CN111184251B - 一种诊断吸丝带故障的处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种诊断吸丝带故障的处理方法，具体包括以下步骤：步骤一：数据采集；步骤二：数据预处理；步骤三：极差与标准差计算；步骤四：稳定性得分；步骤五：故障预警。本发明一种诊断吸丝带故障的处理方法通过对烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值的稳定性进行打分，获得卷烟机的吸丝带运行情况，在实际生产中可以通过稳定性得分对吸丝带运行状态进行预警，从而保证烟支质量的稳定，进而提高卷烟品质满足消费者的需求。

Description

一种诊断吸丝带故障的处理方法
技术领域
本发明属于烟草机械设备检测技术领域，涉及一种诊断吸丝带故障的处理方法。
背景技术
PROTOS卷烟机在运行过程中，吸丝带在吸丝带导轨瓷轮上面运动时，瓷轮与吸丝带是点接触，所以微观上吸丝带的运动轨迹是波浪形的。这样吸丝带运行时会有轻微抖动，产生烟丝传输不均匀等现象，从而影响了烟支的质量。在设备长时间运转后，吸丝带导轨的瓷轮和合金销轴也会因磨损而需经常更换，安装调试费时费力。吸丝带导轨与吸丝带不停摩擦，导轨表面极易产生磨损，影响产品质量和导轨使用寿命。同时，在卷烟生产过程，烟支重量是最为关键的指标，烟支重量不达标，将直接影响其他物理指标，降低消费者的满意度，因此，重量的稳定与否不仅关系到卷烟整体质量的好坏，而且直接对消费者的产品认同度产生影响。而吸丝带在正常运行中，可以保证烟丝吸附的均匀性与运行的稳定性，从而保证烟支重量的稳定，达到减少烟支重量标准偏差的问题。所以吸丝带的好坏是直接影响烟支质量是否稳定的关键因素，因此，需要提供一种一种诊断吸丝带故障的处理方法，对吸丝带运行状态进行预警，以确保吸丝带稳定运行。
发明内容
为了克服现有技术中的缺陷，提供一种诊断吸丝带故障的处理方法。
本发明通过下述方案实现：
一种诊断吸丝带故障的处理方法，具体包括以下步骤：
步骤一：数据采集，利用信号传感器采集正常运行中烟支实时物理工况与设备运行工况参数数据信号，具体包括烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值；
步骤二：数据预处理，对采集的所述烟支重量值、所述吸丝带实际位置值、所述吸丝带张紧压力值和所述喂料机负压值中的异常点数据剔除；
步骤三：极差与标准差计算，对所述步骤二预处理后的数据每1000支烟进行一次极差与标准差运算；
步骤四：稳定性得分，对每组所述极差与标准差标准化处理，获得每组极差稳定性得分和标准差稳定性得分，对所有的极差稳定性得分和标准差稳定性得分进行算术平均，得到稳定性得分；
步骤五：故障预警，当所述烟支重量值、所述吸丝带实际位置值、所述吸丝带张紧压力值和所述喂料机负压值中计算的所述稳定性得分均小于0.5，判断吸丝带运行故障。
在步骤二中所述异常点包括烟支重量为0和烟支吸阻为0中的一种或数种。
所述极差反映的是变量分布的变异范围和离散幅度，公式如下所示：
R＝Xmax-Xmin
其中，R表示极差，Xmax表示最大标志值，Xmin表示最小标志值。
所述步骤四具体包括以下几个步骤：
步骤4.1：对所有的极差和标准差分析，找到极差或者标准差的稳定区间，将每组极差或者标准差减去相应的稳定区间的下限除以稳定区间的距离，获得Radjust和σadjust；
步骤4.2：将获得的Radjust和σadjust运算得到极差稳定性得分Ri,adjust和标准差稳定性得分σj,adjust；
步骤4.3：对所有的极差稳定性得分和标准差稳定性得分进行算术平均，得到稳定性得分。
所述Radjust表明了极差远离其稳定区间的程度，公式如下所示：
Figure GDA0002446880260000031
其中，U为极差的稳定区间，Ri表示变量i的极差。
所述σadjust表明了标准差远离其稳定区间的程度，公式如下所示：
Figure GDA0002446880260000032
其中，T为标准差的稳定区间，σi表示变量i的标准差。
所述极差稳定性得分Ri,adjust计算公式如下所示：
Ri,adjust＝1-Radjust
所述标准差稳定性得分σj,adjust计算公式如下所示：
σj,adjust＝1-σadjust
所述稳定性得分计算公式如下所示:
Figure GDA0002446880260000041
其中Ri,adjust表示极差稳定性得分，σj,adjust表示标准差稳定性得分，V为稳定性得分。
本发明方法的有益效果为：
本发明一种诊断吸丝带故障的处理方法通过对烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值的稳定性进行打分，获得卷烟机的吸丝带运行情况，在实际生产中可以通过稳定性得分对吸丝带运行状态进行预警，从而保证烟支质量的稳定，进而提高卷烟品质满足消费者的需求。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步说明：
一种诊断吸丝带故障的处理方法，具体包括以下步骤：
步骤一：数据采集，利用信号传感器采集正常运行中烟支实时物理工况与设备运行工况参数数据信号，具体包括烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值；
步骤二：数据预处理，对采集的所述烟支重量值、所述吸丝带实际位置值、所述吸丝带张紧压力值和所述喂料机负压值中的异常点数据剔除；
步骤三：极差与标准差计算，对所述步骤二预处理后的数据每1000支烟进行一次极差与标准差运算；
步骤四：稳定性得分，对每组所述极差与标准差标准化处理，获得每组极差稳定性得分和标准差稳定性得分，对所有的极差稳定性得分和标准差稳定性得分进行算术平均，得到稳定性得分；
步骤五：故障预警，当所述烟支重量值、所述吸丝带实际位置值、所述吸丝带张紧压力值和所述喂料机负压值中计算的所述稳定性得分均小于0.5，判断吸丝带运行故障。
在步骤二中所述异常点包括烟支重量为0和烟支吸阻为0中的一种或数种。
所述极差反映的是变量分布的变异范围和离散幅度，公式如下所示：
R＝Xmax-Xmin
其中，R表示极差，Xmax表示最大标志值，Xmin表示最小标志值。
所述步骤四具体包括以下几个步骤：
步骤4.1：对所有的极差和标准差分析，找到极差或者标准差的稳定区间，将每组极差或者标准差减去相应的稳定区间的下限除以稳定区间的距离，获得Radjust和σadjust；
步骤4.2：将获得的Radjust和σadjust运算得到极差稳定性得分Ri,adjust和标准差稳定性得分σj,adjust；
步骤4.3：对所有的极差稳定性得分和标准差稳定性得分进行算术平均，得到稳定性得分。
所述Radjust表明了极差远离其稳定区间的程度，公式如下所示：
Figure GDA0002446880260000051
其中，U为极差的稳定区间，Ri表示变量i的极差。
所述σadjust表明了标准差远离其稳定区间的程度，公式如下所示：
Figure GDA0002446880260000061
其中，T为标准差的稳定区间，σi表示变量i的标准差。
所述极差稳定性得分Ri,adjust计算公式如下所示：
Ri,adjust＝1-Radjust
所述标准差稳定性得分σj,adjust计算公式如下所示：
σj,adjust＝1-σadjust
所述稳定性得分计算公式如下所示:
Figure GDA0002446880260000062
其中Ri,adjust表示极差稳定性得分，σj,adjust表示标准差稳定性得分，V为稳定性得分。
本发明通过PROTOS1-8卷烟机采集的班次数据中选取了10月11号至10月25号共4个班次的烟支部分的物理指标数据以及相应的工况数据
通过4个班次的学习后，发现烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值的极差与标准差的稳定区间如表1所示：
表1极差与标准差的稳定区间
重量短偏 吸丝带实际位置 吸丝带张紧压力 喂料机负压值
极差 -- (0，2) (0.01，0.09) (1.5，2，5)
标准差 (17，19.5) (0，0.4) (0，0.35) (0.25，0.4)
通过烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值中变量的极差、标准差以及相应的稳定区间，计算稳定性得分，并根据得分的大小，判断吸丝带运行的稳定效果。
利用综合评级方法得烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值的稳定性得分效果如表2所示：
表2稳定性得分
Figure GDA0002446880260000071
烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值的稳定性均在0.75附近，说明吸丝带稳定运行。
尽管已经对本发明的技术方案做了较为详细的阐述和列举，应当理解，对于本领域技术人员来说，对上述实施例做出修改或者采用等同的替代方案，这对本领域的技术人员而言是显而易见，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (3)

