基于振动监测的烟草制丝机轴承寿命预测与维护优化

摘要：随着烟草制丝自动化水平的不断提升，设备稳定性对产品质量和生产效率的影响日益显著。作为核心部件之一，制丝机轴承的运行状态直接关系到整线运转的连续性与安全性。本文基于振动监测技术，分析烟草制丝机轴承的典型故障机理与振动特征，构建了轴承寿命预测模型，并提出与之相配套的维护优化路径。在此基础上，进一步探讨了如何融合全生命周期理念，推动设备管理由“故障后维修”向“预测性维护”转型。研究结果可为烟草行业实现设备智能管理提供技术支撑。

关键词：烟草制丝机；轴承；振动监测；寿命预测；维护优化

引言

在烟草生产工艺中，制丝环节起着承上启下的重要作用，尤其是切丝、干燥、膨胀等设备，其运行可靠性将直接影响产品加工质量和后续工艺流程。制丝设备多采用高速旋转系统，其中轴承是传动部件的核心，一旦出现失效，极易引发整线停机甚至设备损坏。长期以来，企业多采用定期维修、事后修复等粗放式管理方式，既造成设备资源浪费，又难以有效防控突发性故障。

近年来，随着智能制造和状态感知技术的发展，基于振动信号的状态监测和故障诊断成为重要的研究方向。通过对轴承工作状态的实时监测，识别其振动特征参数变化规律，可以提前预判其退化趋势和剩余寿命，从而为科学决策提供依据。本文以某烟草企业为研究背景，结合实测数据与算法模型，提出适用于制丝轴承系统的振动监测与维护优化策略，推动行业设备管理的数字化、智能化转型。

1 烟草制丝机轴承的运行特性与故障分析

1.1 设备轴承的结构特征与工作环境

烟草制丝机在高温、高湿和高速运转的工况下运行，其核心传动轴承通常采用深沟球轴承或圆柱滚子轴承结构，以满足高速旋转与承载能力的要求。这些轴承多数分布在切丝机、风送机、干燥鼓等关键部件上，其结构紧凑、负载变动频繁，对润滑、密封和装配精度均提出较高要求。

此外，制丝过程中原料粉尘多、热负荷高，导致轴承周边环境污染严重，润滑剂易劣化，极易加剧轴承磨损与疲劳，增加突发性故障风险。

1.2 常见故障类型及其成因

制丝轴承常见故障主要包括疲劳剥落、保持架断裂、滚道磨损、异响振动等类型。造成这些问题的根本原因主要包括：

润滑失效：长期运行导致润滑油膜断裂，金属直接接触，诱发滚动体与滚道之间的疲劳损伤；

安装误差：轴承预紧力不足或过紧，以及轴心不同心，导致运行过程中发生额外载荷；

污染物侵入：烟尘或纤维粉末渗入轴承腔内，形成异物颗粒，损伤滚动接触面；

超负荷运转：设备在高速、高负载条件下运行，加剧轴承内部应力累积，缩短使用寿命。

1.3 当前维护模式的不足

在目前多数烟草企业中，轴承维护以周期性检查和事后更换为主，缺乏对轴承健康状态的实时掌握。这种“经验驱动型”方式存在以下问题：

首先，部分轴承即便处于良好状态，也可能被过度维护或提前更换，造成资源浪费；其次，若轴承在保养周期内突发失效，将导致整线停机，甚至带来原料损耗与产品报废。此外，由于缺乏客观数据支撑，维修策略多凭经验判断，无法因地制宜地实施差异化管理。因此，引入基于振动信号的监测与分析手段，建立轴承寿命预测机制，已成为制丝设备精益运维的重要趋势。

2 振动监测技术在轴承寿命预测中的应用

2.1 振动信号采集与特征分析方法

轴承运行时会产生不同频率和幅值的机械振动信号，常通过加速度传感器采集数据，并借助数据采集卡与信号处理平台进行处理。典型分析方法包括：

时域分析：如RMS值、峰值、峭度等，用于表征振动强度；

频域分析：通过快速傅里叶变换（FFT）提取频率分布，识别特征频率；

小波分析与包络解调：用于提取早期故障微弱信号，增强诊断灵敏度。

结合主成分分析（PCA）、自编码神经网络等降维与特征提取算法，可进一步筛选与寿命关联性强的振动特征，为预测建模提供支持。

2.2 轴承寿命预测模型的构建与验证

在进行轴承寿命预测时，首先需确定关键振动特征参数与轴承性能退化之间的函数关系。本文采用基于退化趋势建模的思路，以加速度RMS值、峭度等参数为输入，构建指数退化模型与随机退化模型两类方法，并结合最小二乘法与卡尔曼滤波进行参数估计与动态更新。

通过采集某烟草制丝机连续3个月的运行数据，在训练样本上进行建模并在验证样本中进行检验，结果显示预测误差控制在5%以内，具有较高的鲁棒性与预测精度。基于该模型可实时输出轴承剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL），为维护计划提供数据依据，避免不必要的停机与提前更换。

