曹婷婷 朱伏平 尹健康 宋红文

（1.西南科技大学制造科学与工程学院 四川绵阳 621010；2.成都诚至诚商务物流有限责任公司 成都 610000）

在烟草专卖系统里，卷烟分拣中心是烟草物流系统中的重要一环。分拣设备作为异型烟分拣系统的重要组成部分，是保障分拣系统正常运行的关键因素。异型烟半自动卷烟分拣系统自动化和连续性程度高，对分拣设备运行的可靠性提出了更高的要求。分拣设备故障的发生将严重影响分拣的正常运行。对设备发生故障后进行快速排查和处理，迅速恢复生产，是保障整个分拣系统运行效率的重要因素。因此，异型烟分拣设备故障诊断技术的提高对烟草配送物流中心的运营效果具有重要意义。

1 异型烟分拣系统分析及诊断法

近年来，基于人工智能技术的诊断方法得到快速发展，如神经网络技术［1］、故障树图［2］和有向图［3］等。贝叶斯网络作为有向图的一种，是处理不确定性问题最有效的方法，已被广泛运用于各个领域的故障诊断。很多学者利用故障树［4］、粗糙集理论［5］、主成分分析法［6］等方法与贝叶斯网络相结合，对机器设备进行故障诊断，取得很好的效果。但从目前研究来看，大量学者将诊断问题的核心放在故障发生的概率上，忽略了其它因素的影响，例如故障排查难度等。

异型烟半自动分拣系统采用人工填烟、自动分拣、自动打码、人工码垛、自动塑封的方式，其机械系统主要由立式分发机组、皮带输送机、辊道输送机、激光打码机、塑封裹膜机组成。……