1.一种诊断吸丝带故障的处理方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤一：数据采集，利用信号传感器采集正常运行中烟支实时物理工况与设备运行工况参数数据信号，具体包括烟支重量值、吸丝带实际位置值、吸丝带张紧压力值、喂料机负压值；
步骤二：数据预处理，对采集的所述烟支重量值、所述吸丝带实际位置值、所述吸丝带张紧压力值和所述喂料机负压值中的异常点数据剔除；
步骤三：极差与标准差计算，对所述步骤二预处理后的数据每1000支烟进行一次极差与标准差运算；
步骤四：稳定性得分，对每组所述极差与标准差标准化处理，获得每组极差稳定性得分和标准差稳定性得分，对所有的极差稳定性得分和标准差稳定性得分进行算术平均，得到稳定性得分；
步骤五：故障预警，当所述烟支重量值、所述吸丝带实际位置值、所述吸丝带张紧压力值和所述喂料机负压值中计算的所述稳定性得分均小于0.5，判断吸丝带运行故障；
所述步骤四具体包括以下几个步骤：
步骤4.1：对所有的极差和标准差分析，找到极差或者标准差的稳定区间，将每组极差或者标准差减去相应的稳定区间的下限除以稳定区间的距离，获得Radjust和σadjust；
步骤4.2：将获得的Radjust和σadjust运算得到极差稳定性得分Ri,adjust和标准差稳定性得分σj,adjust；
步骤4.3：对所有的极差稳定性得分和标准差稳定性得分进行算术平均，得到稳定性得分；
所述Radjust表明了极差远离其稳定区间的程度，公式如下所示：
Figure FDA0003671792740000021
其中，U为极差的稳定区间，Ri表示变量i的极差；
所述σadjust表明了标准差远离其稳定区间的程度，公式如下所示：
Figure FDA0003671792740000022
其中，T为标准差的稳定区间，σi表示变量i的标准差；
所述极差稳定性得分Ri,adjust计算公式如下所示：
Ri,adjust＝1-Radjust；
所述标准差稳定性得分σj,adjust计算公式如下所示：
σj,adjust＝1-σadjust；
所述稳定性得分计算公式如下所示:
Figure FDA0003671792740000023
其中Ri,adjust表示极差稳定性得分，σj,adjust表示标准差稳定性得分，V为稳定性得分。
2.根据权利要求1所述的一种诊断吸丝带故障的处理方法，其特征在于：在步骤二中所述异常点包括烟支重量为0和烟支吸阻为0中的一种或数种。
3.根据权利要求1所述的一种诊断吸丝带故障的处理方法，其特征在于：所述极差反映的是变量分布的变异范围和离散幅度，公式如下所示：
R＝Xmax-Xmin
其中，R表示极差，Xmax表示最大标志值，Xmin表示最小标志值。
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