摘 要：卷煙機(jī)劈刀盤對(duì)煙支內(nèi)煙絲分布情況有直接影響，與卷煙物理指標(biāo)、煙氣指標(biāo)和燃燒錐掉落情況均有密切關(guān)系，其健康狀況將直接影響卷煙質(zhì)量。目前常用的評(píng)價(jià)方式為人工目測(cè)或使用游標(biāo)卡尺進(jìn)行測(cè)量，不能及時(shí)真正反映卷煙機(jī)劈刀盤的健康狀況。因此本文引入雷達(dá)圖法對(duì)劈刀盤健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)，建立了一套數(shù)字化、可視化的劈刀盤健康狀況方法。結(jié)果表明，雷達(dá)圖法能夠?qū)ε侗P的健康狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞：雷達(dá)圖法；卷煙質(zhì)量；劈刀盤；預(yù)警

中圖分類號(hào)：TS 43" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

卷煙機(jī)劈刀盤對(duì)煙支內(nèi)煙絲分布情況有直接影響，與卷煙物理指標(biāo)、煙氣指標(biāo)和燃燒錐掉落情況均有密切關(guān)系[1]。作為卷煙機(jī)的重要零件，卷煙機(jī)劈刀盤健康狀況是卷煙高質(zhì)量生產(chǎn)的關(guān)鍵。目前，劈刀盤健康狀況評(píng)估的主要方式為通過設(shè)備維護(hù)人員目測(cè)、游標(biāo)卡尺測(cè)量和人工經(jīng)驗(yàn)判斷等，但現(xiàn)有技術(shù)無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)劈刀盤運(yùn)行中出現(xiàn)的故障，對(duì)卷煙質(zhì)量有重大影響。因此，在劈刀盤健康狀況評(píng)估中引入一種數(shù)字化、可視化的健康狀況監(jiān)測(cè)手段尤為重要。雷達(dá)圖是一種多變量可視圖形，可將高維空間的點(diǎn)與平面上的某種圖形相對(duì)應(yīng)，以反映高維數(shù)據(jù)的某些特點(diǎn)或數(shù)據(jù)間的整體關(guān)系[2]。結(jié)果表明，該方法能夠?qū)ε侗P健康狀況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。本文應(yīng)用雷達(dá)圖法評(píng)價(jià)劈刀盤健康狀況，以六槽劈刀盤健康狀況評(píng)估作為研究對(duì)象，根據(jù)劈刀盤6個(gè)不同槽位生產(chǎn)煙支的質(zhì)量情況對(duì)其健康情況進(jìn)行綜合評(píng)估，根據(jù)數(shù)據(jù)分析及時(shí)預(yù)警。

