核心主要是尽可能地降低停机时间，强化运行效果。整体来说：首先，维修人员需要在日常工作时重视设备点检，等有故障的时候再进行检查，就会耽误检查工作效果，导致设备的使用效率降低，卷烟的产量下降。因此就需要利用点检尽快发现设备隐患，及时消除设备故障，降低故障发生率，减少停机时间。总体来说，相对于集中的检查而言，点检的效果更好，而且能实现定期保养，降低烟草制丝设备故障的出现概率，所以，我国的烟草公司中，将其作为日常工作任务。其次，细化设备点检流程，将动态和静态两种检查方式相结合，主要是为了更好提升检查效果，确保问题在检查中就被发现，进行设备的监控和维修，不至于在出现了问题以后，再进行处理，最大限度地提升设备的使用效率，确保设备在日常的使用过程中，获得较好的效果。
3.2优化维修措施
一直以来，烟草制丝设备维修问题都比较严重，主要是维修的流程不够科学，导致维修时间被大量浪费，基本上无法满足设备维修的需求，所以需要优化维修措施。对于新增生产线，在不增加维修人员的基础上完成故障排除解决问题，维修团队需要优化当前工作方式。主要是将其中不合理部分，以及过度浪费时间的过程都尽可能清除，保证相应内容的实际效果，而不会出现无所事事的情况，可以很好地提升设备维修效果。
4故障诊断技术在烟草机械中的发展趋势
4.1烟草机械故障监测的智能化
随着科学技术的发展进步，烟草机械的故障诊断技术已经有了突飞猛进的发展，人工智能在线监测技术在烟草机械故障诊断中应用的发展趋势包括六个方面。人工智能系统的研究。对人工智能系统进行研究已经成为当代烟草机械故障诊断的主流，机械故障诊断专家系统为烟草企业的经济效益带来较大程度的提高。但是，基于此技术的工程研究案例较少，未达到企业的期望。信号输送技术的研究。从时序分析、时域分析，到目前应用的维格纳谱分析和小波变换等信号传播新技术，都对传统信号传输的缺陷进行了弥补。人工智能传感器技术的研究。传感器技术能够实时反映烟草机械的动态数据，业内对烟草机械中的速度传感器、极速传感器、温度传感器进行了创新设计开发，研制出光导纤维传感器、激光传感器等新型传感器。基于人工智能的部分故障诊断专家系统见表1。
4.2烟草机械故障诊断系统智能化
烟草机械的零件精密度较高，出现故障时准确确认故障原因较为困难，监测技术水平的发展还没有达到相应的阶段，由此限制了智能故障诊断技术的发展。企业应当不断提高抗生产线人员的专业技术水平，鼓励员工在生产实践过程中不断完善自身的专业知识储备，依靠现有的监测技术，对烟草机械故障点研究出新的解决方案，完善智能故障监测系统。建议不断加大对智能烟草机械的投入与研究，降低后期维修的成本，使烟草机械在生产运行时提高抗干扰水平，以达到烟草机械故障智能化诊断效果。
结束语
综上所述，烟草制丝维修设备存在的问题是比较明显，主要因为庞大的工作量，往往会产生设备的故障，在实际维修过程中，由于人员的能力有限，没有相应的考核系统，导致大部分维修都是草率完成，虽然可以快速地投入使用，但是会出现频繁故障情况，总是无法解决其中核心问题，长时间的故障也会让设备出现损坏的情况，给烟草企业带来巨大的损失。因此，当前烟草工业企业中，下定决心改革传统的设备维修方法和体系，通过更加流畅的维修体系和更加优秀的维修人员，来降低设备停机的时间，从根本上解决问题。也意味着，随着时代的发展，设备故障的问题，都可以通过科学的规划，进一步提升维修的速度和效果。
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