本發(fā)明屬于煙草質(zhì)量監(jiān)測(cè)，具體涉及一種用于卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法。

背景技術(shù)：

1、為了確保卷煙質(zhì)量水平的持續(xù)提升，滿足消費(fèi)者需求，并與國際標(biāo)準(zhǔn)接軌，新系列的卷煙國家標(biāo)準(zhǔn)已正式實(shí)施。新國家標(biāo)準(zhǔn)對(duì)原有國家標(biāo)準(zhǔn)中的一些技術(shù)、指標(biāo)和測(cè)試方法進(jìn)行了重大修改和補(bǔ)充。為了全面執(zhí)行新國家標(biāo)準(zhǔn)，提高各級(jí)質(zhì)量檢測(cè)機(jī)構(gòu)的效率，有必要對(duì)行業(yè)質(zhì)量檢測(cè)部門的數(shù)據(jù)管理進(jìn)行規(guī)范，以確保各級(jí)行業(yè)質(zhì)量監(jiān)督檢測(cè)部門的數(shù)據(jù)一致性和真實(shí)性。而測(cè)量過程控制是質(zhì)量數(shù)據(jù)可信性的控制，是質(zhì)量控制的技術(shù)保障。只有數(shù)據(jù)可信，質(zhì)量才能可靠。因此，對(duì)煙草質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量?jī)x器的可靠性評(píng)估是保證煙草質(zhì)量監(jiān)督系統(tǒng)實(shí)時(shí)有效運(yùn)行的基礎(chǔ)。

2、煙草行業(yè)及其相關(guān)生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)一直圍繞如何管理和提升煙草產(chǎn)品質(zhì)量，提高煙草產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量等問題，進(jìn)行了更廣泛的探索。其中，與市場(chǎng)需求和消費(fèi)者需求相符，加強(qiáng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)體系的管理、控制，成為行業(yè)和企業(yè)共同的理性選擇。

3、卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量?jī)x器通常用于對(duì)卷煙生產(chǎn)過程中的各項(xiàng)質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和檢測(cè)，以確保卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量符合標(biāo)準(zhǔn)要求。這些儀器可以包括以下幾種類型：煙支外觀檢測(cè)儀器、煙絲濕度檢測(cè)儀器、煙草含水率檢測(cè)儀器、煙氣組分分析儀器、焦油含量檢測(cè)儀器。

4、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型是一種基于概率圖模型的可靠性分析方法。通過構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)和故障之間的因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可以利用貝葉斯定理進(jìn)行推斷，評(píng)估設(shè)備的可靠性?，F(xiàn)有技術(shù)中利用模糊隸屬度函數(shù)將連續(xù)變量離散化，使用專家知識(shí)構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)來表示條件概率。通過仿真驗(yàn)證處理了抵近繞飛和碰撞兩種典型空間場(chǎng)景，結(jié)果顯示該模型能準(zhǔn)確刻畫空間目標(biāo)的威脅程度，具有實(shí)際意義并可處理多變量關(guān)系。

5、馬爾可夫鏈模型是一種常用于描述設(shè)備狀態(tài)轉(zhuǎn)移的隨機(jī)過程模型。通過建立設(shè)備在不同狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣，可以預(yù)測(cè)設(shè)備在各狀態(tài)下的分布情況，從而評(píng)估其可靠性。現(xiàn)有技術(shù)中提出了一種解決工業(yè)機(jī)器人自動(dòng)裝配效率低、環(huán)境適應(yīng)性差等問題的策略。首先，通過建立軸孔各接觸狀態(tài)下的幾何與力學(xué)模型，分析零件裝配過程中的幾何約束與受力特點(diǎn)，得出裝配軌跡。其次，采用基于隱馬爾可夫鏈模型和高斯混合回歸的少樣本示教學(xué)習(xí)方法，獲取裝配過程中的期望接觸力，并通過導(dǎo)納控制器對(duì)理論軌跡進(jìn)行補(bǔ)償，確保實(shí)際裝配過程中接觸運(yùn)動(dòng)的準(zhǔn)確性和魯棒性

