CN111599033A - 一种诊断卷烟机故障的处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种诊断卷烟机故障的处理方法，具体包括以下步骤：步骤一：数据采集；步骤二：平稳性检验；步骤三：随机性检验；步骤四：诊断判定。本发明通过对剔除间隔时间序列的平稳性和随机性检验，得出非随机剔除烟支说明机器存在系统性故障，并通过返回该剔除烟支对应的故障代码，找到机器系统故障原因，可以对机器系统故障进行全面分析，并能精确提供机器维修、保养意见。
Description
技术领域
本发明属于烟草机械设备检测技术领域，涉及一种诊断卷烟机故障的处理方法。
背景技术
国内卷烟企业均致力于实现卷烟“无忧生产”、烟机设备近零故障及高可靠性。以现有的数控产品为基础，以信息物理系统(CPS)技术为核心，采用物联网手段，通过传感器和外部数据采集，智能烟机能够对设备运行状态、产品工艺状态和外部环境进行全面监测，实现烟机全状态的数据采集、存贮，使烟机设备具有全面感知能力、状态分析及故障预警能力，因而可以使烟机具备全寿命周期知识库构建能力。
目前，卷烟企业为提高产量、降低消耗，通常都是利用大数据技术进行烟支重量检测等静态测量，很少涉及烟支生产工艺过程的动态分析。因此提供一种诊断卷烟机故障的处理方法，对烟支生产过程中的烟支重量、空头、漏气、吸阻等的剔除进行平稳性、随机性分析等动态监测，可以作为烟支质量控制的总体评价标准，也能够检测机器故障，并且对烟支的生产及维护具有指导意义与参考价值。
发明内容
为了克服现有技术中的缺陷，提供一种诊断卷烟机故障的处理方法。
本发明通过下述方案实现：
一种诊断卷烟机故障的处理方法，具体包括以下步骤：
步骤一：数据采集，利用信号传感器采集剔除废品烟支时卷烟机设备运行工况参数数据信号，获得剔除间隔时间序列；
步骤二：平稳性检验，检验所述剔除间隔时间序列的平稳性，判断所述剔除间隔时间序列的平稳性或非平稳性；
步骤三：随机性检验，对所述步骤二中的平稳性所述剔除间隔时间序列进行随机性检验；
步骤四：诊断判定，当所述剔除间隔时间序列为非随机序列时，通过返回查找剔除烟支对应的代码，判断故障原因。
所述剔除间隔时间序列包括烟支重量剔除间隔时间序列、烟支空头剔除间隔时间序列、烟支漏气剔除间隔时间序列或烟支吸阻剔除间隔时间序列中的一种或数种。
所述步骤二采用单位根检验法检验平稳性。
所述单位根检验法有以下三种情形：
等价于下列三种情形：
其检验统计量为：
其中，
为参数的样本标准差；
以上三种情况为随机游走过程、带漂移项的随机游走过程及带漂移项及趋势项的随机游走过程。
所述步骤二随机性检验采用统计量，公式如下所示：
其中，n为序列的观测期数，m为指定的延迟期数，且LB统计量近似服从χ2(m)。
本发明方法的有益效果为：
本发明一种诊断卷烟机故障的处理方法通过对烟支生产过程中的剔除间隔时间序列进行平稳性、随机性分析等动态监测，一方面作为烟支质量控制的总体评价标准；另一方面得出非随机剔除烟支说明机器存在系统性故障，并通过返回该剔除烟支对应的故障代码，找到机器系统故障原因，可以对机器系统故障进行全面分析，并能精确提供机器维修、保养意见。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进一步说明：
一种诊断卷烟机故障的处理方法，具体包括以下步骤：
步骤一：数据采集，利用信号传感器采集剔除废品烟支时卷烟机设备运行工况参数数据信号，获得剔除间隔时间序列；
步骤二：平稳性检验，检验所述剔除间隔时间序列的平稳性，判断所述剔除间隔时间序列的平稳性或非平稳性；
步骤三：随机性检验，对所述步骤二中的平稳性所述剔除间隔时间序列进行随机性检验；
步骤四：诊断判定，当所述剔除间隔时间序列为非随机序列时，通过返回查找剔除烟支对应的代码，判断故障原因。
所述剔除间隔时间序列包括烟支重量剔除间隔时间序列、烟支空头剔除间隔时间序列、烟支漏气剔除间隔时间序列或烟支吸阻剔除间隔时间序列中的一种或数种。
所述步骤二采用单位根检验法检验平稳性。
所述单位根检验法有以下三种情形：
等价于下列三种情形：
其检验统计量为：
其中，
为参数的样本标准差；
以上三种情况为随机游走过程、带漂移项的随机游走过程及带漂移项及趋势项的随机游走过程。对以上各种中的yt判断其是否具有单位根，就是时间序列的平稳性的单位根检验。三种情况对应检验的原假设均相同，为待检验序列为含有单位根的非平稳序列。情况2、3的备择假设为序列为平稳序列，而情况3对应的备择假设为序列为趋势平稳序列。
所述步骤二随机性检验采用统计量，公式如下所示：
其中，n为序列的观测期数，m为指定的延迟期数，且LB统计量近似服从χ2(m)。
用LB统计量进行检验时，通常只要前6期和前12期延迟的LB统计量得到不能拒绝原假设的结论，就可以认为序列是随机的。但若延迟1期的 LB统计量拒绝序列是随机的假设，则认为该序列一定是非随机序列。
本发明分析龙岩烟厂提供的Protos1-8机型的烟支实时物理工况与设备运行工况参数数据，选取了b17-b25班次、b27班次、b31班次共11个班次数据对烟支重量剔除间隔进行随机性分析。
对重量剔除废品烟支进行分析时，需要进行平稳性、随机性检验，表1 为以上所选11个班次的重量剔除间隔的平稳性检验结果汇总表。
