一、卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(一)（论文文献综述）
侯和平[1]（2016）在《基于多源信息的印刷机故障诊断方法的研究》文中提出印刷机是集机、光、电、液、气、控制、化学、网络等技术于一体,并且结构复杂的精密机电产品,在知识传承、产品包装、有价证券、印刷电子等领域具有广泛的应用,对推动社会文明的进步和人类社会信息的交流发挥了重要的作用。本文通过设计特殊的故障图像标识,从图像信息中挖掘印刷机关键机构运行状态的信息,提取图像标识的特征来研究表征关键机构的运行状态进行故障的识别与诊断,开发了故障标识的在线测试装置进行了实验验证;从声音信息和振动信息等多源信息入手,研究了印刷机定位机构、重要的传动件齿轮和轴承机构的故障特征的提取方法,构建了印刷机诊断系统。主要的研究成果有:（1）提出了基于Radon变换与灰度投影积分极值方法的矩形检测方法,解决了印刷套印标识直线检测精度不高以及标识歪斜带来的误差问题。该方法通过提取套印直线标记中直线到矩形边框的距离,计算偏差量的标准差来反演印刷机定位装置或咬纸机构的运行状态,为在机进行印刷机定位部件的故障诊断提供了可靠的信息来源。（2）提出了基于顶帽变换的网点覆盖率计算方法,用于解决利用50%网点图像进行印刷机滚筒部件及墨辊部件状态监测受光照不均以及网点覆盖率提取精度不够等问题。该方法在提取网点面积大小的同时,消除了光照不均对通过印刷图像提取准确的网点面积值得影响,通过实验对该方法与密度计的测量值进行对比,实验结果表明该方法在网点的亮调区和暗调区提取网点面积的精度更高,可以实现在线计算,避免人工计算的误差和劳动强度。此方法为全画面提取印刷网点的面积提供一种新的研究思路。（3）提出了一种基于本征模式分量符号化的轴承故障特征提取方法,解决了印刷机中的关键传动部件轴承、齿轮等关键零件易发生故障且故障难以分离等问题。该方法首先对原始采集到的信号进行拓延,进行模式EMD分析,截取信号的拓延部分;在确保IMF可靠性的前提下对分量进行符号化,进行编码,重构分量以表征其变化趋势,提取信息熵;结合模式识别方法对印刷机的轴承与齿轮故障实现分类,完成未知故障的诊断。该方法在保留自适应分析传统优势的基础上,可以有效减少信息计算量、提高计算的效率、减少冗余信息,为印刷装备这类大型集成印刷装备的特征集计算提供理论基础。（4）提出了基于流形学习的多源特征融合的方法,应对解决复杂工况下印刷机的关键零部件故障诊断仅仅依赖单一信息源进行分析依然受到一定限制等问题。在振动信号的基础上引入声音信号,与振动信号构成多源信息源,利用本征模式符号熵实现多源信息融合,构建了相应的融合特征集,通过引入流形结构进行多源信息的本征模式符号化特征集融合,结合支持向量分类模型量化LE方法的特征提取效果,实现不同状况下的轴承故障分类。实验结果表明,将该方法应用到印刷机轴承和齿轮的故障诊断研究,融合了振动信息和声音信息的多源信息进行故障诊断,明显提高了故障分类和故障识别。（5）构建了基于知识规则和图像信息的印刷机故障诊断分析系统,把握了印刷机产品中蕴含大量机构状态信息以及积累的大量人工知识经验等信息源。研究了基于灰度共生矩阵的印刷画面特征提取方法,基于主元分析的冗余信息去除方法以及基于支持向量机的决策网络的构建方法,开发了基于画面的印刷机故障诊断分析系统,通过实验验证了诊断的可靠性。本研究从图像信息、振动信息和声音信息入手,对印刷机的关键零部件进行了故障特征的提取方法、故障识别的研究,构建了故障诊断分析系统,并通过实验验证诊断的可行性,取得了比较理想的诊断效果。所提出的故障特征提取以及诊断方法为大型复杂集成机电设备的故障诊断提供了理论基础。
杨海奎[2]（2013）在《印刷机械系统测试及可靠性试验研究》文中进行了进一步梳理机械零部件可靠度随着时间、磨损、疲劳的变化而变化。为解决印刷机可靠性指标不能短时间获取的难点，本文在分析了印刷机的故障类型及原因的基础上，提出了基于振幅、频率、功率密度谱、局部应变等测试信息的可靠性，并以印刷机的典型零件进行了可靠性设计。研究结果为印刷机进行振动故障诊断、可靠性评价及可靠性设计提供参考依据。本课题主要内容如下:1、印刷机的系统测试，分析印刷机的主要故障类型及成因，介绍与印品有映射关系的动态参数及其测试方法，为印刷机动态参数的系统测试提出从加工装配到印刷工艺的测试方案。2、介绍了可靠性指标及其计算方法等印刷机可靠性分析的基本理论，随后提出了振幅、频率、功率密度谱、局部应变等基于测试信息的可靠性评价指标，以套印不准为实例，计算了各印刷机状态参数对套印误差的贡献量，提出以印刷品的印品质量为统计样本的印刷机可靠性分析，此方法避免了以常规零件损坏为统计量样本数据缺乏且不易短时间获取的缺点。3、通过印刷机系统测试找到印刷的薄弱环节，随后以印刷机机组连接处的横梁为例，计算出印刷机按照该故障的可靠度，介绍从克服系统薄弱环节入手的可靠性设计方法
