一种烟支漏气缺陷在线诊断方法与流程

1.本发明属于烟草行业卷烟生产工艺技术领域，智能检测的技术领域，更具体地说，是涉及一种烟支漏气缺陷在线诊断方法。


背景技术：

2.在卷烟生产制造过程中，通过胶辊涂抹或喷洒的方式将水松纸上胶，再将上胶后的水松纸进行输送与切割、粘合滤嘴与卷烟纸，搓接后形成完整的卷烟。在该工艺加工过程中，由于水松纸特性、胶水特性及输送、搓接环节工艺、设备条件的变化，有一定概率产生漏气烟支(即水松纸与卷烟纸、滤棒未完全粘合)，此类漏气烟支会影响卷烟理化指标及消费者的实际抽吸感受。
3.目前，卷烟工业企业中，多数卷烟机已配备漏气检测器，主要通过压差的方式，在线检验烟支是否漏气，当压差大于漏气设定值时，则该支卷烟被判定为漏气。由于剔除限设定值、剔除量过大、检测器稳定性等因素，目前卷烟机漏气检测器并不能确保无漏剔，且目前漏气检测器只实现了缺陷的剔除或报警功能，无法实时准确定位漏气异常的范围及原因(如辅料因素、设备因素、工艺指标波动等)，无法避免会产生批量产品质量缺陷、生产工艺损耗增加等问题，更无法真正实现提高生产制造水平的目标。
4.因此，有必要建立一种烟支漏气的诊断方法，通过采集影响单支烟漏气检测值及漏气参数密切相关的参数数据(涉及卷烟机设备参数、工艺指标等实时数据)，运用机器学习等大数据分析技术，对烟支漏气状态进行在线实时分析与判定，实现辅料异常的判定、设备的预测性维护等，可大幅提升工艺过程管控水平，为卷烟工业的智能制造奠定基础。


