基于知识图谱的卷包设备部件预警研究

作     者：黄卓凡 包桉银 邵坚铭 丁男哲 张志铭 谢磊 

作者机构：浙江中烟工业有限责任公司宁波卷烟厂 浙江大学控制科学与工程学院 

出 版 物：《机电工程技术》 (Mechanical & Electrical Engineering Technology)

年 卷 期：2024年

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0822[工学-轻工技术与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62073286) 

主　　题：ZJ116-ZB48机组 知识图谱 变异系数 聚类分析 

摘      要：为准确判断并预警ZJ116-ZB48卷包机组在生产过程中可能发生的故障，设计了一种基于知识图谱的数据驱动故障预警方法。该方法将ZJ116-ZB48机组根据部件功能划分为55个关键部件，结合知识驱动与数据驱动的优势，构建了一个系统化的知识图谱框架。通过整合设备的历史运行数据，采用变异系数分析法计算各部件的异常分值，从而有效评估设备各部件发生故障的可能性。以宁波卷烟厂的ZJ116-ZB48机组为实例进行测试，结果显示，在为期3个月的生产周期内，机组的效率从试运行期间的95.3%提升至98.7%。同时，该预警方法的准确性超过80%，有效减少了设备停机时间超过16%。该模型不仅提升了ZJ116-ZB48卷接机组的整体运行效率，还为工厂实现高效能治理提供了重要支持，展示了知识图谱与数据驱动相结合在设备管理中的重要应用潜力，推动了智能化生产的进程。