随着现代工业和信息科技的迅猛发展,如何通过大数据、云计算等新一代信息技术制定合理、系统的诊断策略,利用有限资源准确快速地对包装生产线故障进行诊断,减少停工损失,是近年来学术界和工业界研究的一个热点课题。包装生产线结构复杂,目前针对设备的故障诊断方法存在以下问题:①没有从运行状态数据出发,对设备的各个部件的运行状态进行分析;②技术门槛高,维护成本高。为此,本文提出了基于运行状态数据的包装生产线在线故障诊断方法。论文主要研究的内容如下:(1)阐述了包装机械故障诊断方法研究的背景意义,首先介绍了包装机械的应用前景,对故障诊断方法的研究现状进行了分析,并提出现有研究的不足。(2)介绍了高速上袋机的结构和工作原理,并从功能角度将上袋机分解成若干个子系统。其次,根据故障统计数据,即静态状态数据,对高速上袋机进行了故障类型及其影响分析。最后,通过危害度分析法求出影响上袋机稳定运行的关键子系统。(3)定义了状态数据并将其分类,设计气缸(开关类)动态状态数据和伺服(数据类)动态状态数据的采集装置。(4)提出了三种故障信息元:过去型故障元,即时型故障元,预测型故障元。针对故障元的三要素:故障名称、故障特征、特征值这三要素建立基于三者关系的故障诊断模型。(5)以伺服子系统为例,讲诉故障诊断模型如何通过专家系统实现。