烟机设备故障诊断智能化流程及日常维护策略研究

摘要：卷烟生产中的烟机设备直接影响卷烟品质与产量，由于其精密复杂的机械结构及高速连续运转的工况，极易发生机械磨损、定位偏移等故障，严重影响生产效率，及时诊断烟机故障、制定科学的日常维护策略，对确保卷烟质量、提高设备综合效能具有重要意义。本文在分析烟机常见故障模式的基础上，提出了一种基于机器学习的智能故障诊断流程，并就烟机日常维护的润滑保养、偏差修正、工况优化等提出了策略建议，以期为烟机的高效节能运行提供参考。

关键词：卷烟烟机；故障诊断；机器学习；日常维护；策略

引言：卷烟生产自动化、智能化程度日益提高，作为核心设备的烟机其稳定高效运行直接关系卷烟产品质量与产能，烟机结构精密，运转高速，制丝、输送、卷接等环节衔接紧凑。任一环节发生故障都会导致整线停机，影响生产计划，传统的烟机故障诊断主要依赖人工经验，存在效率低、时效差、准确率不高等问题，以大数据、机器学习为代表的人工智能技术发展为设备故障诊断带来新的突破口。

一、卷烟烟机设备故障诊断智能化流程设计

（一）故障信息采集与预处理

烟机故障诊断的基础在于全面、准确地采集设备运行状态数据，传统人工测量方式效率低、准确性差，难以满足智能诊断需求，应采用物联网技术，在烟机关键部位布置振动、噪声、温度、压力、位移等传感器，实时监测其运行工况，并通过工业以太网传输至数据中心，针对性地选择切丝刀、输送皮带、卷接轴等容易磨损、失稳的关键部位，可收集到反映烟机故障的典型数据。海量的传感器采集数据良莠不齐，噪声较大，需进行预处理后方可用于机器学习，常用的数据预处理方法包括数据清洗、特征选择和数据变换，数据清洗是剔除运行数据中的异常值、重复值、缺失值，提高数据质量，可利用Z-Score等方法识别异常值，用回归插值等方法填补缺失值，特征选择是从众多监测参数中筛选出与故障诊断密切相关的关键特征，降低数据维度。

（二）基于机器学习的故障诊断模型构建

机器学习通过对历史数据进行训练，建立输入（特征）到输出（标签）间数学映射关系的算法模型，将机器学习引入烟机故障诊断，可挖掘海量运行数据中蕴藏的故障征兆，快速、准确识别故障类型及原因。为检修决策提供支持，常见的机器学习故障诊断方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、贝叶斯分类等，SVM通过寻求高维空间的最优分类超平面，对样本数据进行二分类，可用于诊断烟机的正常和异常状态，ANN模拟人脑神经元连接关系，通过隐含层神经元的加权组合，逼近输入输出间复杂非线性关系，可实现烟机多故障分类，贝叶斯分类基于贝叶斯定理，通过学习先验概率和条件概率，对故障样本的后验概率进行推理判别，诊断精度较高。构建烟机故障诊断模型需经历训练准备、模型训练优化、性能评估等步骤，从烟机历史运行数据中选取一批有标签的正常和故障样本，并按一定比例划分为训练集和测试集。

（三）智能诊断流程的系统架构设计

构建烟机故障智能诊断系统，需在机器学习算法基础上合理设计系统架构，实现软硬件集成。系统架构可分为数据采集层、数据处理层、诊断决策层和人机交互层，数据采集层包括布置于烟机关键部位的各类传感器及其数据采集模块、工业以太网等，负责运行参数实时采集与快速传输；数据处理层涉及数据预处理模块、诊断算法模型库、故障知识库等，对采集的海量数据进行清洗转换，提取故障特征，搜索知识库并调用相应机器学习算法实现故障分类；诊断决策层接收故障分类结果，结合专家经验生成故障原因分析报告、后续检修建议等，为维修决策提供支持，人机交互层通过友好可视化界面，向维修人员提供设备健康状态、故障预警信息、诊断报告等，并接收人工确认反馈，支持远程监控与交互。为保证诊断系统高效可靠运行，还需做好软硬件设计与集成，硬件方面要选择高精度、高可靠、低功耗的烟机状态传感器，匹配性能稳定的数据采集模块，搭建覆盖范围广、传输速率高的工业以太网，并配置高性能工业级服务器。

