[发明专利]一种卷烟制丝过程烟片预处理段在线监测和故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种卷烟制丝过程烟片预处理段在线监测和故障诊断方法，针对烟片预处理段TB-L松散回潮和KAS一次加料等关键设备，由于多批次、慢时变、操作时间不确定及产品多样性的影响而导致无法准确监测和诊断故障的问题，首先，通过过程特性分析，将具有批次、时间和属性三维特点的运行数据按照属性方向展开，克服不同批次数据不等长问题，然后，基于多模型结构采用主元分析方法(PCA)分别建立每种叶片产品牌号的监测模型，离线计算不同牌号监测模型的T²、SPE统计量及其控制限，其次，在线采集烟片预处理段的过程运行数据，根据产品牌号调用对应的监测模型在线计算T²、SPE统计量，最后，任一指标超过正常操作区域的控制限，采用贡献图方法进行故障诊断。

主权项

一种卷烟制丝过程烟片预处理段在线监测和故障诊断方法，其特征在于，包括步骤：1)在一个生产批次中周期性对烟片预处理段中的松散回潮以及加料设备的过程变量进行采样，获得采样矩阵X(K×J)，K为采样点个数，J为监测变量个数，重复I个生产批次后，获得相应的三维建模数据矩阵X(I×J×K_i)，K_i为第i个生产批次的采样点个数；2)将所述的三维建模数据矩阵X(I×J×K_i)按照属性展开成二维矩阵，并对二维矩阵内的各元素进行预处理，得到预处理后的二维矩阵；3)对预处理后的二维矩阵进行PCA分解，建立针对当前产品的PCA监测模型；4)计算各PCA监测模型的T²和SPE统计量及对应的控制限；5)实时采集松散回潮以及加料设备的过程数据x_new(1×J)，根据当前产品类型调用相应的PCA监测模型，计算数据x_new(1×J)对应的T²统计量和SPE统计量；6)当数据x_new(1×J)对应的T²统计量和SPE统计量超过对应的控制限时，计算过程变量对T²统计量和SPE统计量的贡献率，确定导致异常工况的主要过程变量。