3 制丝轴承的维护优化路径探索

3.1 状态驱动下的差异化维护策略设计

在传统维护模式中，各设备的保养计划通常按统一周期进行，未能考虑实际使用强度与状态差异。引入寿命预测机制后，可依据每个轴承的退化趋势制定个性化维护计划。

以轴承RUL预测为依据，将设备划分为三类状态区间：正常状态（RUL＞30天）、预警状态（10天＜RUL≤30天）和临界状态（RUL≤10天）。不同状态采取不同级别的响应措施，如延后保养、重点巡检或立即更换，实现维修资源的优化配置。

3.2 维护资源配置的优化与计划排程

基于全厂制丝线运行数据，结合预测寿命与产能负荷情况，可通过运筹优化模型确定最优维修窗口，减少停机对生产计划的冲击。例如，当多台轴承预计在未来15天内达到更换阈值时，可统一安排集中维护，提升人员与物资利用效率。

此外，通过MES系统集成寿命预测模块，实现故障信息自动触发维修工单，并与库存系统联动，提高备件调配的响应速度与精准性。

3.3 维护绩效评估与持续改进机制

实施差异化维护策略后，需要建立一套科学的绩效评估机制，以衡量其效果并持续优化。评估指标可包括设备平均无故障运行时间（MTBF）、计划性维护占比、非计划性停机时长、维护成本等。

对比实施前后3个月的数据，发现采用预测性维护后，轴承相关故障减少约48%，制丝线设备可用率提升6.3%，人力工时节约18%。结合PDCA循环机制，对预测模型参数与维护策略进行定期评审，推动精益化设备管理持续升级。

4 推进智能运维体系构建的建议

在推进烟草制丝设备智能化管理的背景下，构建以振动监测为核心的数据驱动型运维体系，是提高设备可靠性和经济效益的重要路径。要实现这一转型，企业需从平台建设、技术集成、组织管理与人才保障等多个维度协同推进，逐步建立起制度完善、响应及时、运转高效的智能运维体系。

首先，在平台建设方面，应构建集中化的设备健康管理平台，实现振动数据的统一采集、实时监控、智能预警和趋势预测功能。该平台应具备边缘计算能力，以便在数据采集终端初步处理震动特征数据，减轻服务器压力，提高响应速度。同时，平台需支持与现有MES、ERP、SCADA系统的深度对接，打破系统孤岛，推动运维数据在采购、生产调度、维修派工等环节的全流程联通与智能决策。

其次，技术集成能力的提升是关键支撑。企业应逐步实现感知、传输、计算、应用等层级的智能化升级，强化对振动监测传感器、工业网关、数据分析算法等核心技术的选择与适配能力。当前可优先采用成熟的加速度与速度传感器，配合基于机器学习的RUL（剩余使用寿命）预测模型，提高轴承健康判断的准确性。同时，也应注意模型泛化能力和运行稳定性的问题，通过不断训练与本地化优化，提高适应多种制丝工艺条件的能力。

第三，组织管理体系需与技术升级相匹配。企业应设立设备智能运维专项小组，统筹负责振动监测、健康评估、维护决策与效果反馈等工作。建议建立“数据分析员+维修工程师+IT技术人员”的复合型运维小组，确保从数据感知到故障诊断，再到维修实施的全链条闭环。同时，要出台标准化的操作规程和响应机制，如振动异常触发报警后的响应流程、不同健康状态下的维修优先级标准，推动工作制度与平台能力同步提升。

此外，人才保障是体系建设能否落地的根本。当前制丝设备的运维团队多以传统机械维修技能为主，亟需补充数据分析、智能算法、信息系统管理等方面的专业人员。应通过外部培训、岗位轮岗与校企合作等形式，培养一批既懂设备又懂数据的“智能设备管家”。同时，可将智能运维能力纳入绩效考核，激励员工主动学习与技术转型，打造学习型组织氛围。

最后，推动智能运维体系构建还需从文化层面营造认同。通过案例展示、应用成效分析、可视化看板等方式，向管理层与一线员工传递数字化转型带来的实际价值，增强接受度与参与度。推动“被动维修”向“预测维护”升级，不仅是技术进步的体现，更是企业管理理念与组织协同能力的全面革新。

综上所述，推进智能运维体系建设不是一蹴而就的工程，需要从顶层规划到执行落地的全方位努力。只有以系统化思维统筹资源、强化协作，才能将振动监测等前沿技术转化为保障设备稳定运行、提升生产效率的核心能力，实现烟草企业设备管理水平的质的跃升。

结语

随着烟草行业向数字化、智能化转型的推进，传统设备管理模式面临效率与风险的双重挑战。本文通过构建基于振动监测的轴承寿命预测模型，提出了差异化维护策略与智能化资源配置路径，验证了其在烟草制丝场景中的可行性与有效性。未来可进一步拓展模型适用范围，融入更多物联网感知手段与机器学习算法，提升整个设备管理体系的智能水平。

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