1 材料與方法

1.1 準(zhǔn)備工作

需準(zhǔn)備的儀器和材料包括劈刀盤、卷煙機(jī)微波質(zhì)量控制系統(tǒng)和卷煙煙支，檢驗(yàn)人員為卷煙物理檢驗(yàn)員。

1.2 技術(shù)原理

卷煙機(jī)在高速運(yùn)行中，其吸絲帶下方的劈刀盤通過凹槽，對(duì)經(jīng)過負(fù)壓吸絲成型的煙絲束進(jìn)行修整削減，防止卷制所得煙支出現(xiàn)密度不均勻、質(zhì)量偏差較大和空頭等問題，因此煙支內(nèi)部的分段密度存在差異。對(duì)三深三淺劈刀盤和六槽等深劈刀盤來說，劈刀盤轉(zhuǎn)一圈對(duì)應(yīng)6支單支煙。每支單支煙在不同的劈刀盤槽位（2個(gè)半邊凹槽加上1個(gè)平槽）被凹槽削減，導(dǎo)致內(nèi)部不同段煙支的密度、質(zhì)量存在差異。在單次完整的起停運(yùn)行過程中，生產(chǎn)出的煙支屬于不同的劈刀盤位置。目前，卷煙機(jī)微波質(zhì)量控制系統(tǒng)對(duì)每支煙進(jìn)行32個(gè)點(diǎn)位的密度檢測(cè)，可以將每支煙的密度通過雷達(dá)圖進(jìn)行分析，并將其與劈刀盤各位置進(jìn)行對(duì)應(yīng)。首先，通過卷煙機(jī)微波質(zhì)量控制系統(tǒng)獲取單支煙數(shù)據(jù)和單點(diǎn)微波數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)煙支密度分布模型，確立在該規(guī)格下達(dá)到煙支生產(chǎn)理想狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)煙支指標(biāo)。其次，從數(shù)據(jù)集中的煙支中提取（n+1）項(xiàng)相同的質(zhì)量指標(biāo)值，并與標(biāo)準(zhǔn)煙支進(jìn)行比較，計(jì)算出相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)。再次，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)煙支的質(zhì)量指標(biāo)值和標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)構(gòu)建劈刀盤預(yù)測(cè)性維護(hù)和完善模型。最后，連續(xù)監(jiān)測(cè)通過模型獲得的煙支相似度指標(biāo)，并觀察其分布，根據(jù)這些煙支相似度指標(biāo)在劈刀盤上的表現(xiàn)情況判定劈刀盤是否需要維護(hù)和完善，再根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)行維修。

2 流程步驟

2.1 建立標(biāo)準(zhǔn)煙支質(zhì)量指標(biāo)值

通過卷煙機(jī)微波質(zhì)量控制系統(tǒng)獲取煙支質(zhì)量數(shù)據(jù)，選取一個(gè)批量煙支的數(shù)據(jù)集，并獲取每個(gè)煙支的檢測(cè)質(zhì)量，篩選出質(zhì)量為工藝標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量設(shè)計(jì)值上下2mg范圍內(nèi)的煙支，煙支數(shù)量不少于20000支，建立標(biāo)準(zhǔn)煙支數(shù)據(jù)模型，流圖如圖1所示。

獲取標(biāo)準(zhǔn)類數(shù)據(jù)集中的煙支各段質(zhì)量分布數(shù)據(jù)，通過Python或Java軟件聚合統(tǒng)計(jì)得出單點(diǎn)質(zhì)量指標(biāo)值，斌經(jīng)過綜合評(píng)估得到單支煙在最理想狀態(tài)下的最優(yōu)質(zhì)量、各段質(zhì)量分布值，即為標(biāo)準(zhǔn)煙支指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量煙支指標(biāo)在圖1所示的過程中獲得，最終形成標(biāo)準(zhǔn)煙支劈刀盤六槽位單點(diǎn)質(zhì)量均值雷達(dá)圖，如圖2所示。標(biāo)準(zhǔn)煙支分段質(zhì)量指標(biāo)是描述煙絲在吸絲帶煙條中分布是否均勻的重要工具，是建立相似度模型的基石。對(duì)生產(chǎn)煙支與標(biāo)準(zhǔn)煙支質(zhì)量間的差異做出比較和結(jié)果評(píng)判，也是進(jìn)行劈刀盤預(yù)測(cè)性維護(hù)的基礎(chǔ)。

2.2 建立相似度模型擬合劈刀盤健康指標(biāo)

以標(biāo)準(zhǔn)煙支指標(biāo)為基準(zhǔn)，通過相似度[3]算法計(jì)算出當(dāng)前時(shí)間段劈刀盤各槽位生產(chǎn)煙支的單點(diǎn)質(zhì)量分布與該規(guī)格下理想質(zhì)量分布的擬合情況，記為此時(shí)間段、此規(guī)格和此槽位下生產(chǎn)煙支質(zhì)量的相似度指標(biāo)，即相似度指標(biāo)。相似度指標(biāo)相當(dāng)于將煙支的各段單點(diǎn)質(zhì)量值作為一個(gè)多維空間向量，同時(shí)以相同維度下的標(biāo)準(zhǔn)煙支指標(biāo)向量為基準(zhǔn)，比較兩者在空間中的距離和相似度。相似度指標(biāo)越大，表明此條件下生產(chǎn)煙支的質(zhì)量情況越符合要求，以此相似度值來判定所求煙支和標(biāo)準(zhǔn)煙支的偏離程度。通過分析劈刀盤不同位置處生產(chǎn)煙支的質(zhì)量，能夠?qū)熤?shù)據(jù)和劈刀盤狀態(tài)進(jìn)行異常值預(yù)警，可將其作為劈刀盤健康指標(biāo)。采用余弦相似度、皮爾遜相似度和歐式距離等多種衡量多維向量差異性的數(shù)學(xué)工具來建立相似度指標(biāo)模型，并對(duì)其適用性進(jìn)行比較，完成相似度模型建立。

