基于印刷画面多远特征分析的印刷机故障诊断方法研究

摘要

印刷机是一种具有高精密度的高速集成机械设备，作为印刷包装行业的核心设备，其先进程度直接决定了印刷业生产水平。由于印刷机涉及到多组执行机构的交接和多物料的转移，导致设备的维修、调试和装配极为复杂且难度较大，在实际生产中，印刷机的调节往往依托人工经验为主，缺乏有效的检测理论和方法；由于机械集成度高，机构间存在较强的耦合现象，使得一般的机械故障诊断方法难以适用。为了解决上述问题，提高印刷机稳定性，降低设备维护成本，本文结合印刷机结构原理与工作特性，提出了基于印刷画面多元特征分析的印刷机故障诊断方法。研究以印刷图像为关键载体，对图像在印刷机各个单元的运动规律和作用原理进行分析，寻找出适用于各环节故障检测的画面多元特征，通过主成分分析与支持向量机相结合的决策方法，在高维图像特征集的基础上大幅度减约维度，实现了印刷机主要故障的诊断研究。
　　本研究主要内容包括：⑴通过对印刷机原理与结构的分析，将其划分为输纸单元、印刷单元和收纸单元三大部分，探究每一部分和印张之间的相互作用规律，提取了连续印刷偏差信息、星标与网点的纹理信息和收纸堆侧面图像，用于反映设备运行状态和故障特性；其次，结合统计过程控制、Radon-经验模式分析、Gabor滤波、灰度共生矩阵等方法提取了多元图象特征集，结合不同的纹理特点，选用适当的计算方法，在保证特征表征能力的前提下，控制特征集维度；最后，运用主成分分析、核主成分分析等方法，对多元图像特征集进行重构，在重构过程中通过变换投影，去除特征向量间的相关性，用主元向量替代原始特征集，将图象多元特征集转化为少数几个主元向量，在此基础上引入支持向量机实现故障决策研究，最终建立特征集与故障模式间的联系。⑵开展了基于多元统计过程控制的印刷机输纸单元故障诊断研究，为输纸、传纸的受印刷机精度检测方法的启发，通过对连续样本进行印刷偏差分析，开展了输纸单元相关故障的分析与诊断方法研究；针对输纸过程中的多参数展开多元统计过程控制研究，将不同位置和方向的偏差值重构为主元模型，通过对残差空间统计量的检测，实现故障判断，并结合主元得分图、主元载荷图和 SPE贡献图进行了故障定位与诊断；经过实际印刷机故障样本分析，发现所提出方法能够有效的检测出故障，其中主元得分图、主元载荷图成功解释了输纸故障机理，SPE贡献图则对传纸故障有着很好的故障检测与诊断能力。⑶通过Gabor滤波纹理实现了基于星标分析的印刷单元水墨状态检测和基于网点纹理分析的印刷单元故障检测；对采集到的图象进行预处理和Gabor滤波，有效的消除了光照因素的干扰，使得星标识别的准确性得到提高，以实现水墨状态的自动检测与调节；对五成网的分析目的在于建立不同机械故障与五成网纹理规律间的联系，研究利用 Radon-经验模式分析纹理识别方法具备的高速度、方向尺度不变性等特点，解决了网点识别的困难，完成了印刷单元常见墨杠、水墨辊和压力等故障的研究。⑷对于收纸单元，其故障诊断的困难在于测试系统难以搭建，且诊断研究受机械振动的干扰严重，导致常规方法难以检测；创新地提出利用收纸堆侧面纹理特性表征收纸状态的方法，巧妙的回避了构建一般图像采集系统存在的困难，成功的区分了歪斜、弯曲、破损等收纸堆故障；研究还结合收纸单元维修经验建立了收纸故障树，在收纸对状态识别后，结合收纸故障树对故障进行进一步细化定位。

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1 绪论

1.1 研究背景

1.2 印刷机故障诊断研究现状分析

1.3 印刷画面信息的多元特征融合

1.4 主要研究内容及章节安排

2 基于多元统计过程控制的印刷机输纸单元故障诊断方法

2.1 引言

2.2 印刷偏差数据采集系统的研究

2.3 印刷机套印偏差的统计特性分析

2.4 基于PCA模型的输纸单元故障诊断

2.5 本章小结

3 融合Gabor滤波与PCA-SVM的印刷机水墨状态识别方法

3.1 引言

3.2 印刷星标的特征提取

3.3 融合PCA与SVM分析的故障决策系统研究

3.4 基于PCA-SVM的印刷单元水墨状态识别

3.5 本章小结

4 基于Radon-EMD特征分析的印刷单元故障诊断方法

4.1 引言

4.2 平网图象分析

4.3 基于Radon-EMD分析的纹理分析方法

4.4 EMD分析中端点效应的研究

4.5 Radon-EMD纹理分类实验

4.6 基于网点分析的印刷单元故障识别

4.7 本章小结

5 基于GLCM与故障树分析的收纸单元故障诊断研究

5.1 引言

5.2 收纸单元故障诊断方法

5.3 收纸故障分类实验

5.4 收纸故障的故障数分析

5.5 本章小结

6 结论与展望

6.1 主要结论

6.2 主要创新点

6.3 研究展望

致谢

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果