卷烟生产质量全过程信息化管控系统设计

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牛燕丽, 王乐军, 赵德华, 钱传林, 王林枝

(湖北中烟工业有限责任公司武汉卷烟厂, 湖北,武汉 430000)

烟草作为我国重要的经济作物,其发展直接影响国民经济整体发展,为了生产更多高质量、高品质的卷烟,陈得丽等[1]将AHP-模糊算法应用到卷烟制丝工作之中,利用算法在不同工段和工序等方面构建评价结构,根据各层级间指标权重建立表征函数,使用综合得分Sbatch模型评估卷烟烟丝质量,通过过程控制加强质量控制结果。袁海霞等[2]提出设计了一个柔性风选系统,在三级风选箱体的控制下,通过不同等级的风筛选烟叶、烟梗和烟丝,剔除烟丝中的杂质,提升烟丝质量。

但随着人们对烟丝质量和包装质量要求的不断提高,这些技术操作很难有效控制卷烟的整个生产过程。当烟丝质量不合格,且没有及时反馈不合格信息时,会影响卷烟包装质量。此次研究结合上述现有技术,设计了一个卷烟生产质量信息化管控系统,通过全过程的质量管控提高卷烟包装质量。

1.1 设计电压输出电路控制电平

为了排除外界干扰对信息化管控系统的影响,控制系统大多采用电池供电,但当输入信号为交流时,由于后期运算放大器反向偏置截止的影响,正负半波输出波形存在严重的失真问题。此外,A/D转换器不能有效地提取负半周信号,系统在工作过程中存在负峰值失真现象。对此,本次设计确定了零基线信号的电平,并通过施加直流偏置来重新设置电平范围[3],选择单片机STM32F103C8T6,设置A/D采集范围为0~3.3 V,交流信号零基线调整至1.5 V,参考电压输出电路如图1所示。

图1 参考电压输出电路

图1中,使用可控精密稳压源芯片TL431,已知其动态阻抗为0.2 Ω,适用于运放电路。当图2中的电阻R2与R4能够确定数值时,根据二者对3.3 V电压的反馈,控制电平。

1.2 完善滤波电路处理前端干扰

管控系统以信号采集为基础,此项工作是影响系统管控效果的重要环节之一。已知信号采集过程中出现的前级运放漂移会造成一定程度的偏差,影响有效信号的采集效率,因此在高通滤波能够稳定工作的前提下,设计低通滤波电路完善整体滤波电路,如图2所示。

图2 二阶低通滤波电路

图2中,当滤波器各个电容、各个电阻完全相等时,能够将截止频率控制在400 Hz,同时将增益扩大到2倍。该电路通过过滤的方式控制低频信号工作,经信号放大处理后,向其他端口传输信息[4],强化系统处理信号的能力。

全过程质量控制涵盖卷烟的生产、形成和完成等过程稳态监控。通过对工艺标准化参数的有效控制,规范设备的生产。系统根据当月的生产计划选择卷烟生产车间和部门,然后将来自制丝车间、卷车室、质量技术部的数据发送到生产部。根据生成计划的内容,建立生产调度指令,控制设备对卷烟的生产。结合卷烟生产全过程,提出了卷烟生产线内外工艺要求。生产过程需要与制丝控制单元和线圈、连接、保证控制单元配合实现。控制体系要求质量管理单位对生产进度计划、工艺标准、工艺类型等进行调整,对已发布但未实施的工艺要求可动态回收,对于生产阶段的工艺标准,可以不断更新,通过2个单位的协调,保证卷烟生产全过程的标准化。

在卷烟生产的全过程中,每批加料的批次、牌号等相关操作保持不变,如当天的加料序号为1、2、3、4、5,批次为年/月/日,配方号为19、33,日常生产计划需要多次调整,需要对系统进行在线跟踪。本研究将生产批次重新定义,次数为1、2、3等,批次为月/日,品牌为配方编号P1、P2、P3等,设置工艺标准化参数,包括总量增加、数据变更、动态发布。在数量增加方面,直接增加新配方、新标准;
在数据变更方面,将现行标准设置为无效后,增加新的标准化参数,过期标准直接删除。根据以上内容,在系统的质量标准表中,增加“次数”字段,输入更完整的工艺标准化参数。在这个设计中,将“Times”的值设置为1,并且每天早上更新标准。

2.1 建立数据在线采集与显示模块

数据在线采集模块采用DAQmx VI函数,通过在LabVIEW中调用实现,因此该功能安装在设计的系统中,点击鼠标右键选择数据采集,再点击DAQ助手添加到程序框图中。DAQ助手初始化运行,根据设置的批次参数,生成任务对话框,选择采集信号后,点击模拟输入和生成电流,点击通信硬件的物理通道按键,设置数据采集卡的参数。已知接口产生的信号输入范围、采集方式、读取采样和采样率等参数选项,因此需要合理设置这些参数来控制数据采集结果。默认采集方式包括按需采样、定时采样、N次采样和连续采样。为了控制香烟的质量,需要更精确的数据,因此设置了连续采样模式,并通过操作面板上的“采样”键实现系统的连续采样。系统执行信号采样工作时,利用傅里叶变换公式,采集连续信号:

(1)