2.2.1 標(biāo)準(zhǔn)煙支質(zhì)量多維空間向量

將標(biāo)準(zhǔn)煙支的（n+1）個(gè)質(zhì)量相關(guān)的平均質(zhì)量指標(biāo)值量化為多維空間的向量；獲取含有實(shí)際質(zhì)量和n段線密度單點(diǎn)質(zhì)量的（n+1）項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)值的單班次煙支；將每支煙的（n+1）項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為多維空間的向量；提取數(shù)據(jù)集中單班次每支煙的（n+1）項(xiàng)相同的質(zhì)量指標(biāo)值，并將質(zhì)量指標(biāo)值進(jìn)行量化。

2.2.2 相似度指標(biāo)

與標(biāo)準(zhǔn)煙支的質(zhì)量指標(biāo)值進(jìn)行比較，計(jì)算出每支煙的數(shù)值化向量和標(biāo)準(zhǔn)煙支數(shù)值化向量空間距離，從而獲得每支煙關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)。其中，標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)值通過歐式距離來計(jì)算空間中單支煙質(zhì)量屬性與標(biāo)準(zhǔn)煙支質(zhì)量屬性的偏離程度，通過Python軟件建立標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)值模型，其中單只煙的實(shí)際質(zhì)量為n段線密度/單點(diǎn)質(zhì)量值。

2.2.2.1 歐式距離

歐式距離[3]是一種數(shù)學(xué)經(jīng)典度量方式，可衡定2個(gè)向量在n維空間內(nèi)的方式，如公式（1）所示。

（1）

歐式距離與其他相似度計(jì)量的不同之處是其值域并不僅限于0～1，可體現(xiàn)連續(xù)生產(chǎn)被測(cè)量煙支與標(biāo)準(zhǔn)煙支變動(dòng)情況的絕對(duì)差異，更易于檢查煙支整體在波動(dòng)中的異常值，也便于直觀設(shè)定上限預(yù)警。

2.2.2.2 余弦相似度

余弦相似度[4]可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化，通過計(jì)算2個(gè)向量的夾角余弦值來評(píng)估二者間的相似度，如公式（2）所示。

（2）

式中：Similarity（A，B）為余弦相似度。

余弦相似度通過0～1絕對(duì)值的衡定范圍來調(diào)控指標(biāo)表現(xiàn)，同時(shí)具有負(fù)數(shù)結(jié)果值，可加強(qiáng)數(shù)據(jù)的不和諧性，便于對(duì)分段較短、對(duì)劈刀盤作用更敏感的煙支端部質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行相對(duì)性檢測(cè)。

2.2.2.3 相似度指標(biāo)建立

2.2.2.3.1 平準(zhǔn)盤槽位質(zhì)量健康指標(biāo)

平準(zhǔn)盤槽位質(zhì)量健康指標(biāo)通過煙支平段、煙支點(diǎn)燃端質(zhì)量偏差進(jìn)行評(píng)估，如公式（3）所示。測(cè)量采集中，煙支點(diǎn)位分為n段（在本例中n=32）。

H平準(zhǔn)盤槽位CX質(zhì)量健康指標(biāo)=100-w0-w1 （3）

式中：w0為n=7～26時(shí)對(duì)應(yīng)的煙支平段，煙支平端距離長(zhǎng)，點(diǎn)位多，采用歐氏距離算法計(jì)算質(zhì)量相似度偏移；w1為n=1～6時(shí)對(duì)應(yīng)的煙支點(diǎn)燃端，使用余弦相似度算法計(jì)算點(diǎn)位質(zhì)量偏移，如公式（4）所示。

