一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法制造技术

本发明专利技术属于烟支生产技术领域，涉及一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，包括以下步骤：S1：获取数据集，并根据获取的数据集建立标准烟支的重量指标值；S2：与标准烟支相比较计算出相应的标准烟支的相似度指标；S3：根据标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标构建劈刀盘预测性维护和完善的模型；S4：连续监测通过模型获得的烟支的相似度指标并观察其分布，根据这些烟支相似度指标在劈刀盘上的表现情况，判定劈刀盘是否需要维护和完善；S5：依据反馈的结果修正劈刀盘的机械参数。其优点在于，能够对烟支数据及劈刀盘状态进行异常值预警，并分析劈刀盘不同位置处生产的烟支质量，从而完成对劈刀盘的预测性维护。

【技术实现步骤摘要】
一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法
本专利技术属于烟支生产
，涉及一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法落。
技术介绍
在现有的技术与实践领域中，智能烟机对于机器生产的具体状态分析一般倾向于重量在以风机压力、温湿度等的工况变量的参数调优和其与空头、吸阻等的相关性研究，而目前在智能烟机行业中，劈刀盘状态异常的相关问题往往疏于监测，现有的智能烟机通过在劈刀盘的边缘设置多个不同深浅的凹槽，智能烟机正常高速启动状态下劈刀盘上不同位置的凹槽对烟支起到的削减和紧口作用，但是不同位置的凹槽对烟支削减和紧口时也会有略微的差异，这样就会对生产出来烟支的质量降低。
技术实现思路
本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，提供一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，能够对烟支数据及劈刀盘状态进行异常值预警，并分析劈刀盘不同位置处生产的烟支质量，从而完成对劈刀盘的预测性维护。为了实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，包括以下步骤：S1：获取数据集，并根据获取的数据集建立标准烟支的重量指标值；S2：提取数据集中的烟支（n+1）项与标准烟支相同的重量指标值，并与标准烟支相比较计算出相应的标准烟支的相似度指标；S3：根据标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标构建劈刀盘预测性维护和完善的模型；S4：连续监测通过模型获得的烟支的相似度指标并观察其分布，根据这些烟支相似度指标在劈刀盘上的表现情况，判定劈刀盘是否需要维护和完善；S5：依据反馈的结果修正劈刀盘的机械参数。进一步的，步骤S1还包括以下步骤：S1A：选取一个批量烟支的数据集，并获取每个烟支的实际重量，筛选出数据集中实际重量符合要求的烟支，并将实际重量符合要求的烟支归为一个标准类；S1B：选取每支烟支的实际重量和n项单点重量，筛选出具有（n+1）项重量指标值的烟支数据集；S1C：对筛选后的烟支（n+1）个重量指标在该烟支标准类数据集中求平均值；S1D：得到（n+1）个重量相关的平均重量指标值，（n+1）个重量相关的平均重量指标值即为标准烟支的重量指标值。进一步的，步骤S2还包括以下步骤：S2A获取含有实际重量和n段线密度单点重量的（n+1）项重量指标值的单班次烟支；S2B：获取含有实际重量和n段线密度单点重量的（n+1）项重量指标值的单班次烟支；S2C：将该班次中每支烟的（n+1）项重量指标值量化为多维空间的向量；S2D：提取数据集中单班次每支烟的（n+1）项相同的重量指标值，并将重量指标值进行量化；S2E：与标准烟支的重量指标值相比较计算出每支烟的数值化向量及标准烟支数值化向量空间距离从而得到每支烟关于标准烟支的相似度指标；进一步的，步骤S3还包括S3A：实证分析并判定标准烟支的相似度指标是否有效；S3B：根据获取的标准烟支的相似度指标判断劈刀盘的使用是否异常。进一步的，步骤S3A还包括：S3A1：将包含有相似度指标算法的软件与烟厂的数据连接获取烟厂多个班次的烟支数据；S3A2：通过python软件将获得每个班次标准烟支的相似度指标并转化为可视化数据；S3A3：通过运行python软件获取多个班次标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标值的分布图，同时获取多个班次均输出正常运行无重量故障及正常运行有重量故障的两种烟支集合的相似度指标值分布图；S3A4：确定多个班次均输出正常运行无重量故障标准烟支的平均相似度指标值的产生偏离的误差范围；S3A5：确定多个班次均输出正常运行有重量故障标准烟支的平均相似度指标值；S3A6：根据得到的正常运行无重量故障标准烟支的平均相似度指标值的产生偏离的误差范围及输出正常运行有重量故障标准烟支的平均相似度指标值判定标准烟支的相似度指标有效性。进一步的，步骤S3B还包括：S3B1：获取烟支在单班次中单次启停中连续正常运行的最大烟支数据集合，并对集合中的每支烟提取其n段单点重量值；S3B2：将每支烟的n项单点重量值予以标记不同的m个位置标签，并按照不同标签计算出各标签下标准烟支的平均相似度指标值；S3B3：返回mn个平均线密度单点重量数值，即劈刀盘m个位置下烟支的平均线密度单点重量指标值，形成图形状反馈；S3B4：根据平均线密度单点重量指标值的反馈图判断劈刀盘是否异常。进一步的，所述（n+1）个重量相关的重量指标值包括：单支烟实际重量值及n段单点重量值。本专利技术的有益效果：通过在多维空间建立特定烟支生产类型不同段重量值的评价指标，使得对烟支重量的分析更为全面，臻选出剔除率更小，质量更优的劈刀盘指标环境，并且本专利技术通过分析劈刀盘不同位置处生产的烟支质量，能够对烟支数据及劈刀盘状态起到异常值预警的效果，最后根据算法的结论对劈刀盘工艺设计进行改善，完善劈刀盘的机械设计，实现对劈刀盘进行预测性维护，从而达到提高烟支重量的稳定性。附图说明附图1是本专利技术总流程示意图；附图2是本专利技术设置标准烟支的重量指标值时的流程图；附图3是本专利技术建立标准烟支的相似度指标值时的流程图；附图4是本专利技术验证相似度指标是否有效时的流程图；附图5是本专利技术判定劈刀盘是否异常时的流程示意图；附图6是本专利技术第1班次标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标值示意图；附图7是本专利技术第2班次标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标值示意图；附图8是本专利技术第3班次标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标值示意图；附图9是本专利技术正常生产且无重量故障的烟支关于标准烟支的相似度指标示意图；附图10是本专利技术重量故障的烟支关于标准烟支的相似度指标示意图；附图11是本专利技术5段重量值烟支数据在劈刀盘六个不同位置重量变化表雷达图；附图12是本专利技术本专利技术32段重量值烟支数据在劈刀盘六个不同位置重量变化表雷达图；附图13是本专利技术B61-B67中的6个班次烟支相似度指标均值示意图；附图14是本专利技术某个班次中劈刀盘六个位置处烟支相似度指标均值示意图；附图15是本专利技术多个班次时同一劈刀盘上位置1及位置2的平均相似度指标的分布；附图16是本专利技术多个班次时同一劈刀盘上位置3及位置4的平均相似度指标的分布；附图17是本专利技术多个班次时同一劈刀盘上位置5及位置6的平均相似度指标的分布。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。参考附图1~附图14，一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，包括以下步骤：S1：获取数据集，并根据获取的数据集建立标准烟支本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1：获取数据集，并根据获取的数据集建立标准烟支的重量指标值；/nS2：提取数据集中的烟支（n+1）项与标准烟支相同的重量指标值，并与标准烟支相比较计算出相应的标准烟支的相似度指标；/nS3：根据标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标构建劈刀盘预测性维护和完善的模型；/nS4：连续监测通过模型获得的烟支的相似度指标并观察其分布，根据这些烟支相似度指标在劈刀盘上的表现情况，判定劈刀盘是否需要维护和完善；/nS5：依据反馈的结果修正劈刀盘的机械参数。/n

