烟草机械润滑系统智能监测与故障诊断研究

玥 闫(红塔烟草（集团）有限责任公司楚雄卷烟厂，中国)

摘要

烟草机械润滑系统的稳定运行直接决定烟草生产效率与产品质量。针对其监测覆盖不全、故障预警滞后、诊断依赖人工经验等问题，本文提出融合多维度传感监测与智能算法诊断的一体化解决方案。通过在ZJ17SE、ZJ119等典型卷烟机润滑系统部署油压、油温、油液品质专用传感器，构建全链路数据采集网络；基于LSTM神经网络算法建立故障诊断模型，实现油路堵塞、油液劣化、部件磨损等典型故障的精准识别与趋势预判。实验验证表明，该系统监测参数误差≤3%，故障诊断准确率达96.8%，故障应急诊断时间从平均81分钟缩短至16分钟，可有效降低非计划停机率，为烟草机械润滑系统提供全闭环运维支持，对推动烟草行业智能制造转型具有重要实践价值。

关键词

烟草机械；润滑系统；智能监测；故障诊断；LSTM神经网络

参考

固体润滑涂层的评价和使用[J]. 郑友华,李冀生,王美玲.润滑与密封,2003(02)

烟厂全优润滑管理体系的建立[J]. 梁卓颖;李桂青.润滑与密封,2012(11)

基于物联网的烟草制造关键设备智能监控[J]. 张琪;冷瑞英;杨阳;赵建;郭倩玉.中国信息界,2024(02)

烟草机械中故障诊断技术的应用探究[J]. 陈威;孙行.中国设备工程,2024(16)

人工智能在线监测技术在烟草机械故障诊断中的应用[J]. 李云豪.科技资讯,2022(20)

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/hgyjxjz.v4i2.36241