400-104-0028
您好,欢迎来到设备邦![请登录][免费注册]
设备邦 > 行业资讯 > 卷烟厂设备智能控制与智能管理探索

卷烟厂设备智能控制与智能管理探索

2018/1/23 13:57:22 来源: 设备邦

构建智慧工厂的主体思路

济南卷烟厂通过新一代信息技术、自动控制、人工智能与物联网等技术与卷烟生产制造实现深度融合,打破信息壁垒和业务壁垒,实现上下贯通、左右互联,推动工业技术与信息技术的深度融合,推动互联网与卷烟营销、业务管理、供应链管理的深度融合,最终实现智能制造和智慧管理。

智慧工厂建设的主体思路体现为四个转变:

一是变封闭系统为开放系统:改变传统单流向、单回路、隔离式的封闭管控系统,对全要素进行管控,构建模块化、可重构、可扩充的管控系统。

二是变分散控制为集成控制:改变传统控制方法,采用互联网技术实现整线联接和系统化控制,实现市场链、供应链、职能管理与生产制造的连接和系统化控制。

三是变推动管理为拉动管理:改变传统纠错方法,采用预警和预控制的管理方法,主动应对和预防管理;通过流程可视化和智能监控,实现企业管理高效化、精准化和简单化。

四是变经验管理为科学管理:改变传统的依靠经验进行控制的思路,通过建立科学的控制模型和知识结构,实现设备的自学习控制,实现管理的规范化、结构化的快速运行。

智能控制的实现方法

智能控制就是在无人干预的情况下,设备自适应环境,自主驱动机器实现控制目标。通俗地说,就是给设备装上大脑,让设备能够自我感知、自我思考、自我响应。

1.智能控制亟需突破的瓶颈:

一是,实现对设备存在的非线性区域的精准控制,设备性能大多呈非线性特性,尤其料头、料尾、超调、断料等区域非线性特征尤其明显。传统控制方式在这些区域内难以发挥优势,甚至会导致适得其反的后果。

二是,传统控制方式滞后调整。当指标(比如出口水分)偏离目标值之后才进行调节,属于事后调节,即“犯错再改”;检测和控制反应有一定的时间延迟,系统存在较大滞后性,极大降低了控制效果。

消除人工干预造成的不稳定性,原来的控制系统无法实现自适应控制,需要人工根据经验参与控制。因操作人员的操作方法、干预操作时机、个人习惯的不同,造成产品质量不稳定。

2.提出了基于趋势与偏差相结合的控制方式。

趋势控制是指利用过去一段时间的控制对象变化值去预测未来一段时间的变化趋势,做到提前预测、提前控制。

偏差控制是控制偏离目标值的大小。利用偏差控制对趋势控制进行补偿,做到快速反应,实现精准控制。

以基于趋势与偏差控制为主控制,以其他影响输入因子为辅因素,构建的神经元控制模型去控制加水量,调整反应时间由208秒缩短到15秒,实现了精准控制和快捷反应。

3.模拟人脑的神经功能实施神经网络控制,对关键因子(也就是神经元)的控制影响进行独立分析,建立神经网络控制模型。

通俗地说,就是系统基于过去、当前状态和趋势基础上,监控汇总各个因素的变化,在综合分析基础上,通过运算(思考)得出应该做出怎么样的反应。

比如通过实验确定加料回潮机神经元包括来料水分、雾化蒸汽压力、出口水分趋势值、出口水分偏差值。各神经元对调整值的影响由两个因素决定,一个是变换量,一个是系数,两个都不是常量。系数会根据不同的加工条件,由系统自我训练进行调整。

4.通过机器自学习技术建立经验数据库。

在控制模型运行初期,让控制模型经过大量的自我训练,选择最佳实践。

投入运行后,控制模型在运行过程中进行自我学习和优化,会根据季节变化、牌号、烟叶等级的变化进行更新,从而构建实时的经验数据库。

5.根据不同设备的独有特性进行适用性研究和改善,先后完成了松散回潮机、加料机、叶丝回潮机(RCC)、HXD工艺气体温度控制、HXD水分控制、梗丝回潮机、AM润梗机等等工序的应用。

智能决策新策略

智能决策就是集成各类信息系统、全面接收数据,观察评价生产和设备运行状况,发现问题、分析问题并提出决策建议。

1.建立基于人机交互的智能决策技术

数据互联互通和集成。对设备数据进行监测和收集,通过跨网融合、数据镜像等技术手段,实现了不同平台上集成设备本体数据、工艺保障数据、生产能效数据的互联互通和集成。

数据可视化和人机交互,建立可视化查询系统或模块,实现数据直观展现、检索定位;通过精益现场管理系统进行人机交互。综合运用数据分析工具和方法,以设备各类数据为基础,通过建立设备性能评价和维修决策模型,把故障维修经验知识化,为机台操作、故障判断、一键报修和维修保养提供依据。

2.设备健康状态智能评价实践

实现设备健康状态一键评价。将评价模型部署在设备管理信息平台上进行应用,与精益现场终端进行连接,实现设备状态的可视化。通过人工触发,实时获取设备数据,逐层进行自检,经过模型运算,得到设备健康综合评价得分及各类参数所处水平,实现设备状态一目了然。

根据设备健康评价结果,通过智能决策模型判定异常原因、给出应对策略,运用数学模型算法进行诊断评价计算,使设备健康状态的诊断评价更加客观、更加可靠,实时性和交互性更强,有效规避了人为主观因素评价诊断的缺陷和影响。

3.设备智能轮保策略的实践

智能轮保策略是深度挖掘设备生产数据、质量数据、剔废数据、停机数据、维修数据、备件数据等数据背后的价值,通过模型运算生成设备的综合评价得分和设备综合评价分析报告,并结合故障决策树制定维保措施的一种精准维修策略。

依据故障决策树制定轮保方案。故障决策树按照故障现象、故障部位、故障原因、处理措施的故障四要素进行构建。根据设备综合评价报告,应用故障决策树准确定义轮保部位、轮保措施,对设备实施精准轮保。充分挖掘设备数据价值,针对过修和失修弊端,以熵权TOPSIS法建立智能轮保策略,采用科学模型运算明确设备何时轮保、何处轮保、怎么轮保、怎么评价,通过智能策略做到精准管理,实现经验向科学、定性向定量的转变。
关键词:    卷烟厂    卷烟厂设备    设备智能控制    卷烟厂设备智能管理
[扫描关注设备邦]
官方免费咨询热线

400-104-0028

 QQ:

 邮箱:shfmarket@163.com