【技术特征摘要】
1.一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取数据集，并根据获取的数据集建立标准烟支的重量指标值；
S2：提取数据集中的烟支（n+1）项与标准烟支相同的重量指标值，并与标准烟支相比较计算出相应的标准烟支的相似度指标；
S3：根据标准烟支的重量指标值及标准烟支的相似度指标构建劈刀盘预测性维护和完善的模型；
S4：连续监测通过模型获得的烟支的相似度指标并观察其分布，根据这些烟支相似度指标在劈刀盘上的表现情况，判定劈刀盘是否需要维护和完善；
S5：依据反馈的结果修正劈刀盘的机械参数。


2.根据权利要求1所述的一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，其特征在于，步骤S1还包括以下步骤：
S1A：选取一个批量烟支的数据集，并获取每个烟支的实际重量，筛选出数据集中实际重量符合要求的烟支，并将实际重量符合要求的烟支归为一个标准类；
S1B：选取每支烟支的实际重量和n项单点重量，筛选出具有（n+1）项重量指标值的烟支数据集；
S1C：对筛选后的烟支（n+1）个重量指标在该烟支标准类数据集中求平均值；
S1D：得到（n+1）个重量相关的平均重量指标值，（n+1）个重量相关的平均重量指标值即为标准烟支的重量指标值。


3.根据权利要求2所述的一种实现劈刀盘进行预测性维护和完善的算法，其特征在于，步骤S2还包括以下步骤：
S2A：将标准烟支的（n+1）个重量相关的平均重量指标值量化为多维空间的向量；
S2B：获取含有实际重量和n段线密度单点重量的（n+1）项重量指标值的单班次烟支；
S2C：将该班次中每支烟的（n+1）项重量指标值量化为多维空间的向量；
S2D：提取数据集中单班次每支烟的（n+1）项相同的重量指标值，并将重量指标值进行量化；
S2E：与标准烟支的重量指标值相比较计算出每支烟的数值化向量及标准烟支数值化向量空间距离从而得到每支烟关于标准烟支的相似度指标。


4.根据权利要求3所述的一种实...

【专利技术属性】
技术研发人员：付家玥，饶永，
申请(专利权)人：深圳市鸿捷源自动化系统有限公司，常德烟草机械有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44