卷烟厂制丝线设备故障诊断技术研究 

一、引言

卷烟厂制丝线设备涵盖切丝机、烘丝机、卷接机组等关键设备，其运行状态直接影响卷烟生产效率与产品质量。据行业统计，设备故障导致的非计划停机每年给企业带来高达数百万甚至上千万元的经济损失 。传统的定期维护模式存在过度维修或维修不足的问题，难以满足现代化高效生产需求。因此，研究先进的故障诊断技术，实现设备状态的实时监测与精准故障预判，对提升卷烟厂制丝线设备管理水平具有重要意义。

二、制丝线设备常见故障类型及成因

2.1 机械故障

机械故障是制丝线设备最常见的故障类型之一。例如，切丝机刀辊轴承磨损、烘丝机传动皮带老化断裂等问题频发。轴承磨损主要由于长期高负荷运转、润滑不良以及工作环境中的粉尘侵入；传动皮带老化则与使用时长、张紧力不当及环境温度过高有关 。机械故障会导致设备振动加剧、运行噪音增大，严重时可造成设备停机。

2.2 电气故障

电气故障涉及电机、传感器、控制系统等多个方面。电机绕组短路、断路，传感器信号失真、控制器程序异常等问题时有发生。电机故障多因过载运行、散热不良或绝缘老化；传感器故障常由安装位置偏移、线路接触不良引起；控制系统故障则与电磁干扰、软件漏洞相关 。电气故障会影响设备的自动化控制精度，导致生产过程异常。

2.3 工艺故障

工艺故障主要表现为物料堵塞、温度控制偏差、水分调节失准等。如烘丝机内部物料堆积，会影响烟丝干燥效果；切丝机切丝宽度不稳定，导致烟丝质量下降。此类故障成因包括设备参数设置不合理、传感器检测误差以及生产环境变化等 。

三、制丝线设备故障诊断技术

3.1 振动监测技术

振动监测技术通过在设备关键部位安装加速度传感器，实时采集设备运行时的振动信号。正常运行的设备，其振动信号具有特定的频率和幅值特征；当设备出现故障时，振动信号会发生变化 。例如，轴承故障会产生高频冲击振动，齿轮磨损会导致振动幅值增大且出现异常频率成分。利用傅里叶变换、小波分析等信号处理方法，可对振动信号进行时域、频域分析，从而判断故障类型与严重程度。在某卷烟厂的应用中，振动监测技术成功预测了切丝机刀辊轴承的早期磨损，避免了因轴承失效导致的设备停机 。

3.2 红外热成像技术

红外热成像技术基于物体表面温度分布差异成像，能够快速检测设备的热故障。设备正常运行时，各部件温度处于合理范围；当出现故障，如电机过载、电气接头接触不良时，故障部位会产生异常温升 。通过红外热像仪拍摄设备热图像，分析温度分布特征，可定位故障点。某卷烟厂利用红外热成像技术，及时发现了烘丝机加热管局部过热故障，避免了加热管烧毁事故 。

3.3 油液分析技术

对于采用润滑系统的设备，油液分析技术通过检测润滑油的理化性能和磨损颗粒，判断设备磨损状态。分析指标包括黏度、酸值、水分含量以及铁谱分析等 。当设备部件磨损加剧时，润滑油中会出现大量金属磨粒，通过铁谱显微镜观察磨粒形态、大小和数量，可推断磨损类型与程度。在卷接机组的故障诊断中，油液分析技术有效检测出齿轮箱的异常磨损，为维修提供了准确依据 。

3.4 基于人工智能的故障诊断技术

随着人工智能技术的发展，神经网络、支持向量机等算法在故障诊断领域得到广泛应用。通过收集大量设备正常运行与故障状态下的数据，训练人工智能模型，使其具备自动识别故障特征的能力 。某卷烟厂构建的深度学习故障诊断模型，对制丝线设备故障的诊断准确率达到 95% 以上，显著提高了故障诊断效率与准确性。

四、故障诊断技术应用案例分析

4.1 案例一：某卷烟厂烘丝机故障诊断

在生产过程中，某卷烟厂烘丝机出现温度控制不稳定、烟丝干燥不均匀的问题。采用振动监测技术，发现烘筒的振动幅值在 50Hz 频段异常增大；结合红外热成像检测，发现烘筒局部温度过高。进一步拆解检查，确认烘筒支撑轴承磨损、偏心运行，且加热管局部堵塞。更换轴承并清理加热管后，设备恢复正常运行 。

4.2 案例二：切丝机电气故障诊断

某切丝机出现电机转速波动大、切丝宽度不稳定的故障。利用电气参数监测技术，发现电机电流波动异常；通过对控制系统的信号分析，定位到编码器信号传输异常。经检查，是编码器连接线接触不良导致信号丢失，更换连接线后，设备运行恢复正常 。

五、故障诊断技术发展趋势

5.1 多技术融合

未来故障诊断将融合多种技术，形成互补优势。例如，将振动监测、红外热成像与油液分析数据结合，通过数据融合算法进行综合诊断，提高故障诊断的准确性和可靠性 。

5.2 智能化与自动化

随着物联网、大数据和人工智能技术的发展，故障诊断系统将向智能化、自动化方向发展。实现设备状态的实时在线监测、故障自动诊断与预警，甚至自动生成维修方案 。

5.3 远程诊断

借助 5G 通信技术，建立远程故障诊断平台。专家可通过网络实时获取设备运行数据，进行远程分析与诊断，提高故障处理效率 。

六、结论

卷烟厂制丝线设备故障诊断技术是保障设备稳定运行、提高生产效率的关键。本文研究的振动监测、红外热成像、油液分析及人工智能等故障诊断技术，在实际应用中展现出良好的效果。随着技术的不断发展，多技术融合、智能化、远程化将成为故障诊断技术的主要发展方向。企业应加强故障诊断技术的应用与创新，提升设备管理水平，降低生产成本，增强市场竞争力。

参考文献：

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