一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，包括现场数据采集平台、数据和系统维护中心、印刷设备监测及服务平台三部分，由Inernet技术实现三部分间的信息传输。具体包括1)印刷设备测试信号的采集；2)基于One‑Class SVM的印刷设备异常检测；3)异常检测最佳核函数及参数选择；4)故障模式识别中基础故障概率的获取；5)多传感器特征信息融合诊断方法；6)故障诊断数据库的设计；7)系统整体结构及通讯方式；8)故障诊断的远程实现；9)系统功能实现。本发明专利技术将SVM技术、多信息融合技术和Internet技术相结合，实现了印刷设备远程故障诊断，具有诊断准确度高、速度快、大幅度提升印刷故障响应速度等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统
本专利技术属于印刷设备远程故障诊断
，尤其是涉及一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统。
技术介绍
随着印刷设备技术含量的不断提升，印刷设备故障日益趋向综合化、复杂化，一旦发生的故障得不到及时解决，必定会造成大量的原材料浪费，直接影响企业效益。当前印刷设备故障诊断主要依靠经验和振幅阈值检测，加上操作人员诊断知识缺乏，已经无法达到快速准确诊断的目的。同时印刷设备大部分运行历程处在正常状态，且出现的故障类型也无法预测，常常需要借助异地专家进行辅助诊断，因此印刷设备远程故障诊断技术将是印刷行业发展的必然趋势。当前涉及印刷设备远程故障诊断专利技术有：“专利号CN200510069686，用于印刷设备的远程诊断系统”，其主要描述各子系统之间的数据传输及访问；“专利号201110365946，基于虚拟现实技术的印刷设备实时远程维护系统”，其主要是描述一种具备虚拟现实模块的印刷设备实时维护系统，可在无网络服务情况下实现印刷设备远程维护功能；“专利号201410109969，一种印刷设备远程故障监测系统及方法”，其主要描述了现场设备、监控服务器和远程访问端三者之间的通信连接。三者共同的问题是仅描述远程诊断子系统间的连接及通信方式，未涉及印刷设备具体诊断算法及实施流程。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述技术问题而提供一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法，包括现场数据采集平台、数据和系统维护中心、印刷设备监测及服务平台三部分，由Inernet技术实现三部分间的信息传输，其特征在于，包括以下步骤：1)印刷设备测试信号的采集；2)基于One-ClassSVM的印刷设备异常检测；3)异常检测最佳核函数及参数选择；4)故障模式识别中基础故障概率的获取；5)多传感器特征信息融合诊断方法；6)故障诊断数据库的设计；7)系统整体结构及通讯方式；8)故障诊断的远程实现；9)系统功能实现。2.所述步骤1)中对印刷设备测试信号的采集，包括离散状态信号，连续状态信号和印刷图文信息。3.所述步骤2)中One-C1assSVM异常诊断方法，只需要印刷设备正常状态样本，通过自适应学习后形成特征轮廓，之后可以识别异于该轮廓的故障状态，从而实现印刷设备异常状态检测。4.所述步骤3)中异常检测最佳核函数是选取高斯核函数作为原始数据映射到特征空间的非线性映射函数，核参数σ采用参数寻优方法，将部分原始数据作为测试数据，不断优化参数，得到最优特征轮廓。5.所述步骤3)中将正常状态下的印刷设备信号特征作为样本集，将样本集通过核函数映射到高维特征空间，同时在高维空间中寻找一个以a为圆心，以R为半径的超球体，并引入松弛变量ξi，使得超球体尽可能包含所有数据样本，同时为了减少判断误差，需要该超球体容积尽量小，通过优化公式(1)得到包含大多数目标训练样本的超球ε(R，a，ξ)，如公式(1)：式(1)中：l为样本数；Φ(xi)为输入样本xi的映射函数；a为高维空间中的某一圆心，R为超球半径，v作为一种折中尺度，可通过印刷设备实际运行情况选取。减小v值，可将数据尽可能放入球内；增大v值，可尽量缩小球半径，以保证判别准确性。使用Lagrange函数，并引入核函数得到该优化问题的对称解，如公式(2)：式(2)中，对应αi＝0的样本在超球内；对应的样本在超球面上，故称ai称为支持向量。K(xi，xj)＝<Φ(xi)·Φ(xj)>为核函数。引入判决函数f(x)，如公式(3)：作为判别新样本的准则，判断高维空间样本点与超球体中心的距离，即当f(x)≤0，为印刷设备状态正常；反之，状态异常。6.所述步骤4)中采用多类支持向量机逐一投票的方式来获取印刷设备故障诊断基础概率，每类故障票数和总票数之比为为信号特征对应第j种故障的基本概率p(j)如公式(5)。其中，V(j)为最终每类票数，m为故障样本个数，j＝1，2，…，m。7.所述步骤5)中假设印刷设备远程故障诊断系统中，总共获取有N个传感器信号特征，用于识别一个印刷设备故障，可能的故障类型有M个，则印刷设备故障识别的基础概率分配可用N×M的矩阵AP来表示，如公式(6)：式(6)中，pij表示第i个传感器信号特征得出第j种故障的基础概率，故矩阵每一行元素之和为1，即pi1+pi2+pi3+…piM＝1。