基于FMEA和LS–SVM的卷烟卷接过程质量监测与诊断

目的 针对烟支卷接过程质量监测精度低和效率差的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机的卷接过程质量监控潜在失效模式及影响分析方法。方法 首先采用FMEA技术对卷接过程潜在失效模式进行识别和措施优先级判定。其次,通过关联度分析法得到关键失效模式的特征信号。最后,利用LS–SVM分类模型构建过程质量监测与诊断模型。通过实际生产数据对所提方法的性能进行验证。结果 对7种不同失效模式的识别,文中所提方法的总体平均识别精度达到93.53%,在识别准确性和识别效率上显著优于BPNN和SVM诊断方法,为卷烟制造过程诊断提供了新的思路。