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作者：王茂方;陈圣;金义龙;
单位：红云红河烟草(集团)有限责任公司会泽卷烟厂;
摘要：【目的】提出一种快速且有效的烟机设备健康状态诊断方法，以提高设备维护的及时性和准确性。【方法】通过采集整套烟机设备的多模态参数数据，设计并训练了一个基于改进Transformer算法的模型。该模型充分利用改进的Transformer架构，通过自注意力机制有效捕捉数据间的长距离依赖关系，增强了对多维度、非线性信号特征的提取能力；同时模型通过动态调整各监测点的权重，实现了对关键参数的精准识别，并引入加权交叉熵损失函数解决了数据不均衡问题。【结果】经过训练和验证，该模型诊断准确率达98.98%，召回率为99.23%，故障预测成功率达到94.11%，在实际应用中展现出卓越的性能，明显优于传统诊断方法。【结论】该方法能够准确地判断烟机设备的健康状态，具有显著的实际应用潜力。
关键词：烟机设备;;健康状态;;模型诊断;;Transformer
基金资助：红云红河烟草(集团)有限责任公司科技项目“卷烟设备健康状态监测系统的研究”(HYHH2021XX02)