技术实现要素：

5.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种烟支漏气缺陷在线诊断方法，该方法可通过监测烟支漏气相关参数的数据，对烟支漏气缺陷涉及的工艺参数、辅料状态进行异常定位与报警，并通过分析漏气异常时的烟支质量及工况，实现设备预测性维护。
6.为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
7.一种烟支漏气缺陷在线诊断方法，采用卷烟机电控系统、数据采集装置、应用服务器、实时历史/关系数据库、数据分析服务器、现场操作终端、参数控制服务器和工业以太网进行诊断，所述实时历史/关系数据库包括关系数据库服务器和实时历史数据库服务器；
8.所述的卷烟机电控系统与数据采集装置接入工业以太网络，实时采集卷烟机运行参数数据，包括但不局限于以下参数：前道漏气检测值、后道漏气检测值、水松纸换盘信息、圆周、车速、max切纸轮压力、搓板温度、水松纸加热温度、烟支外观缺陷；通过卷烟电控的对外提供的数据通讯协议，通过实时获取设备相关因子的实时值，采集频率不低于2秒/次；
9.所述的应用服务器，用于将数据采集装置获取的数据保存到关系数据库中，将数据采集装置获取到的实时数据原始数据和变化值直接存储到实时历史数据库，存储频率不低于2秒/次；所述的关系数据库服务器，用于存储漏气缺陷判定知识库、分析模型和大数据
分析的统计结果；
10.所述的实时历史数据库，用于存储采集指标的原始数据和变化值，数据按时间戳存储，漏气缺陷相关因子的实时数据值进行存储，避免数据丢失；
11.所述的数据分析服务器，用于对漏气缺陷指标及因子指标数据的清洗与分析：首先对获取到的在线实时监测数据进行清洗，清洗设备启动、停机等特殊阶段数据及超出预设值的数据；再对漏气检测数据进行稳定性检测和判异；再获取漏气检测值工艺标准，建立基于大数据的漏气缺陷趋势计算模型，判断实时采集的漏气值是否超过工艺标准范围，同时通过监测漏气因子指标数据，预测漏气缺陷率发展趋势。若漏气检测实时值超过控制范围或存在异常变化、趋势，系统建立的分析模型自动追查与漏气相关的参数指标，包括但不局限于：前道漏气检测值、后道漏气检测值、水松纸换盘信息、圆周、车速、max切纸轮压力、搓板温度、水松纸加热温度、烟支外观缺陷；利用建立的数据分析模型，进一步分析这些相关因子的数据是否发生变异，若发生变异，则根据所述参数，定位漏气检测值异常的环节与点位，并将诊断信息推送至设备、工艺人员，进行设备与工艺参数的调整；
12.所述的参数控制服务器，用于根据数据分析服务器分析的结果，当分析结果显示可以通过参数的调整纠偏时，可通过数据采集装置与卷烟电控系统进行通讯，自动调整设备运行的相关参数，减少机台操作人员认为根据经验进行参数的设置；
13.所述的现场操作终端，用于即时发布数据分析服务器对漏气指标的稳定性判定结果、指标异常判断结果、影响因素的分析结果和缺陷率趋势预测分析。
14.作为优选方案，所述数据分析服务的判定逻辑如下：在数据清洗完成后，通过双样本t检验的分析模型，判定漏气是否存在异常波动；若p值＜0.01、判定为异常时：首先巡检全外观检测器数据，判定是否属于卷烟纸段缺陷，并执行对应的判定程序，通过关联烟丝批次检测数据、风室负压及梗签剔除压力等数据、烙铁温度及胶水量等数据，判定漏气异常的原因，判定缺陷的原因是来自烟丝来料、设备梗签剔除段或设备成型上胶段；若巡检全外观检测器数据未发现卷烟纸段缺陷异常，则进入水松纸类缺陷判定模型，模型判定结果可分为间隔、前后道差异、换盘后变化、停机后变化、运行过程突变等多种：以等间隔分布变为例，根据胶辊所涂烟支数和漏气检测帽数的间隔，通过关联生产时长、各检测帽吸阻、通风度差异，判定漏气原因来源于胶辊还是检测帽，通过关联各检测帽吸阻检测数据，执行相应算法，若单检测帽吸阻中位数低于所有检测帽的四分位数时则判定为异常。
15.本发明专利的有益效果在于：通过卷烟机数据采集装置，实时采集卷烟漏气值及相关因子实时状态值，依据企业工艺质量标准对卷烟漏气值的工艺要求、数据分析模型，对漏气指标的稳定性进行判定，并通过因子的关联关系，精准定位漏气异常的原因，进而实现辅料异常的判定、设备的预测性维护等，可大幅提升工艺过程管控水平，并可为卷烟工序智能制造奠定基础。
附图说明
16.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的限定。
17.图1是本发明的原理示意图；
18.图2是本发明的数据分析服务判定逻辑示意图；
19.图3是本发明的数据分析判定检测帽故障导致漏气异常的示意图。
20.附图中的标记为：1、卷烟机电控系统；2、数据采集装置；3、应用服务器；4、实时历史/关系数据库；5、数据分析服务器；6、参数控制服务器；7、现场操作终端。
具体实施方式
21.应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
22.需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本技术的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、部件和/或它们的组合。