表1重量剔除间隔的平稳性检验结果汇总
根据检验结果，b21、b22、b25班次的重量剔除间隔序列是非平稳的，故不再用LB统计量进行随机性检验。且b27班次重量剔除间隔序列过短，无法进行平稳性检验，分析可知，其中b21班次重量剔除仅有7支，b22 班次重量剔除18支，b27班次重量剔除仅有3支。
在对重量进行随机性检验时，考虑到有些班次重量剔除烟支较少，故设定重量剔除烟支个数小于30时不用LB统计量进行随机性检验。此时，若重量剔除间隔小于等于5的废品烟支小于等于2支，则可认为重量剔除是随机的；若重量剔除间隔大于等于5的废品烟支大于2支，则任务重量剔除是非随机的，并可以统计重量剔除检验小于等于5的那些废品烟支对应的故障代码。另一方面，当重量剔除烟支个数大于30时，可直接用LB 检验统计量对重量剔除间隔序列进行随机性检验，将LB统计量的延迟阶数设置为重量剔除间隔序列的长度，得到相应检验统计量的值及检验的P值，若第6期延迟和第12期延迟时序列都是随机的，则认定该序列随机，若1 期延迟得到序列非随机，则认定序列为非随机序列。对于非随机剔除的烟机，还能给出目标剔除烟支对应的机器故障代码，可以由故障代码查看相应机器故障。
下面给出各班次重量剔除烟支的数量统计，如表2所示。
表2重量剔除烟支数量汇总
可见，b23班次、b19班次重量剔除烟支个数较多，其他班次重量剔除个数很少。
其LB检验的检验结果如表3所示。
表3b23班次重量剔除间隔随机性检验结果
当延迟1期、延迟2期时p值均小于0.05，故认为该班次重量剔除间隔序列是非随机的，对该班次重量剔除间隔小于等于5的剔除烟支进行分析，得到故障优先级均为25、故障代码均为282。下面给出以上11个班次重量剔除的随机性检验结果汇总，如表4所示。
表4重量剔除随机性检验结果汇总
可见，结合LB检验与设定的判断规则，以上分析的11个班次中仅有5 个随机班次，并且对非随机区间进行统计可知，出现烟支重量剔除非随机时，故障代码均为282，此时相应故障为MAX电控柜门故障，因此想要重量剔除随机，需着力解决该部分故障问题。
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 (5)
1.一种诊断卷烟机故障的处理方法，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剔除废品烟支时卷烟机设备运行工况参数数据信号，获得剔除间隔时间序列；
步骤二：平稳性检验，检验所述剔除间隔时间序列的平稳性，判断所述剔除间隔时间序列的平稳性或非平稳性；
步骤三：随机性检验，对所述步骤二中的平稳性所述剔除间隔时间序列进行随机性检验；
步骤四：诊断判定，当所述剔除间隔时间序列为非随机序列时，通过返回查找剔除烟支对应的代码，判断故障原因。
2.根据权利要求1所述的一种诊断卷烟机故障的处理方法，其特征在于：所述剔除间隔时间序列包括烟支重量剔除间隔时间序列、烟支空头剔除间隔时间序列、烟支漏气剔除间隔时间序列或烟支吸阻剔除间隔时间序列中的一种或数种。
3.根据权利要求1所述的一种诊断卷烟机故障的处理方法，其特征在于：所述步骤二采用单位根检验法检验平稳性。
4.根据权利要求3所述的一种诊断卷烟机故障的处理方法，其特征在于：所述单位根检验法有以下三种情形：
(1)
(2)
(3)
等价于下列三种情形：
(1)
(2)
(3)
其检验统计量为：
其中，
为参数的样本标准差；
以上三种情况为随机游走过程、带漂移项的随机游走过程及带漂移项及趋势项的随机游走过程。
5.根据权利要求1所述的一种诊断卷烟机故障的处理方法，其特征在于：所述步骤二随机性检验采用统计量，公式如下所示：
其中，n为序列的观测期数，m为指定的延迟期数，且LB统计量近似服从χ2(m)。
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114209087A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-03-22 | 龙岩烟草工业有限责任公司 | 卷烟机漏气检测器的自诊断方法、装置及卷烟机 |
| CN114781868A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-22 | 深圳市鸿云智科技有限公司 | 一种基于剔除阀异常剔除烟支的预警方法、装置、终端及存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101673421A (zh) * | 2009-10-12 | 2010-03-17 | 武汉钢铁(集团)公司 | 一种生产线设备运转时间自动记录系统 |
| CN104618949A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-13 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种基于arma模型的投诉预测方法及装置 |
| CN205959214U (zh) * | 2016-07-05 | 2017-02-15 | 纷美(北京)贸易有限公司 | 一种生产线中剔除废品的系统 |
