基于符号编码分析的印刷装备故障诊断方法研究

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随着印刷产业智能化、精密化快速发展,对于印刷装备的稳定性和可靠性提出了新的要求,在高印刷速度下设备各部件耦合性强,难以及时诊断设备早期微弱故障,不能保证高质量、高精度的印刷作业需求。为了获取高效可靠的故障特征及诊断模型,本文从符号编码理论与信息量分析角度出发,通过对时间序列数据复杂度的描述与诊断模型研究,实现了印刷装备中的轴承与齿轮等关键传动部件的故障诊断功能,主要工作如下:(1)开展了基于信息熵及其衍生特征的机械故障信号规律表征方法研究:通过对机械故障信号的对比分析确定了故障信号预处理方法,对符号编码算法关键参数变化规律进行了分析,确定了最佳符号编码方案,包括编码方式、编码单元、样本长度等关键参数;采用不同信号复杂度熵值表征方法对数据进行特征提取,依据熵值结果进行特征优化分析,实现了不同类型和不同损伤程度下轴承故障信息的定量描述目标。(2)在符号编码熵表征故障信息基础上提出了一种基于多元统计过程控制故障预警方法:针对符号编码熵值特征具有可分辨力强和故障定量描述等优势,结合时域特征统计量与多元统计过程控制相关理论知识,建立了基于数据驱动的故障预警控制限及判定模型,以CWRU轴承数据为例,构建预警模型并成功实现了各类故障的预警功能,研究证明该模型可以对不同运行状态的过程数据进行有效区分,具有较高的正确率和计算效率。(3)在熵值特征对故障表征的基础上,提出了一种基于符号编码信息融合的智能诊断模型方法:引入支持向量机、BP神经网络模型、卷积神经网络等故障诊断建模经典模型,以故障信号的熵相关特征作为模型输入,实现了不同类型及损伤尺寸的滚动轴承故障诊断研究,诊断结果表明符号编码熵特征的诊断精度均高于原始熵值特征,验证了特征的有效性并实现了故障诊断功能。(4)以印刷装备为例开展实验研究,验证了所提出特征获取、预警模型及诊断模型的有效性;通过系列实验说明所提出特征具有很强的故障表征能力,相对于常用时频特征而言其能够有效降低计算量和特征维数,提高了计算效率;分别通过多元统计控制模型和智能诊断模型实现了故障监测预警及诊断功能。通过实验验证本文所提出方法能够有效准确的辨析出印刷装备中轴承和齿轮部件相应的故障。
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