周稀喬,肖迎賓
(江蘇中煙工業(yè)有限責(zé)任公司,江蘇 南京 210009)
目前煙草行業(yè)已經(jīng)初步實現(xiàn)了生產(chǎn)設(shè)備與物流配送環(huán)節(jié)的智能技術(shù)應(yīng)用[1]。早在20世紀初,一些制造業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的零件誤差較大,導(dǎo)致設(shè)備維護難度變大并且維修頻率較高。國外開始研究設(shè)備維護的相關(guān)技術(shù)[2-3],直至20世紀70年代左右,美國率先將傳感器和狀態(tài)監(jiān)測等技術(shù)應(yīng)用到設(shè)備維護中,逐漸實現(xiàn)對生產(chǎn)設(shè)備的離線與在線監(jiān)測以及零件維護與更換。在后續(xù)發(fā)展過程中,日本等其他國家也相繼在相關(guān)領(lǐng)域展開研究。我國的相關(guān)研究比國外起步稍晚一些,但經(jīng)過科研機構(gòu)以及高等院校科研工作者的共同努力,我國在制造業(yè)生產(chǎn)設(shè)備維護技術(shù)層面已經(jīng)取得技術(shù)突破,如文獻[4]設(shè)計的基于機器視覺的煙支接裝質(zhì)量在線檢測系統(tǒng)和文獻[5]中對GD-H1000卷煙包裝機煙支推進機構(gòu)做出的改進。但是在生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)與可視化方面的研究成果還不夠全面,有待深入探討。
研究智能維護技術(shù)就是通過技術(shù)手段降低維修費用,并且在一定程度上延長卷煙生產(chǎn)設(shè)備的使用周期。對此,進行卷煙生產(chǎn)設(shè)備疲勞狀態(tài)可視化智能維護技術(shù)研究,其創(chuàng)新之處在于通過可視化手段,根據(jù)故障率設(shè)定可視化智能維護技術(shù)指標(biāo),分階段(早期、磨合期等)、有針對性地明確卷煙生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)。
卷煙生產(chǎn)設(shè)備是完成卷煙生產(chǎn)任務(wù)的關(guān)鍵載體,一旦出現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備故障的情況,將會對后續(xù)加工以及出廠環(huán)節(jié)造成嚴重影響。因此,卷煙生產(chǎn)設(shè)備的維護必須建立在煙草工藝、生產(chǎn)批量、生產(chǎn)周期等生產(chǎn)任務(wù)上,在復(fù)雜的信息處理過程中提供科學(xué)的維護依據(jù)。生產(chǎn)設(shè)備的維護信息與設(shè)備維護計劃的主要運作模式如圖1所示。
圖1 卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護模式
卷煙生產(chǎn)設(shè)備的維護所需要的信息主要集中在運行狀態(tài)、疲勞狀態(tài)和歷史維護信息等方面。卷煙生產(chǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)監(jiān)測主要指的是通過相應(yīng)的監(jiān)測設(shè)備對生產(chǎn)設(shè)備進行持續(xù)監(jiān)測,將采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析,判斷生產(chǎn)設(shè)備的運行狀態(tài)和疲勞狀態(tài),以便進一步對設(shè)備的故障發(fā)生概率進行預(yù)測并根據(jù)預(yù)測結(jié)果進行有效維護。維護資源是生產(chǎn)設(shè)備維護的重要工具,是維護技術(shù)的有力保障,主要包括專業(yè)維護工具、技術(shù)人員、智能維護設(shè)備等[6-8]。卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護信息的收集與數(shù)據(jù)處理共同構(gòu)成了智能維護技術(shù)設(shè)計的數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)。通常情況下,卷煙生產(chǎn)設(shè)備的維護數(shù)據(jù)是參數(shù)估計、認識模型以及智能信息的集成,可在此基礎(chǔ)上,根據(jù)卷煙生產(chǎn)設(shè)備的具體生產(chǎn)狀況進行數(shù)據(jù)處理。