| EP3239696A1 (de) * | 2016-04-29 | 2017-11-01 | Focke & Co. (GmbH & Co. KG) | Verfahren zur prüfung von zigaretten oder zigarettenpackungen |
| CN109190979A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-11 | 深圳市智物联网络有限公司 | 一种工业物联网数据分析方法、系统及相关设备 |
| CN109211548A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-15 | 沃德传动（天津）股份有限公司 | 一种机械故障诊断方法 |
| CN109783903A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 佛山科学技术学院 | 一种基于时间序列的工业用水管道故障诊断方法及系统 |
| CN110047165A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-23 | 广州明珞汽车装备有限公司 | 一种生产监控管理系统及方法 |
| CN110425694A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-08 | 长江慧控科技(武汉)有限公司 | 基于phm的高铁智能车站暖通空调能效控制管理方法 |
-
2019
- 2019-12-20 CN CN201911325793.3A patent/CN111599033B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101673421A (zh) * | 2009-10-12 | 2010-03-17 | 武汉钢铁(集团)公司 | 一种生产线设备运转时间自动记录系统 |
| CN104618949A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-13 | 浪潮通信信息系统有限公司 | 一种基于arma模型的投诉预测方法及装置 |
| EP3239696A1 (de) * | 2016-04-29 | 2017-11-01 | Focke & Co. (GmbH & Co. KG) | Verfahren zur prüfung von zigaretten oder zigarettenpackungen |
| CN205959214U (zh) * | 2016-07-05 | 2017-02-15 | 纷美(北京)贸易有限公司 | 一种生产线中剔除废品的系统 |
| CN109211548A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-15 | 沃德传动（天津）股份有限公司 | 一种机械故障诊断方法 |
| CN109190979A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-11 | 深圳市智物联网络有限公司 | 一种工业物联网数据分析方法、系统及相关设备 |
| CN109783903A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-21 | 佛山科学技术学院 | 一种基于时间序列的工业用水管道故障诊断方法及系统 |
| CN110047165A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-07-23 | 广州明珞汽车装备有限公司 | 一种生产监控管理系统及方法 |
| CN110425694A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-08 | 长江慧控科技(武汉)有限公司 | 基于phm的高铁智能车站暖通空调能效控制管理方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 于俊年: "《计量经济学》", 30 June 2015 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114209087A (zh) * | 2022-01-07 | 2022-03-22 | 龙岩烟草工业有限责任公司 | 卷烟机漏气检测器的自诊断方法、装置及卷烟机 |
| CN114209087B (zh) * | 2022-01-07 | 2022-12-13 | 龙岩烟草工业有限责任公司 | 卷烟机漏气检测器的自诊断方法、装置及卷烟机 |
| CN114781868A (zh) * | 2022-04-22 | 2022-07-22 | 深圳市鸿云智科技有限公司 | 一种基于剔除阀异常剔除烟支的预警方法、装置、终端及存储介质 |
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