图3 数据处理模块面板

图3中,深色曲线表示正常信号,浅色曲线表示异常信号。点击“选择文件”按钮获取采集到的信号,选择要生成相应卷烟生产信息的文件批,选择文件后,点击生成按钮,得到生产信息曲线。曲线对应整个生产过程的实际时间点。根据上述界面显示实时生产数据,曲线波动范围小时,该阶段产品质量在标准化范围内;
当曲线波动幅度较大时,说明现阶段生产存在问题,需要进行系统管理和控制[6]。

2.2 设计生产质量动态评估过程

显示模块生成的曲线可以直接反映卷烟生产过程的质量,但不能给出实际数据来描述质量水平,因此结合有序加权算子C-OWA设计了卷烟生产质量的动态评价过程。假设生产质量A的决策数据集为(a1,a2,…,an),数据集合中的各个参数按照从小到大的顺序排列,对应的评价结果用(k1,k2,…,kn)表示。加权决策数据,根据组合数的性质计算加权向量ωm+1,得到:

(2)

(3)

(4)

式中,i表示若干个数据。通过以上过程,设计了产品质量动态评价过程,实现了对图3所示数据的评价,根据评价结果确定产品质量,为系统的全过程信息管理和控制提供了参考标准。

2.3 构建自动监测与报警融合模型管控生产过程

基于动态评价结果,建立自动监测与报警融合模型,实现了卷烟生产质量的全过程信息管理与控制[7-8]。

在建立模型之前,首先建立模型的基本结构,如图4所示。

图4 自动监测与报警融合模型基本结构

根据图4可知,该模型按照“输入-处理-输出”过程对卷烟生产质量进行控制,同时在这一过程中发挥着数据识别技术、数据挖掘技术和决策功能的作用。系统通过对输入的产品质量评价结果进行处理,根据评价结果的级别反馈不同类型的报警内容,为各个环节提供有效的管理和控制数据。其中,利用数据识别技术快速提取存在质量问题的信号,依靠下列式(5)获得识别结果:

H=h(T,b,f)+r

(5)

式中,H表示识别结果,h(T,b,f)表示在时间T、误差b以及评价f影响下识别函数,r表示异变指标。利用式(5)控制模型的数据识别功能,实现对卷烟实时生产状态的自动监测[9]。数据挖掘技术依赖式(6)的聚类准则,对监测数据进行处理,为生成预警内容提供依据:

(6)

式中,W表示聚类准则,m表示数据簇的个数,i表示数量,λ表示数据集合中的点,qi表示数据簇的平均值。根据生产中存在质量问题的环节,为产出提供异常数据定位数据[10]。决策功能根据前两层获取的信息直接生成报警界面,统计车间、生产时间、工艺进度、准备阶段、问题数量和类型。在该模型的操作支持下,系统实现了卷烟生产质量全过程的信息管理和控制。

3.1 测试准备

为了进一步验证所设计系统的管控效果,将其设为实验组,将文献[1]方法和文献[2]方法的管控系统分别作为对照组A和对照组B,通过实际应用测试的方式比较不同系统应用下的卷烟生产质量。

选择某个卷烟生产质量未达到预期标准的车间,分别利用3种不同的系统管控卷烟生产全过程,该生产车间中已经存在能正常运作的卷烟生产设备,无需准备生产工具。选择一级分离腔体和真空离心分离腔体,用于分离卷烟标签与烟丝,选择电子秤称重单只卷烟的烟丝重量。实例测试共设置2个测试阶段,通过多组比较的方式,分析系统的管控效果。

3.2 卷烟包装质量

让车间执行卷烟生产任务,分别将不同的系统应用到管控工作当中,图5为生产结束后,随机抽取的3组卷烟成品。

(a) 实验组

根据图5显示的实际结果可知,2个对照组的香烟标签烟丝压紧不良,且起皱,烟丝未填充均匀,堆积在标签顶部,而实验组的香烟标签完好,在整体包装上,所设计系统的控制效果较好。

3.3 称取卷烟重量

拆除不同测试组的卷烟标签,获得3组烟丝。挑选3组烟丝中未成丝的烟梗,如图6所示。利用电子秤称重每一支卷烟的烟丝重量,已知该厂家生产的卷烟,要求单支重量在1.05~1.15 g之间,表1为3个测试组的卷烟烟丝称重结果。

表1 单支卷烟的烟丝重量称取结果 单位:g

利用表1整理电子秤的3组烟丝称重结果,实验组的单支卷烟烟丝重量,在厂家规定的1.05~1.15 g之间,而对照组A的单支卷烟烟丝重量大多数超过了1.15 g,对照组B则大部分不足1.05 g。根据图6显示的结果可知,实验组的烟梗尽管不够纤细,但成丝细腻,而2个对照组的烟梗过大、过长,说明其在烟丝制作过程中的管控效果不佳,所以图5中的(b)露出大量烟丝、(c)则缺少烟丝导致标签未被填满,影响了整个卷烟的包装质量。

(a) 实验组

本文通过数据在线采集与显示模块实时获取生产全过程信息,引入有序加权算子评价卷烟生产质量,联合自动监测与报警融合模型,将监测与预警融合,实现对各个生产环节的质量管控,为卷烟生产质量的提升提供了更加可靠的技术。

但此次设计的系统,没有对其耗能情况进行测试,所以应用该系统可能会增加能耗,从而增加生产成本。今后可以利用评估函数分析系统使用能耗,并调整部分系统硬件,将整体能耗控制在一个合理的范围内,节省生产成本。

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