6、phm技術(shù)是一種綜合性的健康管理技術(shù)，通過監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)其剩余壽命和故障概率，優(yōu)化維護(hù)決策。phm技術(shù)常結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和故障預(yù)測(cè)。例如，某研究利用phm技術(shù)對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)，實(shí)現(xiàn)了故障預(yù)警和維護(hù)優(yōu)化。

7、隨著工業(yè)4.0和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)在設(shè)備可靠性評(píng)估中的應(yīng)用日益廣泛。通過對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、維護(hù)記錄和環(huán)境數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障模式和潛在風(fēng)險(xiǎn)。引入故障預(yù)測(cè)與健康管理(phm)技術(shù)，利用eoas實(shí)時(shí)回傳的車載設(shè)備數(shù)據(jù)和圖像信息，通過通用故障建模、大數(shù)據(jù)技術(shù)和圖像識(shí)別，智能分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)變化，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障報(bào)警及預(yù)測(cè)、健康信息管理，提供精準(zhǔn)和預(yù)防性維修，從而將故障處理轉(zhuǎn)變?yōu)楣收项A(yù)防管理。該系統(tǒng)降低了維護(hù)人員的要求，縮短了檢測(cè)耗時(shí)，有效提升了設(shè)備維護(hù)效率和質(zhì)量，保障了車載設(shè)備的可靠運(yùn)行。

8、在卷煙行業(yè)，隨著卷煙生產(chǎn)工藝的不斷進(jìn)步，對(duì)生產(chǎn)設(shè)備的可靠性和維護(hù)管理提出了更高的要求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明解決的技術(shù)問題：提供一種通過分析設(shè)備的歷史故障數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)，估算設(shè)備的故障率和壽命分布，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略，以提高系統(tǒng)的可靠性和生產(chǎn)效率的用于卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法。

2、技術(shù)方案：為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種用于卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法，包括采用兩參數(shù)威布爾分布作為基準(zhǔn)函數(shù)，指數(shù)分布作為連接函數(shù)，建立phm設(shè)備故障率模型，通過分析設(shè)備的歷史故障數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)，估算設(shè)備的故障率和壽命分布。

4、進(jìn)一步地，基準(zhǔn)函數(shù)和連接函數(shù)的具體形式如下：

5、h(t,z(t))＝h0(t)ψ(z(t)),t≥0

6、其中：t為設(shè)備投運(yùn)后總運(yùn)行時(shí)間；z(t)為t時(shí)刻設(shè)備所處的狀態(tài)；基準(zhǔn)故障率函數(shù)h0(t)用來表示設(shè)備的老化過程，選用韋布爾分布；連接函數(shù)ψ(z(t))反映處于不同的狀態(tài)z(t)對(duì)設(shè)備故障率的影響。

7、3、根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法，其特征在于：威布爾分布是用于描述設(shè)備壽命的統(tǒng)計(jì)分布，其概率密度函數(shù)為：

8、

9、其中，x是設(shè)備故障時(shí)間，β是形狀參數(shù)，η是尺度參數(shù)基于威布爾分布，計(jì)算設(shè)備在給定時(shí)間內(nèi)發(fā)生故障的概率，記為故障率。

10、進(jìn)一步地，設(shè)備在時(shí)間tt內(nèi)發(fā)生故障的概率可以用累積分布函數(shù)f(t)來表示：

11、

12、設(shè)備在時(shí)間區(qū)間[t,t+δt][t,t+δt]內(nèi)發(fā)生故障的概率可以用以下公式來計(jì)算：

13、p(t,δt)＝f(t+δt)-f(t)。

14、進(jìn)一步地，對(duì)于一個(gè)新設(shè)備，t0＝0，當(dāng)前時(shí)刻設(shè)備的狀態(tài)為z(0)＝1，設(shè)備的可靠度函數(shù)為：