管力明[3]（2009）在《胶印质量智能控制技术研究》文中研究说明数字化、智能化是目前印刷业的发展趋势,本文采用模糊逻辑和神经网络控制、事例专家系统和遗传算法等智能控制技术,对胶印质量控制进行了系统的研究;并对胶印生产中的印刷品色彩在线检测、胶印机输纸机构无轴同步控制等关键技术进行了探索性研究。在生产试验分析及总结印刷领域专家实践经验的基础上,系统地构建了胶印质量评价指标体系,建立了指标评价参数;全面分析了胶印生产过程和质量影响因素,以及控制的要求与特性。详细讨论了将层次分析法和模糊评判法相结合应用于印刷品质量综合评价中。建立了印品质量评价的多层次模糊综合评价的基本理论框架。所建立的多层次模糊综合评价方法不但对印品质量中的各一级指标给出评价,而且反映了各测量指标对印品质量的影响,从而更能对印品质量整体状态做出合理、科学的评价。在分析印刷色彩还原及其品质影响因素的基础上,提出采用近红外光谱技术测量印刷品颜色,并建立偏最小二乘的数据分析模型对印刷品颜色进行预测,从而为实现在线检测印刷品颜色奠定研究基础。实验研究结果表明,采用近红外光谱分析技术和PLS建模方法可以非常准确地测量印刷品的颜色值,为印刷生产过程中印刷品颜色的近红外光谱在线测量与优化控制创造了条件。结合单张纸输纸机多轴传动系统的特点,提出一种基于无轴单张纸输纸系统的混合同步控制算法,为高速稳定的无轴单张纸输纸机研制提供理论基础和技术支持,为无轴传动技术更广泛地应用于印刷工业生产提供了很好的理论基础。根据胶印过程与质量控制的特性,本文首次提出了胶印质量的模糊神经网络控制方法,详细论述了所提出的控制方法实现的设计思路、设计方案,并在此基础上,提出了系统设计中的知识表示、事例库的组织以及系统求解策略等关键问题的解决方案。最后本文从工程实现的角度出发,提出了一种胶印质量智能控制技术的实现方案,该方案对实际工程应用具有指导意义。
韩彦岭[4]（2005）在《面向复杂设备的远程智能诊断技术及其应用研究》文中进行了进一步梳理以制造业全球化、市场竞争激烈化为趋势的制造业发展大环境下,制造企业要赢得竞争,产品质量是核心,优质服务是保障。为适应制造业的发展趋势,企业服务的理念从内容到形式得到进一步扩展。故障诊断对于降低生产事故、减少经济损失、提高产品附加值、增强企业竞争力具有重要意义,成为现代企业服务的重要组成部分和研究热点。随着现代设备日益向高速度、高效率、复杂化、网络化方向发展,传统的服务方式和故障诊断技术越来越难以满足设备诊断的要求,远程化、智能化成为故障诊断研究领域的一个重要发展方向和必然趋势。本文通过对比,分析了传统故障诊断研究在技术、方法上存在的不足和局限,提出建立基于开放式公共服务平台的智能故障诊断系统体系结构,把知识工程、人工智能、分布式系统理论与技术融入复杂设备故障诊断领域,研究基于知识的智能故障诊断技术及相关理论和系统架构。 论文首先研究远程智能故障诊断系统总体架构,通过分析复杂设备故障诊断的特点及传统诊断模式的局限性,提出建立开放式公共技术服务平台,实现广域范围内技术、资源、知识的共享与集成,阐述系统体系特征与系统实现的关键技术,为远程智能故障诊断的顺利实施提供理论和方法上的支持与保证。 在研究系统总体框架的基础上,指出基于知识的智能故障诊断是本文的核心研究内容。从信息、知识、智能三者辩证关系的角度,从智能行为与自组织本质的内在相似性的论证出发,研究智能故障诊断的原理和自组织过程规划机制,从任务分解、过程双约束、知识链的形成研究分层的故障定位原理,详细阐述了智能诊断的自组织过程。 拥有知识是智能系统的重要标志,知识的数量和质量是决定智能系统性能的关键因素,由此知识获取成为基于知识的智能诊断系统的重要研究内容。传统故障诊断方法中由于知识获取的“瓶颈”,成为系统进一步向智能化、自动化方向发展的障碍。在分析复杂设备故障诊断信息特征的基础上,提出一种改进的数据挖掘过程模型,应用数据挖掘的相关技术实现诊断知识发现与自动获取,并通过实例对上述方法和过程进行了可行性与实用性验证,从理论和技术上解决了智能诊断技术发展过程中的“瓶颈”问题。 研究智能故障诊断实现过程,分析支持智能故障诊断的多个视图,从结构、行为、知识和约束四个侧面全方位、多角度剖析故障诊断过程内部信息、知识、智能的组织和运行模式,将多代理技术引入到智能故障诊断的实现过程中,从知识表达、推理技术、基于多代理的资源调度及优化等方面阐述智能诊断的自组织过程实现策略。 决策和评价是诊断过程中密切相关的两项工作,论文提出支持智能故障诊断的决策目标和对应的决策模型,建立诊断评价的指标体系及评价模型,系统地论述模糊层次评价和多层次灰色关联分析评价方法,并以此为基础进行综合评价,为智能
赵颖[5]（2002）在《卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(一)》文中研究表明本文译自由Aylesford Newsprint、MAN Roland、MEGTEC、NITTO、QTI、SCA和Sunchemical共同出版的手册。本刊将分几次刊登。
杨友忠[6]（2002）在《卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(五)》文中提出
赵颖,杨友忠[7]（2002）在《卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(四)》文中指出
杨友忠[8]（2002）在《卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(三)》文中进行了进一步梳理
