[1]谢崇权,赵一夫,王安宽.基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析研究[J].机械与电子,2023,41(03):23-26.
　XIE Chongquan,ZHAO Yifu,WANG Ankuan.Research on Operation Monitoring and Fault Analysis of Cigarette Packing Machine Based on Neural Network[J].Machinery & Electronics,2023,41(03):23-26.
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基于神经网络的卷烟包装机运行监测与故障分析研究()
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
41
期数:
2023年03期
页码:
23-26
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2023-03-31

文章信息/Info

Title:
Research on Operation Monitoring and Fault Analysis of Cigarette Packing Machine Based on Neural Network
文章编号:
1001-2257 ( 2023 ) 03-0023-04
作者:
谢崇权; 赵一夫; 王安宽
湖北中烟工业有限责任公司恩施卷烟厂,湖北 恩施 445099
Author(s):
XIE Chongquan ;  ZHAO Yifu ;  WANG Ankuan
( Enshi Cigarette Factory , Hubei China Tobacco Industry Co. , Ltd. , Enshi 445099 , China )
关键词:
卷烟包装机; 聚类方法; 神经网络; 模式检测与故障分析
Keywords:
cigarette packing machine ;  clustering method ;  neural network ;  pattern detection and fault analysis
分类号:
TS43 ; TP183
文献标志码:
A
摘要:
为提高卷烟生产产量,同时降低卷烟包装机的维修成本,提出了一种基于聚类方法和神经网络方法的卷烟包装机运行模式监测及故障预测技术。通过引入稳定因子判断包装机的运行模式,当稳定因子小于或等于阈值表示设备处于稳定模式,反之则为过渡模式。通过聚类方法对得到的数据进行处理,设定Hotelling ’s T2检验值与平方预测误差 λ SPE 为监测的统计值,当统计值超过限值则判断为出现故障,对故障数据进行记录,并通过神经网络方法对下一次故障时间及故障区域进行预测。通过泊松分布计算部件库存容量,在确保库存充足的情况下,在下一次故障之前及时更换机器部件,以避免停机给生产带来巨大影响。最后通过示例分析,证明了该方法的有效性。
Abstract:
In order to improve cigarette production and reduce the maintenance cost of cigarette packaging machine , a technology of monitoring operation mode and fault prediction of cigarette packaging machine based on clustering method and neural network method is proposed.The operation mode of the packaging machine is judged by introducing a stability factor.When the stability factor is less than or equal to the threshold , it means that the equipment is in stable mode ; otherwise , it is in transition mode.The data obtained are processed by clustering method.Hotelling’s?T2?test value and squared prediction error λ-SPE are set as the statistical values of monitoring.When the statistical value exceeds the limit value , it is judged that there is a fault.The fault data are recorded , and the next fault time and fault area are predicted by neural network method.The component inventory capacity is calculated by Poisson distribution to ensure adequate inventory and timely replacement of machine parts before the next failure , so as to avoid the huge impact of downtime on production.Finally , an example is given to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2022-08-24
作者简介:谢崇权 ( 1971- ),男,湖北利川人,学士,工程师,研究方向为卷制包装设备优化管理;赵一夫 ( 1994- ),男,湖北利川人,学士,助理工程师,研究方向为设备预防性维修。
更新日期/Last Update: 2023-04-06