除此之外,通過卷煙生產(chǎn)商提供的故障時間和修復(fù)時間等歷史維護數(shù)據(jù),建立相應(yīng)的生產(chǎn)設(shè)備維護信息庫,包括卷煙生產(chǎn)設(shè)備的基本屬性信息和設(shè)備參數(shù)信息,為卷煙生產(chǎn)設(shè)備的效能分析提供數(shù)據(jù)支持,有助于后續(xù)展開生產(chǎn)設(shè)備疲勞狀態(tài)可視化智能技術(shù)研究[9-10]。
卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護與卷煙生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)調(diào)度之間存在著不同程度的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。通常情況下,卷煙制造企業(yè)都是采取在固定時間進行定期檢修的方式。這種設(shè)備維護方式是依靠傳統(tǒng)的設(shè)備維護技術(shù),維護效果主要取決于相關(guān)技術(shù)人員的經(jīng)驗與水平,并且由于維護周期都是相同的,導(dǎo)致這種預(yù)防性維修無法全面滿足設(shè)備的運行需求。故障主要指的是設(shè)備或者零部件無法實現(xiàn)其功能的一種現(xiàn)象,可把設(shè)備可能出現(xiàn)的故障定義為一個隨機事件,利用相關(guān)的統(tǒng)計分析方法去分析故障發(fā)生的原因和規(guī)律,為卷煙設(shè)備的疲勞狀態(tài)判斷提供科學(xué)依據(jù)。通過生產(chǎn)設(shè)備的故障浴盆曲線獲取更加清晰的信息,如圖2所示。
圖2 生產(chǎn)設(shè)備故障浴盆曲線
由圖2可以看出,在早期故障期的初始故障率較高,經(jīng)過一段時間的磨合后故障發(fā)生率逐漸下降,這個時期內(nèi)的故障與生產(chǎn)設(shè)備的出廠性能和制造質(zhì)量有著直接關(guān)系,渡過磨合期后,故障率逐漸趨于穩(wěn)定。偶發(fā)故障期的運行狀態(tài)基本趨于穩(wěn)定,在該階段是卷煙生產(chǎn)設(shè)備的最佳工作時期,故障出現(xiàn)的原因主要是操作不當(dāng)和維修不力,只要加強相應(yīng)的運行狀態(tài)監(jiān)測與維護保養(yǎng)工作,就能在一定程度上降低故障發(fā)生的概率。在損耗故障期出現(xiàn)的問題,主要是生產(chǎn)設(shè)備零部件的磨損和疲勞造成的,在第2階段和第3階段的拐點處開始全面檢修,能有效降低故障發(fā)生率。通過對卷煙設(shè)備的3個時期的故障率和疲勞程度分別進行計算,早期設(shè)備故障率密度函數(shù)為
(1)
式中:f(t) 表示故障率函數(shù);S(t) 表示設(shè)備疲勞程度函數(shù);α1表示可用指數(shù)分布參數(shù);η為分布特征參數(shù);t為運行時間;exp 表示生產(chǎn)設(shè)備的穩(wěn)定運行期望函數(shù)。α1和η的取值范圍在1~10之間,當(dāng)α1>1時,符合函數(shù)分布特征。偶發(fā)故障期的故障率f2(t)與設(shè)備疲勞程度函數(shù)S2(t)分別為
(2)
式中α2表示該階段生產(chǎn)設(shè)備的故障系數(shù)。由于在此階段的生產(chǎn)設(shè)備故障率更趨近于常數(shù),因此卷煙生產(chǎn)設(shè)備的疲勞程度成為生產(chǎn)設(shè)備效能的重要衡量指標(biāo)。設(shè)定隨機變量X表示生產(chǎn)設(shè)備開始運行到故障發(fā)生的工作時間,則
(3)
式中:t為運行時間;設(shè)備后續(xù)運行時間間隔Δt的疲勞程度用S(t+Δt)表示。根據(jù)最終式可以得出設(shè)備的疲勞程度與運行時間t之間沒有一定關(guān)系,只與間隔Δt和偶發(fā)故障率αn+1有關(guān)系。在耗損故障期階段,生產(chǎn)設(shè)備的故障率隨著運行時間變長而變大。耗損故障期主要是由偶然故障率和設(shè)備疲勞程度組成,偶然故障率f3(t)和設(shè)備疲勞程度函數(shù)S3(t),分別表示為
(4)
其中,當(dāng)n=2時,根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備的故障浴盆曲線,得出相應(yīng)的設(shè)備故障率和疲勞程度的相關(guān)數(shù)據(jù),以此確定卷煙生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)防性維護周期。
