[发明专利]一种导致缺陷产品的故障设备预测方法

说明书

本发明涉及一种导致缺陷产品的故障设备预测方法，统计剔除模块设定时间长度的数据，将出现漏剔除时的数据段进行提取，组成漏剔除历史数据集；分析漏剔除历史数据集中每个数据段的相对应的控制参数的数据，获得高相关控制参数组；从高相关控制参数组中选取一高相关控制参数为初步判断参数；将该初步判断参数与其它历史数据进行比对，若符合率在设定数值范围内，则确定该初步判断参数为判断剔除设备故障的关键参数。本技术方案，通过对影响剔除模块的关键参数的判断，能够提前获得某一剔除模块出现故障，从而提前进行维护，避免了待故障发生后，再进行维修的方式，能够有效的避免漏剔除的机率，降低了质量隐患。

技术领域

本发明属于烟草行业中的GDX2型包装设备控制管理技术领域，特别是指一种导致缺陷产品的故障设备预测方法。

背景技术

GDX2型包装设备属于目前行业包装设备主流机型，此机型包装工艺设计时没有对缺陷产品剔除确认功能。在生产过程中，诸如剔除气缸活动不顺畅、剔除电磁阀老化、剔除电磁铁内部积污活动不畅等等因素会导致本应剔除的缺陷产品未能准确剔除，缺陷产品将流入下一道工序，对造成极大产品质量隐患。

其中缺陷产品剔除工位主要存在以下六处：主机模组的六轮烟包剔除工位、八轮烟包剔除工位、小包成像烟包剔除工位以及辅机模组的CH出口剔除工位、CT条烟剔除工位、条烟称重剔除工位。

通过分析发现，缺陷产品不能准确剔除由两个主要原因引起的：一个是剔除模块的精度问题，一个是剔除模块的故障问题。如何对剔除装置的故障进行准确的提前判断，是实现对缺陷产品剔除的关键。

发明内容

本发明的目的是提供一种导致缺陷产品的故障设备预测方法，以解决不能及时判断或确定剔除模块的故障而影响到产品质量的问题。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种导致缺陷产品的故障设备预测方法，包括以下步骤：

S1、确定剔除模块的控制参数的种类及相应的数据范围；

S2、统计剔除模块设定时间长度的数据，将出现漏剔除时的数据段进行提取，组成漏剔除历史数据集；

S3、分析漏剔除历史数据集中每个数据段的相对应的控制参数的数据，并与该数据段之前的正常数据段中的相对应的控制参数的数据进行比对，并进行统计，获得高相关控制参数组；

S4、从所述高相关控制参数组中选取第一高相关控制参数为初步判断参数；

S5、将该初步判断参数与其它历史数据进行比对，若符合率在设定数值范围内，则确定该初步判断参数为判断剔除设备故障的关键参数；若符合率不在设定数值范围内，则进行步骤S6；

S6、从所述高相关控制参数组中选取第二高相关控制参数为初步判断参数，将该初步判断参数与其它历史数据进行比对，若符合率在设定数值范围内，则确定该初步判断参数为判断剔除设备故障的关键参数，若符合率不在设定数值范围内，则重复步骤S4至S5，直至对高相关控制参数组完成判断。

优选的，在对高相关控制参数组进行全部判断后，没有任何一项高相关控制参数的符合率在设定数值范围内，则选取两个或两个以上与设定数值范围的偏差小的高相关控制参数组成控制参数集，通过对控制参数集的分析，获得关键参数集，实现对剔除模块故障的提前判断。

优选的，根据上述关键参数或关键参数集，判断漏剔除历史数据集中任一数据段之前相邻的数据段内与关键参数或关键参数集中的控制参数相对应的数据，并与正常数据段中的相应控制参数的数据进行比对，若超出设定范围，则确定剔除模块将出现漏剔除故障的预判断。

本发明的有益效果是：