基于主成分分析的卷接机组运行状态评价研究.pdf
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1、第 35 卷第 3 期湖南文理学院学报(自然科学版)Vol.35 No.32023 年 9 月Journal of Hunan University of Arts and Science(Science and Technology)Sep.2023doi:10.3969/j.issn.16726146.2023.03.014基于主成分分析的卷接机组运行状态评价研究王国兴,黄刚,孙小明(山东中烟工业有限责任公司青州卷烟厂,山东 青州,262500)摘要:在对卷接机组运行状态传统评价方法研究的基础上,创新性提出主成分分析和 K 均值聚类分析法用以分析卷接机组设备状态评价。以 4 组 ZJ112
2、 型卷接机组为研究对象,结合机组运行效率、停机频次、产量、停机时间等7 项关键指标,借助于数据软件完成主成分分析,依据主成分分析得到数值进行K均值聚类分析。结果表明,该方法可以将卷接机组运行状态划分为 6 类,能够准确区分 4 台卷接机组在给定时间段内的运行状态,为设备管理人员更加精准掌控卷接机组运行状态特点、制定有效设备管理和维保措施提供决策依据。同时,为卷接设备状态评价研究提供了新思路、新方法,具有一定的借鉴意义。关键词:卷接机组;评价状态;主成分分析;K 均值聚类分析中图分类号:TS 44+3文献标志码:A文章编号:16726146(2023)03007505Research on op
3、eration state evaluation of cigarette units based on principal componentanalysisWang Guoxing,Huang Gang,Sun Xiaoming(Qingzhou Cigarette Factory of Shandong Zhongyan Industry Co.,Ltd.,QingZhou 262500,China)Abstract:Based on the research on traditional transmission evaluation method of the running sta
4、te of cigarette units,this paper innovatively proposed principal component analysis and Kmeans clustering analysis method to analyzethe status evaluation of cigarette units.Four ZJ112 cigarette units were taken as the research object,and seven keyindicators such as operating efficiency,stop frequenc
5、y,output and stop time were combined.the principal componentanalysis was completed with the help of data software,and based on the principal component analysis values wereobtained for Kmeans clustering analysis.The results show that this method can divide the running state of thecigarette units into
6、 six categories,and can accurately distinguish the running state of 4 coiling units within a givenperiod of time,which provides a decision basis for equipment managers to more accurately control the running statecharacteristics of the cigarette units and formulate effective equipment management and
7、maintenance measures.Atthe same time,it also provides a new idea and method for the status evaluation research of the cigarette units.It hascertain reference significance.Key words:cigarette unit equipment;state of evaluation;principal component analysis;Kmeans clustering analysis卷接机械设备的运行状态评价是烟草工业企
8、业设备管理的核心,对于卷烟制造企业来说,设备运行状态评价还处于发展阶段。当前,绝大多数企业使用设备运行效率进行设备运行管理评价,即计算效率值(实际产量与理论产量比值),值越大,认为设备运行效率越好。自精益管理在中国推广应用以来,越来越多的生产制造企业将平均修复时间 MTTR(Mean Time To Repair)和平均故障间隔时间 MTBF(Mean Time Between Failures)引入到设备管理评价中,作为衡量设备运行稳定的重要指标12,直到通信作者:黄刚,。收稿日期:20230117基金项目:山东中烟科技项目(202219)。76湖南文理学院学报(自然科学版)2023 年20