區(qū)別于傳統(tǒng)的設(shè)備維護技術(shù),基于可視化的智能維護技術(shù)優(yōu)化算法,以多種類型的圖表作為表現(xiàn)形式,反映出生產(chǎn)設(shè)備智能維護的可視化特征。生產(chǎn)設(shè)備自身的故障率、疲勞狀態(tài)與健康狀態(tài)等因素,都會直接影響到后續(xù)的維護檢修工作。受科技進步的影響,設(shè)備維護工作也不再完全依賴人工,智能科技逐漸被應(yīng)用到設(shè)備維護的工作中。處于不同疲勞等級的生產(chǎn)設(shè)備,對維護技術(shù)的需求也不同,根據(jù)測試結(jié)果將設(shè)備的疲勞分為5個等級。首先是較為健康的卷煙生產(chǎn)設(shè)備,在各項檢測中,所有的關(guān)鍵參數(shù)的測試結(jié)果都在正常范圍內(nèi),并且與出廠設(shè)置的原始數(shù)據(jù)比較接近,只需監(jiān)測而不用維護,這種結(jié)果是屬于疲勞狀態(tài)較輕的一級疲勞級別;其次是在各項檢測中,卷煙生產(chǎn)設(shè)備的關(guān)鍵參數(shù)基本都在正常范圍內(nèi),并且測試結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)值的偏離程度較小,沒有超過健康范圍,只需要按照正常的維修計劃進行監(jiān)測和維護,此級別屬于二級疲勞;再次是關(guān)鍵參數(shù)的檢測數(shù)據(jù)大多數(shù)都在正常范圍內(nèi),一些參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)值的偏離程度相對較大,但是沒有超過正常范圍,需要適當(dāng)?shù)鼐S護并且加強對生產(chǎn)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測,此級別屬于三級疲勞;然后是生產(chǎn)裝備的參數(shù)檢測結(jié)果中,有一部分距離標(biāo)準(zhǔn)值的偏離程度較大,并且已經(jīng)接近閾值的臨界點,需要停止使用盡早維護,這個級別是四級疲勞;最后是有一項或者多項測試參數(shù)超過閾值,已經(jīng)面臨報廢,說明該設(shè)備的疲勞狀態(tài)已經(jīng)達到頂峰的五級疲勞,需要立刻停止使用并全面檢修。
在對卷煙生產(chǎn)設(shè)備的檢測結(jié)果進行分析對比的過程中,其定性指標(biāo)是重要的參照對象,而定性指標(biāo)需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)曲線來進行相關(guān)信息提取。為了使卷煙生產(chǎn)設(shè)備關(guān)鍵參數(shù)之間的疲勞狀態(tài)具有較強的可操作性,需要將參數(shù)進行歸一化處理,用具體數(shù)值來表示卷煙生產(chǎn)設(shè)備的運行狀態(tài),其可視化智能程度與歸一化數(shù)值之間是正比關(guān)系,其歸一化數(shù)值越大,說明生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)越高,反之,歸一化數(shù)值越小,設(shè)備維護技術(shù)的智能程度就越低。為了提高卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護技術(shù)的可視化智能程度,需要對其歸一值進行計算,公式為
(5)
式中:σi為歸一值;n為關(guān)鍵參數(shù);i是其中一個參數(shù);其測試值為ni,標(biāo)準(zhǔn)值為ns,上限值為nu,下限值為nl,則參數(shù)i的測試值與標(biāo)準(zhǔn)值的偏差為
Δ=|ni-ns|
(6)
參數(shù)i的最大允許誤差與最小允許誤差分別為
(7)
根據(jù)公式(5)可知,當(dāng)卷煙生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)i的值為標(biāo)準(zhǔn)值時,其歸一值為:0<σi<1,表明設(shè)備的疲勞程度較低,運行狀態(tài)良好;當(dāng)偏離參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)值變大時,歸一值變小,生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)i的疲勞程度處于中等水平;當(dāng)裝備參數(shù)i的測試值達到最大或最小限值時,其歸一值為0,表明生產(chǎn)設(shè)備的疲勞程度較高,運行狀態(tài)較差。明確卷煙生產(chǎn)設(shè)備的疲勞狀態(tài)后,根據(jù)生產(chǎn)設(shè)備的歸一值進行可視化處理,連接計算機智能終端,提升維護技術(shù)。
