卷烟包装设备故障监测与智能诊断系统研究

摘要：研究了对卷烟包装设备的机械磨损、机械疲劳等隐性故障进行监控和诊断的智能化控制平台的建立。首先通过合理选点和安装包装设备的故障监测传感器，获取设备相关数据；在分析数据的基础上，研究设备故障监测方案；最后，建立了故障处理的智能化诊断专家系统，实现了设备故障的预先报警和智能诊断。

关键词：包装设备；故障监测；智能诊断

中图分类号：TB

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2016.30.096

1引言

随着现代化工业生产和科学技术水平的不断提高，机器设备的大型化、连续化、高速化和自动化的发展趋势已日益明显，然而，由于机械零部件本身、设备所处运行条件、操作管理及维护不足等不可避免因素的影响，机械设备各种类型故障会时常出现。这不仅会促使机械设备预定功能的消弱或丧失，给企业带来经济损失，而且更为严重者还将直接威胁到人身安全，酿成灾难性的事故。为了保障设备安全、正常运行，人们急切需要一种新的维修机制解决上述问题。现代工业生产过程中，设备状态监测与故障诊断系统在保障设备安全运行，预防事故发生以及实现设备维修制度的变革等方面起到了关键性的指导作用，取得了显著的经济效益和社会效益。故障诊断是随着生产过程的复杂化而产生的一种技术，由于和现代传感器技术、专家系统技术相结合，已经展现出了很强的生命力。

GD包装设备为现阶段卷烟企业的主力包装设备，具有控制规模大、自动化程度高和柔性化强的特点。由于设备的结构越来越复杂，价格越来越昂贵，因此各种故障而导致的停机都是不可忍受的负担。为此，本文提出了一种能够对卷烟包装设备进行实时故障监测和智能诊断的自动化控制系统，以最大限度减少停机维修的时间，以及在故障发生之后能够迅速做出反应。本系统的研究共分为以下三个部分，首先是进行传感器的选点和安装，以获取包装设备的相关设备状态数据；其次进行故障监控系统的设计，通过对设备状态数据的分析和监视，及时发现设备故障；最后建立智能诊断专家系统，能够根据专家经验智能化地对设备故障进行诊断，并提出有效的处理建议。

2传感器选点与安装

针对包装设备故障检测，可分别采用TA102-1a振温传感器和普通振动传感器两种类型。在具体布置设备振动传感器的安装时，按照三个原则进行选点：

（1）安装位置应尽量靠近轴承的承载区，也就是反映转子振动特征最敏感的部位和信息最集中的部位。

（2）安装位置与被监测的转动部件最好只有一个界面，尽可能避免多层相隔，以减少振动信号在传递过程中因中间环节造成的能量衰减。

（3）安装位置必须要有足够的刚度。

测点1位于电动机左侧底座上，采用TA102-1a振温传感器。该监测点的选取主要是对整套设备的动力来源的稳定性进行监测。测点2位于初级传动轴轴承座上，采用TA102-1a振温传感器。该监测点的选取主要是对传动机构的状态进行监测。测点3位于二级传动轴上的隔板上，采用TA102-1a振温传感器。该监测点的选取主要是对传动机构的状态进行监测。除了动力装置的故障监测外，还包括对设备整w状态的监测，因此分别又加装了四个普通传感器，位于装盒机玻璃罩下机箱顶左下角、右上角、装盒机后侧动力系统处、装包机机箱顶角处等。

3故障监控系统设计

根据对传感器获取的振动和温度等设备状态数据进行分析的结果，建立相应的故障监控系统。以测点1为例，通过对测点1的振动位移、振动速度、振动加速度、温度进行实时数据收集，通过统计分析技术进行分析，见图1。

在图1中，分别是对设备较为稳定状态下检测到的振动和温度数据的分析结果，其中，振动位移、振动速度、振动加速度分别采用均值-标准差（Xbar-S）控制图进行分析，振动速度在设备稳定状态下基本保持匀速，且与包装机转速呈正相关关系，当转速稳定在65（r/s）左右时，振动速度也稳定在1.30（mm/s）左右，均值，方差。

振动位移在设备稳定状态下基本保持较小变化，而在包装机转速发生变化时往往容易造成振动位移的短时间增大，当转速稳定在6.5（r/s）左右时，振动位移也稳定在8（um）左右，均值，方差。

振动加速度在设备稳定状态下基本保持在较低的水平，且变化的幅度也比较小，当转速稳定在6.5（r/s）左右时，振动加速度基本稳定在0.25（mm/s2）左右，均值，方差。

温度目前呈往复式匀速上升状态，当包装机正常作业时，温度匀速上升，达到一定高度后温度上升开始变缓，甚至保持基本稳定，而当包装机转速下降时，温度开始快速回落。测点1的温度上升速度约为（℃/s）。

对于设备故障的诊断，大多数诊断标准（如ISO10816在非旋转部件上测量和评价机器的机械振动、ISO10817转轴振动测量系统、VDI2056轴承座振动标准等）都采用分区的方式，因此本项目在已有标准的基础上，结合现场设备运行情况及数据分析结果，分别对振动和温度监测数据进行了分区监控的设计。对于振动速度、振动位移、振动加速度的监测，可分为四个分区，以振动速度为例，见表1及图2。

图2中四条线的位置计算方法为：

（1）在设备状态正常，并处于稳定状态下（转速保持稳定），收集一组（约50-100个）振动速度测定值。

（2）计算它的平均值μ0和标准差σ0。

μ0=x1+x2+…+xnn

σ0=Σni=1（xi-μ0）2n-1

（3）基准值=μ0；

预警值L预警=μ0+3σ0；

报警值报警=2（μ0+3σ0）；

停机值停机=3（μ0+3σ0）。

对于设备温度的监控，同样可分为如表2的三个分区。

4智能诊断系统设计

智能诊断系统是一类包含知识和推理的智能计算机程序，智能诊断系统是人工智能在机械故障诊断领域中的应用，由于专家系统具有成长周期短、使用成本低、便于复制、能够集中多个领域专家的智慧等诸多优点而受到各方面的普遍关注，已成为机械故障诊断学科的一个研究热点和最新发展动向。智能诊断是系统建立的一个计算机与现场维修人员的一个通道，当系统发现故障或发现故障前兆时，系统会发出报警，并生成一个故障处理单，故障处理单中包括故障现象数据、根据故障数据比对历史处理记录中的专家经验，获取到的故障原因判断及相应的解决方案等。现场维修人员根据故障处理单的内容到现场开展相应的排查处理，处理完成后，将处理的结果回馈系统，系统可根据处理结果更新专家库。

5结论

设备状态监测与故障诊断技术的实质是了解和掌握设备在运行过程中的状态，评价、预测设备的可靠性，早期发现故障，并对其原因、部位、危险程度等进行识别，预报故障的发展趋势，并针对具体情况作出决策。本文针对卷包车间GD包装设备的机械磨损、机械疲劳等隐性故障进行监控，提前提示机械设备的寿命曲线，通过增加必要的温度、振动等传感器，并选择合理的安装位置，设计合理的研究方案对设备故障的智能监控和诊断进行研究；在此基础上，建立完善的设备状态监测和故障诊断辅助系统平台，针对GD包装设备的机械磨损、机械疲劳等隐性故障进行监控，实现了设备故障的预先报警和智能诊断，为企业高效的生产经营、检修维护、设备管理提供了有力的保障。

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