23.此外，在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
24.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确的限定。
25.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
26.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
27.下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明：
28.如图1至图3所示的一种烟支漏气缺陷在线诊断方法，该方法采用了卷烟烟支通风度控制系统，如图1所示，该系统由卷烟机电控系统1、数据采集装置2、应用服务器3、实时历史/关系数据库4、数据分析服务器5、参数控制服务器6、现场操作终端7和工业以太网组成，实时历史/关系数据库由关系数据库服务器和实时历史数据库服务器构成。
29.所述的卷烟机电控系统1与数据采集装置2接入工业以太网络，可实时采集卷烟机运行参数数据，包括但不局限于以下参数：前道漏气检测值、后道漏气检测值、水松纸换盘
信息、圆周、车速、max切纸轮压力、搓板温度、水松纸加热温度、烟支外观缺陷；通过卷烟电控的对外提供的数据通讯协议，实时获取设备相关因子的实时值，采集频率不低于2秒/次。
30.所述的应用服务器3，用于将数据采集装置2获取的数据保存到关系数据库中，将数据采集装置获取到的实时数据原始数据和变化值直接存储到实时历史数据库4，存储频率不低于2秒/次；
31.所述的关系数据库服务器4，用于存储漏气缺陷判定知识库、分析模型和大数据分析的统计结果。所述的实时历史数据库4，用于存储采集指标的原始数据和变化值，数据按时间戳存储，漏气缺陷相关因子的实时数据值进行存储，避免数据丢失。
32.所述的数据分析服务器5，用于对漏气缺陷指标及因子指标数据的清洗与分析：首先对获取到的在线实时监测数据进行清洗，清洗设备启动、停机等特殊阶段数据及超出预设值的数据；再对漏气检测数据进行稳定性检测和判异；再获取漏气检测值工艺标准，建立基于大数据的漏气缺陷趋势计算模型，判断实时采集的漏气值是否超过工艺标准范围，同时通过监测漏气因子指标数据，预测漏气缺陷率发展趋势。若漏气检测实时值超过控制范围或存在异常变化、趋势，系统建立的分析模型自动追查与漏气相关的参数指标，包括但不局限于：前道漏气检测值、后道漏气检测值、水松纸换盘信息、圆周、车速、max切纸轮压力、搓板温度、水松纸加热温度、烟支外观缺陷；利用建立的数据分析模型，进一步分析这些相关因子的数据是否发生变异，若发生变异，则根据所述参数，定位漏气检测值异常的环节与点位，并将诊断信息推送至设备、工艺人员，进行设备与工艺参数的调整。
33.所述的数据分析服务的判定逻辑示意图如图2所示，在数据清洗完成后，通过双样本t检验的分析模型(样本量可按实际品规确定)，判定漏气是否存在异常波动。若p值＜0.01、判定为异常时：首先巡检全外观检测器数据，判定是否属于卷烟纸段缺陷(豁口、破烟)，并执行对应的判定程序，通过关联烟丝批次检测数据、风室负压及梗签剔除压力等数据、烙铁温度及胶水量等数据，判定漏气异常的原因，判定缺陷的原因是来自烟丝来料、设备(梗签剔除段)或设备(成型上胶段)。若巡检全外观检测器数据未发现卷烟纸段缺陷异常，则进入水松纸类缺陷判定模型，模型判定结果可分为间隔、前后道差异、换盘后变化、停机后变化、运行过程突变等多种：以等间隔分布变为例，根据胶辊所涂烟支数和漏气检测帽数(不同卷烟机类型数量不同)的间隔，通过关联生产时长、各检测帽吸阻、通风度差异，判定漏气原因来源于胶辊还是检测帽，通过关联各检测帽吸阻检测数据，执行相应算法(算法其中之一为单检测帽吸阻中位数低于所有检测帽的四分位数时则判定为异常)，以图3为例，检测帽9数据的中位数为低于其他检测帽的下四分位数，则判定为第9个检测帽故障，即判定为漏气检测器中的9#检测帽故障导致的烟支漏气误剔，并非实际烟支漏气。
34.所述的参数控制服务器6，用于根据数据分析服务器5分析的结果，当分析结果显示可以通过参数的调整纠偏时，可通过数据采集装置与卷烟电控系统进行通讯，自动调整设备运行的相关参数，减少机台操作人员认为根据经验进行参数的设置。
35.所述的现场操作终端7，用于即时发布数据分析服务器对漏气指标的稳定性判定结果、指标异常判断结果、影响因素的分析结果和缺陷率趋势预测分析；指导生产、工艺及设备维修人员对卷烟漏气指标进行关注和调整，保证生产的产品满足企业的工艺质量控制标准。
36.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示
例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
37.尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。