（4）

式中：為煙支平段質(zhì)量歐式距離偏移；為煙支點(diǎn)燃端質(zhì)量余

弦相似度偏移；St_Mn為通過大數(shù)據(jù)算法建立的標(biāo)準(zhǔn)煙支模型中具體對(duì)應(yīng)煙支的各點(diǎn)位標(biāo)準(zhǔn)單點(diǎn)質(zhì)量，可作為衡定當(dāng)前劈刀盤和各槽位質(zhì)量健康指標(biāo)的基準(zhǔn)；Ck_Mn為實(shí)時(shí)生產(chǎn)的煙支各點(diǎn)位對(duì)應(yīng)的實(shí)時(shí)質(zhì)量，可作為評(píng)估對(duì)象。

2.2.2.3.2 平準(zhǔn)盤整體健康指標(biāo)

平準(zhǔn)盤整體健康指標(biāo)通過煙支平段、煙支點(diǎn)燃端和煙支濾嘴端質(zhì)量偏差進(jìn)行評(píng)估，如公式（5）所示。

H平準(zhǔn)盤整體健康指標(biāo)=100-w0-w1-w2 （5）

式中：w2為n=27～32時(shí)對(duì)應(yīng)的煙支濾嘴端，使用余弦相似度算法計(jì)算質(zhì)量偏移，如公式（6）所示。

（6）

式中：為煙支濾嘴端質(zhì)量余弦相似度偏移。

2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)有效性判定

根據(jù)得到的正常運(yùn)行且無質(zhì)量故障的標(biāo)準(zhǔn)煙支平均相似度指標(biāo)值產(chǎn)生偏離的誤差范圍和輸出正常運(yùn)行且有質(zhì)量故障的標(biāo)準(zhǔn)煙支平均相似度指標(biāo)值，來判定標(biāo)準(zhǔn)煙支的相似度指標(biāo)有效性。標(biāo)準(zhǔn)煙支相似度指標(biāo)的數(shù)值越小，表明該支煙的線密度質(zhì)量各項(xiàng)指標(biāo)值與標(biāo)準(zhǔn)煙支各項(xiàng)指標(biāo)值的差距越小，也越接近理想的煙支狀態(tài)。本文在某卷煙廠進(jìn)行相似度指標(biāo)有效性驗(yàn)證。首先，保證劈刀盤完整且工作正常。在煙機(jī)正常高速運(yùn)行階段，記錄當(dāng)前班次號(hào)、啟停序號(hào)和批次號(hào)，通過數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的班次號(hào)、啟停序號(hào)和批次號(hào)獲取劈刀盤正常、煙機(jī)正常高速運(yùn)行階段下6000支短支煙的質(zhì)量數(shù)據(jù)，并重復(fù)3次。其次，使其他外部環(huán)境條件保持一致，停機(jī)并取出劈刀盤，在劈刀盤某一槽位上隨機(jī)放置障礙物（如堅(jiān)硬的紙片），并保證該障礙物不影響劈刀盤正常工作，安裝、調(diào)整好劈刀盤，重新開始生產(chǎn)煙支。直至煙機(jī)進(jìn)入高速正常運(yùn)行階段，記錄當(dāng)前班次號(hào)、啟停序號(hào)和批次號(hào)，通過數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)應(yīng)的班次號(hào)、啟停序號(hào)和批次號(hào)獲取劈刀盤凸起異常、煙機(jī)正常高速運(yùn)行階段下6000支短支煙的質(zhì)量數(shù)據(jù)，并重復(fù)3次。最后根據(jù)試驗(yàn)中記錄的數(shù)據(jù)，與標(biāo)準(zhǔn)煙支進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)計(jì)算，結(jié)果見表1。