實驗選取兩種傳統(tǒng)設(shè)備維護技術(shù)(文獻[4]方法和文獻[5]方法),與文中運用智能維護技術(shù)進行設(shè)備修復(fù)成果的實驗對比,得出實驗結(jié)果。首先,以某煙包裝聯(lián)合機組設(shè)備為實驗對象,定義煙包裝聯(lián)合機組設(shè)備參數(shù),結(jié)合圖1和圖2,對該機組設(shè)備的布設(shè)做出調(diào)整。
1)設(shè)計制造一種箱體(鑄鋁),取代原有的下降裝置箱體,擴大其作用。
2)設(shè)計制造了降煙器的左前門組件,并更換了原降煙器的左前門組件,以適應(yīng)改造后的卷煙進料方式。
3)對箱體前門安裝的“左面板”部件進行重新設(shè)計制造,以方便新部件的安裝。
4)重新設(shè)計和制造新的出口“從動輪總成”的下降裝置以及相應(yīng)的過渡板、蓋板、前門、防塵盒等部件。
本實驗所用的煙卷包裝單元設(shè)備采用“C”型布置,單元占地約180m2,長度20m,寬度9m。原設(shè)備的功能需要擴展:全部采用原設(shè)備上的提升機、高位輸送機、下降裝置、貯存桶,而yf17型卷煙儲運系統(tǒng)中的降煙器需要進行改造,增加低位加料和下料裝置。
設(shè)備說明、綜合類型和分支類型等設(shè)備參數(shù)如圖3所示。
圖3 生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)定義結(jié)構(gòu)圖
根據(jù)圖3設(shè)備參數(shù)信息,卷煙生產(chǎn)設(shè)備的定義信息如表1所示。
表1 設(shè)備參數(shù)定義信息
結(jié)合卷煙生產(chǎn)設(shè)備的特定屬性,為得出維護技術(shù)實驗結(jié)果進行數(shù)據(jù)相關(guān)性分析。對卷煙生產(chǎn)設(shè)備的數(shù)據(jù)相關(guān)性進行有效分析,其有效性隸屬函數(shù)與式(5)中的歸一值σi有關(guān),呈4種形態(tài)分布,具體如圖4所示。
圖4 設(shè)備參數(shù)有效性隸屬函數(shù)分布
經(jīng)分析得到卷煙生產(chǎn)設(shè)備的參數(shù)取值范圍已經(jīng)不局限于[0,1]之間的結(jié)論。在該區(qū)間內(nèi)實現(xiàn)連續(xù)取值和任意取值,根據(jù)不同的取值,得出實驗結(jié)果。
通常情況下,卷煙生產(chǎn)設(shè)備的使用壽命在20年~25年。在使用的第5年~第15年時,屬于圖2浴盆曲線的第二階段,故障率符合指數(shù)分布特征。根據(jù)卷煙生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)的不同取值,計算出3種設(shè)備維護技術(shù)的修復(fù)成果,具體以維護前與維護后的設(shè)備各項指標(biāo)為參照,故障發(fā)生概率越小,證明該種維護技術(shù)的修復(fù)效果越好。根據(jù)浴盆故障曲線第二階段的故障函數(shù)式(3),分別得出使用3種維護技術(shù)下的卷煙生產(chǎn)設(shè)備故障率,如表2所示。
表2 不同維護技術(shù)下生產(chǎn)設(shè)備的故障率 單位:%
根據(jù)維護前和維護后的數(shù)據(jù)可知,生產(chǎn)設(shè)備經(jīng)過傳統(tǒng)維護技術(shù)維護后,故障率下降了0.227 4%~1.530 3%,而應(yīng)用文中智能維護技術(shù)的故障率下降了4.917 2%~7.442 8%。因此,卷煙生產(chǎn)設(shè)備應(yīng)用文中智能維護技術(shù)比傳統(tǒng)維護技術(shù)的故障發(fā)生概率更低。
本文通過對卷煙生產(chǎn)設(shè)備維護技術(shù)的相關(guān)研究,設(shè)計出一種更有效的智能維護技術(shù),在一定程度上推動了設(shè)備維護技術(shù)的發(fā)展進程。同時,也為學(xué)術(shù)界開展相關(guān)研究奠定了理論基礎(chǔ)和實踐基礎(chǔ)。
由于實驗約束條件過多,研究時間有限,文中在卷煙生產(chǎn)設(shè)備的使用數(shù)據(jù)方面收集得還不夠全面,未來將不斷完善。