二、卷烟烟机设备的日常维护策略

（一）定期润滑与校准

润滑是减缓烟机机械磨损、保证平稳运行的有效手段，切丝刀、卷接轴等运动副需选用优质润滑脂，并定期补充，每班进行目视检查，发现油污应及时清理，注意避免润滑脂污染焊丝，应根据使用频率制定润滑计划，一般建议每周润滑1次，设备长期高负荷运转时可适当增加频次。同时要做好烟机精度的定期检查校准，切丝刀间隙、卷接轴同轴度等几何参数偏差会直接影响卷烟质量，应严格按照出厂标准进行修正，一般每月校准1次，偏差超标时应停机检修，坚持精益的日常维护，能将各机构的精度控制在设计公差范围内，减少因磨损失准导致的废品[1]。

（二）状态监测与预防性维修

针对卷烟烟机的精密特性，开展状态监测与预防性维修至关重要，烟机生产对烟丝质量一致性要求极高，切丝精度、卷烟含水率等都直接影响成品质量，任何设备性能的微小波动都可能引起质量问题，因此必须对设备运行状态实施实时监测，及时发现性能退化趋势，采取预防措施，避免设备性能恶化导致的质量事故。监测的重点应针对烟机故障的薄弱环节，如切丝刀、输送皮带、加湿装置等关键部件，切丝刀的磨损会引起切丝尺寸超差，可利用机器视觉及时测量刀刃磨损程度，判断其尺寸偏差；输送皮带的松弛会造成烟丝输送不匀，易引起散支，可采用位移传感器在线监测皮带的运行状态，及时检测张紧力的变化；烟丝水分的波动会引起卷烟烟支质量不稳定，可利用近红外水分仪实时跟踪卷烟口含水率，掌握水分变化规律，只有实时获取设备各项性能指标，才能洞察其性能退化趋势。监测数据的趋势性变化往往是设备将要发生故障的先兆，因此分析监测数据不仅要看绝对值有无超标，更要注意相对变化趋势，例如切丝精度监测值缓慢上升虽然仍在控制线内，但其不断恶化的趋势预示着切丝刀已出现明显磨损，应及时更换；含水率监测值也是如此，其波动幅度逐渐加大，预示着加湿系统的雾化性能下降，需要清洗或维修，因此，要高度重视监测数据的趋势分析，及时做出维修决策。设备的预防性维修需要制定周详的检修计划，可参考设备历史故障周期、厂家维保手册等，针对性地确定各关键部件的检修周期，如每月更换切丝刀、每季度检修皮带、每半年清洗加湿装置等，将检修任务细化到月、周、日，确保维修计划的可执行性，定期开展预防性检修可显著降低突发性故障，将非计划停机时间减到最低[2]。

（三）生产工况优化与环境调控

烟机故障与其所处工况、环境密切相关，切丝速度、卷烟支数、环境温湿度等都会影响其运行状态和产品质量。应优化工艺参数，合理安排生产节拍，如在保证产能的前提下适当降低切丝速度，可减缓刀具磨损，延长使用寿命，同时调节卷烟支数与卷曲压力的比例，在保证烟支硬度的同时减轻卷接应力，注意车间环境调控，安装恒温恒湿系统，防止环境温湿度骤变引起原料物性的波动，进而影响烟丝输送、卷曲的稳定性。在环境监测方面，现代烟机多配备环境传感器，实时采集车间温湿度数据，通过大数据分析优化空调系统的控制策略，在节能的同时稳定烟丝性状，选用洁净型输送皮带，定期除尘，防止粉尘污染烟丝、磨损设备，从工艺、环境入手，因需施策优化生产条件，可减缓设备磨损失稳，而过程参数自动优化可减轻人工调整频次，降低人为因素干扰，提高设备运行稳定性与产品一致性[3]。

结语

烟机是卷烟生产的核心装备，其故障诊断与维护保养对烟草企业的市场竞争力至关重要，传统的人工经验型诊断方式难以适应精密、高速的现代化烟机，须引入机器学习等智能手段。通过布置物联网传感器实现数据采集，构建智能诊断模型挖掘海量运行大数据，可显著提升烟机故障诊断的效率和准确性，为设备全生命周期管理提供数字化支撑。

参考文献

[1]魏强.心电监护仪的日常维护及常见故障维修策略[J].设备管理与维修，2023，（18）：99-101.

[2]郝海颖.医疗设备故障的快速诊断方式及维修技术研究[J].科学与信息化，2025，（7）：61-63.

[3]钟东怀.烟机设备故障诊断智能化流程及日常维护策略研究[J].中国设备工程，2023，（20）：178-180.