烟草加工机械中的故障预测与维护技术研究

引言

烟草加工过程涵盖制丝、卷接、包装等多个环节，涉及切丝机、烘丝机、卷接机组、包装机等多种专用设备。这些设备长期处于高速运转、多尘、高温的工况下，易因零部件磨损、疲劳、老化等导致故障，如切丝机刀片磨损造成烟丝长短不均、卷接机组轴承异响引发设备停机等。传统维护模式依赖人工巡检与定期保养，存在过度维护或维护不足的问题：过度维护导致备件浪费与停机成本增加；维护不足则难以预防突发性故障。因此，研究故障预测与维护技术，实现“按需维护”，对烟草企业降本增效具有重要意义。

1 烟草加工机械的典型故障类型与成因

1.1 机械结构故障

（1）旋转部件故障：卷接机组的主轴、轴承、齿轮等旋转部件因长期高速运转，易发生磨损、裂纹、失衡等问题。例如，PROTOS-M5 卷接机组的传动齿轮若润滑不良，会出现齿面剥落，导致设备振动加剧，烟支重量波动超标。（2）往复运动部件故障：切丝机的刀辊、 推料板等往复运动部件，因受力复杂易产生疲劳变形。某企业的SQ31 切丝机因刀辊轴承座松动，导致切丝宽度偏差超过0.1mm，影响烟丝填充值。（3）连接部件故障：螺栓、联轴器等连接部件的松动或断裂，可能引发设备异响、定位精度下降等问题。烘丝机的热风管道法兰连接松动会导致热风泄漏，造成烘丝水分不稳定。

1.2 电气系统故障

（1）传感器故障：温度、压力、流量等传感器是烟草加工机械的“神经末梢”，其漂移、失灵会导致控制系统误判。例如，烘丝机的温度传感器故障可能使烟丝含水率超标，产生不合格产品。（2）电机与驱动系统故障：伺服电机、变频器等驱动部件的绝缘老化、绕组短路，会导致设备启停异常。包装机的伺服电机故障曾造成某企业包装工序停机4 小时，影响生产计划。（3）控制系统故障：PLC 程序错误、接口松动等问题会导致设备逻辑混乱，如条盒包装机的推条机构动作失序，造成包装卡纸。

1.3 气动与液压系统故障

（1）气动元件故障：气缸漏气、电磁阀卡滞等会影响执行机构动作精度，如卷接机组的烟支输送气缸漏气，导致烟支排列不齐。（2）液压系统故障：液压泵磨损、油管堵塞会造成压力不稳定，影响设备的压力控制环节，如压梗机的液压系统故障可能导致烟梗厚度不均。

2 烟草加工机械故障预测与维护技术流程

2.1 状态感知与数据采集层

（1）传感技术：在设备关键部位部署振动加速度传感器、温度传感器、声学传感器、电流/电压传感器、激光位移传感器、工业内窥镜等，全方位采集物理状态数据。（2）数据集成：通过设备网关，不仅采集实时传感器数据，还需集成来自SCADA 系统、MES 系统的设备运行参数（转速、压力、温度等）、工艺质量数据以及维护历史记录，形成多源异构大数据集合。

2.2 剩余寿命预测模型

（1）基于退化模型的预测：对切丝机刀片、卷接机组轴承等可量化退化的部件，采用Wiener 过程建模，输入磨损量（μm）随时间的变化曲线，预测剩余寿命（RUL）。某案例中，刀片剩余寿命预测误差 <5 小时。（2）数据驱动的预测方法：长短期记忆网络（LSTM）：处理温度、振动时序数据（时间步长200），预测轴承剩余寿命，在某烟厂试验中，预测误差控制在10%以内。梯度提升树（GBDT）：融合多传感器特征（振动、温度、电流），建立烘丝机网带寿命预测模型，确定更换阈值（如张紧力下降至初始值的 70%） 。

2.3 蒸汽加热段前移方案

蒸汽加热段前移并至表冷段，即取消表冷段和蒸汽加热段之间的中间段 0.6m ，结合蒸汽加湿段1m段长，则高压微雾加湿段段长可达1.6m，基本满足高压微雾段长要求，仅需要移动蒸汽加热排管，改造蒸汽加热管道

即可。缺点是表冷段后缺少中间段，不利于检修维护。

2.4 数字孪生技术的融合应用

（1）可视化监控：实时显示设备三维模型中的应力、温度、振动分布。（2）仿真与预测：在虚拟空间中模拟不同工况下的设备性能变化和故障演化过程，进行预测性维护仿真。（3）优化决策：基于孪生数据，评估不同维护策略的效果，生成最优维护计划。

2.5 人工智能预测算法

（1）机器学习模型：基于历史故障数据与状态监测 ，构建故障预测模型。例如，利用支持向量机（SVM）对烘丝机的温度、湿度、振动数据 的概率，准确率可达 89% 。（2）深度学习模型：采用长短期记忆网络 捕捉设备状态的动态变化。某企业对包装机的运行数据进行L （3）知识图谱：整合设备手册、维修记录、专家经验构建故障知识 定位故障原因。当卷接机组出现“烟支空头”故障时，系统可自动匹配可能的成因（如吸丝 负压不足），辅助维修人员决策。

2.6 智能维护策略

（1）基于预测结果的维护决策：当设备健康指数（HI）降至阈值（如0.3）时，系统自动生成维护工单，优先安排在生产间隙（如换班时段）进行维修，避免影响连续生产。建立备件智能库存系统，根据剩余寿命预测提前备货，将备件库存周转率提高 40% 。（2）维护效果评估与优化：通过对比维护前后的设备故障率、能耗指标（如单位烟丝耗电量），评估维护方案有效性。采用强化学习算法持续优化维护周期，某卷烟厂应用后，卷接机组年度维护成本降低 25% ，同时故障停机率下降 32% 。

3 未来发展趋势

构建切丝机、卷接机组的数字孪生模型，通过虚实映射模拟设备退化过程，实现故障机理分析与维护方案预演。

3.2 边缘计算与云平台结合

在设备端部署边缘计算节点（如 PLCopen 规范控制器），实现实时特征提取与本地预警；云端平台进行全局数据分析与模型优化，形成 “边缘 - 云” 协同架构。

3.3 自修复技术探索

对关键部件（如轴承）采用自润滑、自诊断设计，结合微流控技术实现润滑油自动补充，延长维护周期。

3.4 绿色维护理念融入

开发节能型维护设备（如低功耗传感器），采用可降解润滑剂，减少维护过程的环境影响。

结语

烟草加工机械的故障预测与维护技术正从传统的状态监测向智能化预测方向发展，振动监测、温度传感等技术与人工智能算法的结合，为构建预测性维护体系提供了核心支撑。实践表明，该技术可显著提升设备可靠性、降低维护成本、稳定产品质量。未来，随着数字孪生、5G 等技术的融入，烟草加工机械的故障预测将实现“虚实结合”的全生命周期管理，进一步推动烟草行业的智能制造升级。

参考文献

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