15、

16、其中，t表示設(shè)備無故障運(yùn)行時(shí)間，h(s,zj)：表示在時(shí)間s時(shí)，設(shè)備處于狀態(tài)zj時(shí)的危險(xiǎn)率函數(shù)(hazard?rate?function)，危險(xiǎn)率函數(shù)h反映了設(shè)備在某一特定狀態(tài)和時(shí)間下發(fā)生故障的瞬時(shí)速率。

17、對(duì)于一個(gè)老設(shè)備，目前設(shè)備已運(yùn)行t0時(shí)間，且t0≠0，假設(shè)當(dāng)前時(shí)刻設(shè)備狀態(tài)為z(t0)＝j(luò)，t時(shí)刻設(shè)備的狀態(tài)為z(t)＝k，則t時(shí)刻設(shè)備的可靠度為：

18、

19、其中，xk表示設(shè)備在狀態(tài)k的停留時(shí)間，假設(shè)停留時(shí)間的長(zhǎng)度是隨機(jī)的；tk表示第k個(gè)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移時(shí)刻，zj表示表示設(shè)備在時(shí)間t0時(shí)刻的狀態(tài)，zk表示表示設(shè)備在時(shí)間t時(shí)刻的狀態(tài)。

20、進(jìn)一步地，建立數(shù)據(jù)的模型后，進(jìn)行數(shù)據(jù)生成和分析，通過分析設(shè)備的歷史狀態(tài)轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，記錄設(shè)備在不同狀態(tài)下的運(yùn)行情況，然后統(tǒng)計(jì)在每個(gè)狀態(tài)下設(shè)備轉(zhuǎn)移到其他狀態(tài)的次數(shù)，并將其歸一化得到轉(zhuǎn)移概率，上述轉(zhuǎn)移概率構(gòu)成狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

21、進(jìn)一步地，轉(zhuǎn)移概率矩陣p的每個(gè)元素pij表示從狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率，通過將每個(gè)轉(zhuǎn)移次數(shù)除以相應(yīng)狀態(tài)的總轉(zhuǎn)移次數(shù)來計(jì)算轉(zhuǎn)移概率，轉(zhuǎn)移概率pij的計(jì)算公式如下：

22、

23、其中，n表示狀態(tài)的總數(shù)，表示狀態(tài)i的總轉(zhuǎn)移次數(shù)，按照這個(gè)公式，依次計(jì)算出轉(zhuǎn)移概率矩陣p的每個(gè)元素。

24、進(jìn)一步地，設(shè)備可靠性模型采用比例故障模型，基準(zhǔn)函數(shù)選用兩參數(shù)威布爾分布，連接函數(shù)選用指數(shù)分布，模型的參數(shù)通過歷史數(shù)據(jù)評(píng)估得到，比例概率模型中的基準(zhǔn)函數(shù)h0(s)和連接函數(shù)ψ(z(s))如下：

25、

26、ψ(z(s)))＝e0.5(z(s)-1)

27、其中，z(s)表示設(shè)備老化狀態(tài)。

28、有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

29、本發(fā)明的用于卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建方法，基于比例故障模型(phm)，采用兩參數(shù)威布爾分布作為基準(zhǔn)函數(shù)，指數(shù)分布作為連接函數(shù)，構(gòu)建了一種用于卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)模型。通過分析設(shè)備的歷史故障數(shù)據(jù)和當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)，估算設(shè)備的故障率和壽命分布，并提出了相應(yīng)的優(yōu)化策略，以提高系統(tǒng)的可靠性和生產(chǎn)效率。

30、卷煙質(zhì)量監(jiān)督測(cè)量?jī)x器phm的設(shè)備故障率模型是為了提高卷煙生產(chǎn)線上設(shè)備的可靠性和效率而設(shè)計(jì)的。本發(fā)明的模型結(jié)合了卷煙生產(chǎn)設(shè)備的特性和phm技術(shù)，旨在提前預(yù)測(cè)設(shè)備的故障，從而減少停機(jī)時(shí)間和維修成本。