基于雷达图法的卷烟机劈刀盘健康状况评估.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.4(下)-68-工 业 技 术卷烟机劈刀盘对烟支内烟丝分布情况有直接影响,与卷烟物理指标、烟气指标和燃烧锥掉落情况均有密切关系1。作为卷烟机的重要零件,卷烟机劈刀盘健康状况是卷烟高质量生产的关键。目前,劈刀盘健康状况评估的主要方式为通过设备维护人员目测、游标卡尺测量和人工经验判断等,但现有技术无法及时发现劈刀盘运行中出现的故障,对卷烟质量有重大影响。因此,在劈刀盘健康状况评估中引入一种数字化、可视化的健康状况监测手段尤为重要。雷达图是一种多变量可视图形,可将高维空间的点与平面上的某种图形相对应,以反映高维数据的某些特点或数据间的整体关系2。结果表明,该方法能够对
2、劈刀盘健康状况进行准确评估。本文应用雷达图法评价劈刀盘健康状况,以六槽劈刀盘健康状况评估作为研究对象,根据劈刀盘 6 个不同槽位生产烟支的质量情况对其健康情况进行综合评估,根据数据分析及时预警。1 材料与方法1.1 准备工作需准备的仪器和材料包括劈刀盘、卷烟机微波质量控制系统和卷烟烟支,检验人员为卷烟物理检验员。1.2 技术原理卷烟机在高速运行中,其吸丝带下方的劈刀盘通过凹槽,对经过负压吸丝成型的烟丝束进行修整削减,防止卷制所得烟支出现密度不均匀、质量偏差较大和空头等问题,因此烟支内部的分段密度存在差异。对三深三浅劈刀盘和六槽等深劈刀盘来说,劈刀盘转一圈对应 6 支单支烟。每支单支烟在不同的劈
3、刀盘槽位(2 个半边凹槽加上 1 个平槽)被凹槽削减,导致内部不同段烟支的密度、质量存在差异。在单次完整的起停运行过程中,生产出的烟支属于不同的劈刀盘位置。目前,卷烟机微波质量控制系统对每支烟进行 32 个点位的密度检测,可以将每支烟的密度通过雷达图进行分析,并将其与劈刀盘各位置进行对应。首先,通过卷烟机微波质量控制系统获取单支烟数据和单点微波数据,建立标准烟支密度分布模型,确立在该规格下达到烟支生产理想状态的标准烟支指标。其次,从数据集中的烟支中提取(n+1)项相同的质量指标值,并与标准烟支进行比较,计算出相应的标准烟支的相似度指标。再次,根据标准烟支的质量指标值和标准烟支的相似度指标构建劈
4、刀盘预测性维护和完善模型。最后,连续监测通过模型获得的烟支相似度指标,并观察其分布,根据这些烟支相似度指标在劈刀盘上的表现情况判定劈刀盘是否需要维护和完善,再根据反馈结果进行维修。2 流程步骤2.1 建立标准烟支质量指标值通过卷烟机微波质量控制系统获取烟支质量数据,选取一个批量烟支的数据集,并获取每个烟支的检测质量,筛选出质量为工艺标准质量设计值上下 2mg 范围内的烟支,烟支数量不少于 20000 支,建立标准烟支数据模型,流图如图 1 所示。获取标准类数据集中的烟支各段质量分布数据,通过Python 或 Java 软件聚合统计得出单点质量指标值,斌经过综合评估得到单支烟在最理想状态下的最优
5、质量、各段质量分布值,即为标准烟支指标。标准质量烟支指标在图 1所示的过程中获得,最终形成标准烟支劈刀盘六槽位单点质量均值雷达图,如图 2 所示。标准烟支分段质量指标是描述烟丝在吸丝带烟条中分布是否均匀的重要工具,是建立相似度模型的基石。对生产烟支与标准烟支质量间的差异做出比较和结果评判,也是进行劈刀盘预测性维护的基础。2.2 建立相似度模型拟合劈刀盘健康指标以标准烟支指标为基准,通过相似度3算法计算出当前时间段劈刀盘各槽位生产烟支的单点质量分布与该规格下理想质量分布的拟合情况,记为此时间段、此规格和此槽位下生产烟支质量的相似度指标,即相似度指标。相似度指标相当于将烟支的各段单点质量值作为一个
6、多维空间向量,同时以相同维度下的标准烟支指标向量为基准,比较两者在空间中的距离和相似度。相似度指标越大,表明此条件下生产烟支的质量情况越符合要求,以此相似度值来判定所求烟支和标准烟支的偏离程度。通过分析劈刀盘不同位置处生产烟支的质量,能够对烟支数据和劈刀盘状态进行异常值预警,可将其作为劈刀盘健康指标。采基于雷达图法的卷烟机劈刀盘健康状况评估殷晓娟1殷晓露2黄智1常超1段一鑫1曾钦林1(1.四川中烟工业有限责任公司西昌卷烟厂,四川 西昌 615000;2.四川三联新材料有限公司,四川 成都 610199)摘 要:卷烟机劈刀盘对烟支内烟丝分布情况有直接影响,与卷烟物理指标、烟气指标和燃烧锥掉落情况
7、均有密切关系,其健康状况将直接影响卷烟质量。目前常用的评价方式为人工目测或使用游标卡尺进行测量,不能及时真正反映卷烟机劈刀盘的健康状况。因此本文引入雷达图法对劈刀盘健康状态进行评价,建立了一套数字化、可视化的劈刀盘健康状况方法。结果表明,雷达图法能够对劈刀盘的健康状态进行准确评价。关键词:雷达图法;卷烟质量;劈刀盘;预警中图分类号:TS43文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.4(下)-69-工 业 技 术用余弦相似度、皮尔逊相似度和欧式距离等多种衡量多维向量差异性的数学工具来建立相似度指标模型,并对其适用性进行比较,完成相似度模型建立。2.2.1 标准烟支质量多维空间向量将标准烟支的
8、(n+1)个质量相关的平均质量指标值量化为多维空间的向量;获取含有实际质量和 n 段线密度单点质量的(n+1)项质量指标值的单班次烟支;将每支烟的(n+1)项质量指标值转化为多维空间的向量;提取数据集中单班次每支烟的(n+1)项相同的质量指标值,并将质量指标值进行量化。2.2.2 相似度指标与标准烟支的质量指标值进行比较,计算出每支烟的数值化向量和标准烟支数值化向量空间距离,从而获得每支烟关于标准烟支的相似度指标。其中,标准烟支的相似度指标值通过欧式距离来计算空间中单支烟质量属性与标准烟支质量属性的偏离程度,通过 Python 软件建立标准烟支的相似度指标值模型,其中单只烟的实际质量为 n 段
9、线密度/单点质量值。2.2.2.1 欧式距离欧式距离3是一种数学经典度量方式,可衡定 2 个向量在 n 维空间内的方式,如公式(1)所示。)d x yxyxyxyxynniiin,?112222221(1)欧式距离与其他相似度计量的不同之处是其值域并不仅限于 01,可体现连续生产被测量烟支与标准烟支变动情况的绝对差异,更易于检查烟支整体在波动中的异常值,也便于直观设定上限预警。2.2.2.2 余弦相似度余弦相似度4可对数据进行空间化,通过计算 2 个向量的夹角余弦值来评估二者间的相似度,如公式(2)所示。)Similarity A BA BABABA Biiiniiniin,?11212(2)
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