劈刀盤發(fā)生異常時(shí)，煙支相似度指標(biāo)會(huì)發(fā)生顯著變化。劈刀盤在正常情況下的相似度指標(biāo)均高于96%，當(dāng)劈刀盤槽位有異常時(shí)，相似度指標(biāo)低于95%。結(jié)果表明，相似度指標(biāo)能表征劈刀盤健康狀態(tài)。

2.3 劈刀盤雷達(dá)圖預(yù)測(cè)性維護(hù)模型構(gòu)建

2.3.1 卷煙機(jī)劈刀盤六槽位單點(diǎn)質(zhì)量均值雷達(dá)圖設(shè)計(jì)

先通過雷達(dá)圖模擬出平準(zhǔn)盤6個(gè)槽位（C1～C6）的狀態(tài)，使用線條在雷達(dá)圖中描繪標(biāo)準(zhǔn)煙支各段質(zhì)量數(shù)值。然后描繪當(dāng)前生產(chǎn)狀態(tài)下與標(biāo)準(zhǔn)煙支質(zhì)量相同的卷煙煙支各段質(zhì)量情況。雷達(dá)圖可以數(shù)字化、圖形化反應(yīng)平刀盤各槽位健康狀況，如圖3所示。

2.3.2 劈刀盤健康狀況預(yù)警設(shè)置

有預(yù)警發(fā)生時(shí)，劈刀盤6個(gè)槽位單點(diǎn)質(zhì)量均值雷達(dá)圖中的單點(diǎn)質(zhì)量曲線會(huì)發(fā)生明顯變動(dòng)，并在劈刀盤圖形下方顯示“單槽位異?！?，以警醒操作人員做出及時(shí)處理和應(yīng)對(duì)。

2.3.2.1 劈刀盤健康狀態(tài)分級(jí)

試驗(yàn)驗(yàn)證表明，當(dāng)劈刀盤健康狀況指標(biāo)＞95%時(shí)，劈刀盤處于健康狀態(tài)；處于90%～95%時(shí)，劈刀盤存在異常；＜90%時(shí)，表明劈刀盤有損壞。

2.3.2.2 劈刀盤6個(gè)槽位單點(diǎn)質(zhì)量均值雷達(dá)圖異常狀況展示

將劈刀盤6槽分別標(biāo)記為C1～C6。有預(yù)警發(fā)生時(shí)，單點(diǎn)質(zhì)量曲線將發(fā)生明顯變動(dòng)，并在劈刀盤圖形下方顯示“單槽位異?！保跃巡僮魅藛T做出及時(shí)處理和應(yīng)對(duì)。槽位C3預(yù)警如圖4所示。

3 結(jié)論

本文以“基于雷達(dá)圖法的卷煙機(jī)劈刀盤健康狀況評(píng)估”為研究對(duì)象，通過收集實(shí)際的卷煙機(jī)劈刀盤輸出煙支指標(biāo)數(shù)據(jù)，并通過雷達(dá)圖法進(jìn)行可視化展示，對(duì)卷煙機(jī)劈刀盤的健康狀況進(jìn)行了評(píng)估。本文研究可以直觀地顯示不同指標(biāo)間的關(guān)系，并提供全面的劈刀盤健康狀況評(píng)估結(jié)果。采用該評(píng)估方法，操作人員可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)卷煙機(jī)劈刀盤存在的問題，并采取相應(yīng)措施進(jìn)行維護(hù)和保養(yǎng)。本文提出的基于雷達(dá)圖法的卷煙機(jī)劈刀盤健康狀況評(píng)估方法具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，對(duì)提高卷煙機(jī)的運(yùn)行效率和維護(hù)管理的可持續(xù)性具有重要意義，未來將進(jìn)一步研究卷煙機(jī)劈刀盤故障診斷和修復(fù)方法，以提高卷煙機(jī)的自動(dòng)化水平和操作效率。

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通信作者：殷曉露（1987-），女，四川成都人，本科，助理工程師，研究方向?yàn)榫頍煿に囐|(zhì)量。

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