其中i＝1，2，…，N，j＝1，2，…，M如果第c个传感器信号特征与第d个传感器信号特征进行信息诊断融合，则将矩阵AP中代表第c个传感器信号特征诊断概率的行向量转置与代表第d个传感器信号特征诊断概率的行向量相乘，得到M×M的融合矩阵AR，如公式(7)：矩阵中，可以将主对角线上元素对故障Tj识别的决定因子Zj，如公式(8)：Zj＝pcipdj＝MRij(8)而非对角线上元素的总和为不确定因子Kcd，如公式(9)：故障Tj影响因子的元素之和为总影响因子Jcd，如公式(10)：因此，将第c个传感器信号特征与第c个传感器信号特征进行信息融合后，故障Ti的综合影响因子Qj如公式(11)：Qj＝Zj+Kcd×Jcd(11)假设印刷设备远程故障诊断系统中，布置有E个传感器，能够得到F个信号特征，然后信号特征之间依次两两进行信息融合，并通过式(11)计算各个故障综合影响因子(如第j种故障的综合影响因子依次为Q12j、Q23j、Q34j、...、QF1j)最后将得到的每个故障的综合影响因子线性相加，得到故障的最终影响因子(如第j种故障的综合影响因子为Qj＝Q12j+Q23j+Q34j+…+QF1j)。其中每个信号特征均被使用两次，且融合时间与信号特征数量成线性关系。在印刷设备远程故障诊断系统中，将最终影响因子Qj作为故障分类及诊断的主要标准，系统选取最终影响因子排名前三位的故障名称显示给印刷设备制造商或印刷设备使用者，以指导其进行故障维修，并给出故障诊断的准确性用于参考。如诊断出有可能的故障类型有k种，最终影响因子排名前三的分别是故障1、故障2和故障3，对应的准确性Zj分别如公式(12)、(13)、(14)：其余故障准确性如公式(15)：8.所述步骤7)和步骤8)中整个系统结构由现场数据采集平台(印刷设备使用者)、印刷设备监测及服务平台(印刷设备制造商)、数据和系统维护中心(印刷设备故障诊断中心)三部分组成，由Internet技术实现三部分的信息传输，并将MatlabWebServer技术嵌入Web服务器，使异地印刷设备制造商可调用Matlab软件实现远程故障诊断及测点信号显示。9.所述步骤9)中印刷设备制造商或远程专家可通过印刷设备远程故障系统实现的功能有：可查看各个测点特定时刻的信号及特征图形，包括时域图、频域图、功率谱密度函数以及概率密度函数等图形，并显示关键点数据，为印刷设备远程专家提供诊断依据；原始测试信号经小波去噪后，计算各信号的各个特征值填入对应的特征矩阵，包括偏度指标、峭度指标等以及部分印品质量参数，用于进行异常检测及故障识别；显示印刷设备诊断结果及维修维护建议等。该专利技术的有益效果在于：本专利技术通过提供一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，以测试信号数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，包括现场数据采集平台、数据和系统维护中心、印刷设备监测及服务平台三部分，由Inernet技术实现三部分间的信息传输，其特征在于，包括以下步骤：1)印刷设备测试信号的采集；2)基于One‑Class SVM的印刷设备异常检测；3)异常检测最佳核函数及参数选择；4)故障模式识别中基础故障概率的获取；5)多传感器特征信息融合诊断方法；6)故障诊断数据库的设计；7)系统整体结构及通讯方式；8)故障诊断的远程实现；9)系统功能实现。

【技术特征摘要】
1.一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，包括现场数据采集平台、数据和系统维护中心、印刷设备监测及服务平台三部分，由Inernet技术实现三部分间的信息传输，其特征在于，包括以下步骤：1)印刷设备测试信号的采集；2)基于One-ClassSVM的印刷设备异常检测；3)异常检测最佳核函数及参数选择；4)故障模式识别中基础故障概率的获取；5)多传感器特征信息融合诊断方法；6)故障诊断数据库的设计；7)系统整体结构及通讯方式；8)故障诊断的远程实现；9)系统功能实现。2.根据权利要求1所述的一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，其特征在于：所述步骤1)中对印刷设备测试信号的采集，包括离散状态信号，连续状态信号和印刷图文信息。3.根据权利要求1所述的一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，其特征在于：所述步骤2)中One-ClassSVM异常诊断方法，通过采集少量印刷设备正常状态，经自适应学习后形成特征轮廓，之后识别异于该轮廓的故障状态，从而实现印刷设备异常状态检测。4.根据权利要求1所述的一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，其特征在于：所述步骤3)中异常检测最佳核函数是选取高斯核函数作为原始数据映射到特征空间的非线性映射函数，核参数σ采用参数寻优方法，将原始数据一部分作为测试数据，不断优化参数，得到最优特征轮廓。5.根据权利要求1所述的一种基于信号测试的印刷设备远程故障诊断方法及系统，其特征在于：所述步骤3)中针对印刷设备典型故障的异常检测方法，将正常状态下的印刷设备信号特征作为样本集，将样本集通过核函数映射到高维特征空间，同时在高维空间中寻找一个以a为圆心，以R为半径的超球体，并引入松弛变量ξi，使得超球体尽可能包含所有数据样本，同时为了减少判断误差，需要该超球体容积尽量小，通过优化公式(1)得到包含大多数目标训练样本的超球ε(R，a，ξ)，如公式(1)：式(1)中：l为样本数；Φ(xi)为输入样本xi的映射函数；a为高维空间中的某一圆心，R为超球半径，v作为一种折中尺度，可通过印刷设备实际运行情况选取。减小v值，可将数据尽可能放入球内；增大v值，可尽量缩小球半径，以保证判别准确性。使用Lagrange函数，并引入核函数得到该优化问题的对称解...

【专利技术属性】
技术研发人员：王仪明，许文才，武淑琴，柴承文，乔锌，焦琳青，
申请(专利权)人：北京印刷学院，
类型：发明
国别省市：北京,11