基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养

刘洋  李晨宇

单位省市：河北省石家庄市

单位邮编：050000

摘要：烟草行业一直是全球范围内的重要产业之一，而烟草制丝机械设备作为烟草生产过程中关键的生产设备之一，对烟草制作质量和效率具有重要影响。然而，传统的烟草制丝机械设备在维护保养方面面临诸多挑战，如设备故障检测和诊断效率低、维护保养成本高等问题。因此，借助智能化技术改进烟草制丝机械设备的维护保养方法具有重要的研究意义。

关键词：智能化技术；烟草制丝机械；设备维护保养

1烟草制丝机械设备维护保养现状和问题分析

1.1故障检测和诊断效率低

传统的维护保养方法主要依赖于人工巡检和经验判断，无法快速准确地检测和诊断设备故障，造成维修周期延长和生产效率下降。

1.2维护保养成本高

传统的定期维护方法存在着资源浪费和不必要的维护费用，因为设备在某些时候可能并不需要维修或更换部件。而没有精确的指导，维护人员只能按照固定的维护计划进行工作，这会导致不必要的停机时间和费用的浪费。

1.3数据收集和管理困难

烟草制丝机械设备产生的大量数据难以有效收集和管理。目前，许多企业在数据收集和管理方面存在问题，无法充分利用数据进行故障预测和维护优化。

1.4缺乏智能化的维护保养方法

传统的维护保养方法主要依赖于人工经验和规则，缺乏智能化技术的支持。而随着智能化技术的快速发展，如物联网、大数据分析和机器学习等，有望提供更高效、精确的维护保养方法。

2智能化技术在烟草制丝机械设备维护保养中的作用

2.1故障检测和诊断

基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养系统可以借助传感器、物联网技术等实时收集设备运行数据，进行故障检测和诊断。如利用机器学习和深度学习技术，可以对大量数据进行分析和预测，快速准确地检测出设备异常和故障原因。

2.2维护保养成本降低

基于智能化技术的维护保养系统可以实现精准的维护计划，根据设备的实际情况，智能地制定维护计划。同时，利用物联网技术和生命周期成本分析等方法，可以对设备全生命周期进行财务分析，从而更好地决策和规划设备的维护保养，提高维护保养的效率，降低了维修成本和生产损失。

2.3数据管理和分析

基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养系统可以实现对大量数据进行收集和管理，可以进行实时监控、故障预测、异常检测等操作，有效地利用数据进行设备的优化管理。此外，可以对历史数据进行分析和挖掘，以对设备进行更加精准的维护计划和维护策略的制定。

2.4智能化维护保养

智能化技术可以将设备维护过程中的任务分配和人员安排自动化，从而提高维护保养的效率和质量。同时，智能化技术还可以对设备进行预防性维护或条件维护，及时完成对设备的保养和维护，预防设备出现故障。

3基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养方法研究

3.1数据采集

数据采集包括传感器的安装和数据的采集、传输和存储。

传感器可以采集烟草制丝机械设备的运行状态信息，如温度、压力、转速、润滑油质量、机械振动等，同时可以采集设备所处环境的数据，如温度、湿度、光线等。这些数据可以帮助运维人员了解设备的实际运行情况，及时发现和修复故障，避免设备损坏和生产线停机。同时，这些数据也为预测性维护和智能化维护提供依据。

数据传输的方式可以采用无线通信技术，如蓝牙、WIFI、NFC等，将采集到的数据实时传输到云端或本地服务器存储。数据存储可以使用云端或本地服务器，使用高速数据存储系统和快速查询/分析引擎存储和管理数据。

为了有效地采集和处理信息，需要根据实际情况选择合理的传感器数量和类型。同时需要考虑传输和存储数据的带宽和容量，以确保及时处理和分析数据。此外，需要规定采集时间、采集频率等细节问题，以减少数据采集和传输的成本并提高采集效率。