9、21年烟草行业借鉴TPM(Total Productive Maintenance)中的设备综合运行效率OEE(Overall EquipmentEffectiveness)作为评价卷烟企业生产效率和设备运行状态的标准,并制定了相应的测评准则34。在设备状态评价过程中运用各种算法的研究虽然较早,但是并没有很深入,在 2010 年全志军等人5通过将影响卷接设备质量的各种因素综合考虑,使用模糊综合评价方法,构建了评判卷烟机械质量水平的新方法。2016 年朱子玉等人6通过层次分析法(Analytic Hierarchy Process 简称 AHP)建立自动化评价模型,构建设备健康在线评价方式。20
10、18 年许佩7对卷烟机械设备从维修、保养及检测 3 个方面进行研究,尝试将故障诊断技术应用于卷烟包装等设备故障分析中,这些研究为卷接设备的综合运行评价提供了探索和实践。随着两化融合的快速发展,更多的企业试图在卷接生产设备上加装各种传感器用来监控设备的运行状态,比如在振动部件上安装振动监测传感器或加装相应温度传感器等,利用专用软件对检测到的信号进行时域和频域分析,对设备运行状态进行评价,进而找到异常点,实现预警,为设备预防性维护提供参考,但是,由于当前存在技术难点等客观条件的限制,进展较为缓慢。在现有烟草行业卷接设备评价中,大多数评价方法只是针对卷接设备自身的运行效率作为主要评价指标,由于卷烟生
11、产过程较为复杂,可统计的分析变量较多,如何从卷接设备运行过程中提取数据,对卷接设备进行聚类分析,为设备状态评价和分析提供更加有效的信息至关重要,但是,在卷烟工业企业中利用各项运行数据进行设备运行状态评价的研究鲜有报道,本文研究的目标是在前人研究的基础上,对卷接机组生产运行管理过程中所涉及到的多项检测指标进行主成分分析(Principal Component Analysis),将多项运行指标降维为少数几个独立的主成分,再使用 K 均值聚类法从数据中发现规律,为设备运行状态评价提供一套更加实用、高效、简洁的评价模式,从而为卷接机组设备运行评价提供更多的借鉴和参考。1方法和试验过程1.1主成分分析
12、法主成分分析是将多个指标简化为少数相互无关的综合指标的统计方法,这几个简化的指标可以大体上反映样本全部指标的变化89,同时,不减少或者只减少很小一部分原始数据所提供的信息。主成分分析中,将所分析的指标称为随机向量,观察值作为随机向量的样本,并且假设各样本间是独立的,设n个指标Xi=(xi1,xi2,xip),i=1,2,n,是p维随机向量,X=(X1,X2,Xn),并假定二阶矩阵存在,均值 E(X)=,协方差矩阵 D(X)=(ij),主成分是样本中变量的线性组合,线性组合的权数即为相应的单位特征向量中的元素,文献10中有详细说明,这里只给出计算步骤:(1)设有 n 组卷接设备,每组设备有 p
13、个运行观测指标,构成矩阵111212122212ppnnnpxxxxxxxxxX,其中 xij表示第 i 台卷接机组的第 j 个指标。(2)将样本中的数据进行标准化处理:jijijjxxys,11njijixxn,2211()njjijisxxn。通过数据处理,得到标准化矩阵()ijn pyY。(3)计算矩阵 Y 的相关系数矩阵111212122212pppppprrrrrrrrrR,其中111njkijikiry yn,j,k=1,2,p。(4)根据相关系数矩阵 R 的特征值,对值从大到小进行排序,12p0,对应i的特征向量T12(,),1,2,iiipiaaaip=aLL,并且满足条件T1
14、,0,ijijija a(5)确定相应的主成分,并计算主成分下的样本 Z,按照累计贡献率就可以得到样本的主成分分析第 3 期王国兴,等:基于主成分分析的卷接机组运行状态评价研究77矩阵为m()ijnzZ=。(6)可以得到主成分计算公式为1122=.,1,2,jjjpjpZa ya ya yjk+=L。其中,aij表示权重系数,将样本中的观察值的标准化数值 y1,y2,L,yp代入该公式,就可求得主成分的得分Zj。1.2K 均值聚类分析法早在 2011 年,Dong 等人11使用 K 均值(Kmeans)聚类法对船舶设备和系统进行了性能评价,将设备运行中的不确定性和一些客观参数纳入定量计算,计算
15、结果与轮船设备的运行情况相似度较高,因此,这一方法为卷接设备运行状态评价提供了良好的借鉴和参考。由于 K 均值聚类法与其他聚类方法相比具有思想简单,收敛高效等优点,自从1967年MacQueen12总结提出这一经典聚类算法,该方法就在众多的领域得到了广泛的应用和研究。K 均值聚类法可描述为,给定一个数据 k 以及一个具有 n 个样本的集合,在 n 个样本数据中,随机挑选初始聚类中心,再将样本中的其他数据划分到距离中心最近所属类别中,然后对划分的聚类簇重新计算聚类中心,直到达到设定的迭代次数或中心不再改变为止。该研究使用的 K 均值聚类分析中,定义标准函数的最小值函数公式为1(,)jkjjcJd
16、 xm,也称之为目标函数。其中,x是数据的全部属性值所构成的矢量,k 是聚类个数,m1,m2,mk是 k 个聚类中心对应的矢量,cj是聚类中心为 mj的聚类域,而聚类中心矢量的公式为1jjcjNmx,Nj为聚类域 cj中数据的个数。目标函数 J 代表 k 个聚类里的全部数据与其聚类中心 mj之间的误差平方和,其数值越小,表明聚类的数据的聚类程度越好,得到的聚类效果越好13。2应用实例2.1数据来源和处理该研究拟选择国产 4 台 ZJ112 型高速卷接机组(额定生产速度 10 000 支/min,中国烟草总公司常德烟机生产制造)进行数据收集分析,选取 2022 年 10 月份共 25 个工作日
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