3.2故障诊断

故障诊断是基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养方法的另一个核心环节。它利用采集到的数据进行分析和处理，快速准确地找出故障原因和位置，指导维修人员进行维护。

故障诊断可以利用机器学习、深度学习等技术进行。其中，机器学习是通过对大数据进行学习和训练，使计算机能够识别和分类不同的数据，并从中提取有用的信息。深度学习是一种机器学习的领域，在处理非结构化数据方面较为有效，可以通过多层神经网络进行分析和处理。

故障诊断的核心是故障识别。针对不同的故障，可以选择不同的机器学习和深度学习算法，以诊断不同类型的故障，如机械磨损、电气故障、液压问题等。

针对烟草制丝机械设备的故障诊断，可以从以下几个方面入手：首先，通过实时监测和采集设备运行数据，比如转速、温度、压力等等，建立设备的数据模型；其次，建立故障码和故障池等在线故障处理功能，以分析和处理不同类型的故障；最后，可以基于专家经验规则、神经网络、支持向量机、k最近邻等多种算法，对故障进行识别和判断，并为维修人员提供故障解决方案和修复建议。

3.3预测维护

预测维护是基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养方法的重要环节之一，通过历史数据和预测算法，实现对机械设备的预测性维护和条件性维护，避免设备故障和生产线停机。

预测维护的核心是建立设备的预测模型，需要对历史数据进行分析和处理，选择合适的算法进行预测，然后结合设备当前状态和环境条件，判断是否需要进行维修或更换部件。

预测维护可以采用多种算法，如神经网络、时间序列分析、回归分析、决策树等。这些算法可以对历史数据进行学习和训练，从而预测设备未来的运行状态和风险。

在烟草制丝机械设备的预测维护中，可以从以下几个方面入手：首先，采集设备运行数据，如温度、压力、振动、电流等等，建立设备数据模型；其次，对历史数据进行分析和处理，采用预测算法预测设备的运行情况；最后，结合设备当前状态和环境因素，判断是否需要进行维修或更换部件，以提高设备的可靠性和生产效率。

预测维护可以帮助企业及时发现和排除隐藏故障，避免因设备故障导致生产线停机和生产损失。同时，可以让企业更好地了解设备的运行情况和性能表现，为设备维护和升级提供依据。

3.4智能化维护

智能化维护是一种基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养方法。该方法可以联网、智能感知和自动化地对设备进行监测、检测、分析和维修，实现了设备维护全过程的智能化和自动化。

智能化维护的实现，需要借助大数据、云计算、机器学习、深度学习、人工智能、物联网等技术。通过采集烟草制丝机械设备的运行数据，将数据上传至云端，然后通过算法对数据进行分析和处理，生成设备运行状态所需的信息，如数据模型、组成要素、运行时间和故障预测等。

基于这些信息，智能维护系统能够对设备的运行实时监测，并自动进行在线维护。这包括自主制定维护计划、故障预测、在线诊断、在线监控、自动实施调整和自动化报告等系列服务。在一些共享监测平台中，烟草制丝机械设备会与其它智能装备进行实时交流，以便于互相识别并提供帮助。

智能化维护的应用，可以显著提高烟草制丝机械设备的效率、稳定性和生产效益。同时，节约了企业的维护成本，减少了设备故障的风险，提高了设备的可靠性和生命周期。

结语：

基于智能化技术的烟草制丝机械设备维护保养是企业提高生产效能、降低成本的重要手段。借助智能化技术，企业能够及时发现设备故障、减少维护成本、提高设备的可用性和生产效率。随着技术的不断创新和发展，智能化维护将为烟草制丝行业带来更多的机遇和改变。

参考文献：

[1]马剑坤.关于烟草制丝设备故障的分析和防范探讨［J］.中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术，2018（11）：186-187.

[2]廖杏波.烟草制丝设备故障的分析和防范探究［J］.中国机械，2019（9）：97-98.