赵 颖[9]（2002）在《卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(二)》文中进行了进一步梳理印刷车间的温度和湿度超出标准范围会增加断纸发生机率,还会加多其他运行问题。在非规定温度下印刷,会对所有生产要素产生负面影响,增加断纸和停机时间。
二、卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(一)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(一)（论文提纲范文）
（1）基于多源信息的印刷机故障诊断方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2 印刷机故障诊断的国内外现状 |
| 1.2.1 基于振动的印刷机故障诊断 |
| 1.2.2 基于图像信息的印刷机故障诊断 |
| 1.2.3 基于专家系统的印刷机故障诊断 |
| 1.3 主要的研究内容及章节的安排 |
| 1.3.1 主要的研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 2. 基于图像信息的印刷机异常状态监测方法研究及装置开发 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 印刷故障图像检测的理论基础 |
| 2.2.1 图像去噪 |
| 2.2.2 灰度化 |
| 2.2.3 去光照 |
| 2.3 基于RADON变换与灰度投影积分极值方法的矩形检测 |
| 2.3.1 Radon变换原理 |
| 2.3.2 矩形重构 |
| 2.3.3 相关参数的计算 |
| 2.4 基于顶帽变换的印刷网点覆盖率计算方法 |
| 2.4.1 网点覆盖率检测方法概述 |
| 2.4.2 基于顶帽变换的图像增强 |
| 2.4.3 计算实验 |
| 2.5 实验装置的开发 |
| 2.5.1 印刷标识图像检测系统的组成 |
| 2.5.2 硬件系统的组件 |
| 2.5.3 软件的设计 |
| 2.5.4 实验及结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3.基于自适应分析的多源信息特征提取方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于自适应分析的符号化特征集构建研究 |
| 3.2.1 经验模式分析及其端点效应处理 |
| 3.2.2 本征模式分量的符号化研究 |
| 3.3 印刷机关键部件的符号化特征集构建与分类研究 |
| 3.3.1 通用轴承故障诊断研究 |
| 3.3.2 印刷机轴承故障分析 |
| 3.3.3 印刷机齿轮故障分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4.基于流形学习的多源特征融合方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多源信息的获取及符号熵特征集构建 |
| 4.3 基于流形学习的特征融合 |
| 4.3.1 基于LE的故障特征集维数优化 |
| 4.3.2 多源符号熵特征集的LE分析 |
| 4.4 LE融合特征集的故障分类实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5. 基于知识模型与图像信息的印刷机专家系统的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 专家系统 |
| 5.2.1 专家系统的组成 |
| 5.2.2 知识模型的建立 |
| 5.2.3 推理机 |
| 5.2.4 知识表示 |
| 5.3 基于案例推理的印刷机故障诊断专家系统的研究 |
| 5.3.1 案例表示 |
| 5.3.2 权重的确定 |
| 5.3.3 案例推理方法 |
| 5.3.4 故障诊断系统的开发与实现 |
| 5.3.5 实验验证 |
| 5.4 基于印刷图像信息的印刷机故障诊断系统的研究 |
| 5.4.1 印刷图像特征参数的提取方法 |
| 5.4.2 印刷图像冗余信息的去除方法 |
| 5.4.3 印刷图像故障特征参数分类方法 |
| 5.4.4 故障诊断系统的设计 |
| 5.4.5 实验验证与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6.结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 主要的创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（2）印刷机械系统测试及可靠性试验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可靠性研究现状 |
| 1.3 印刷机测试的国内外现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 故障类型判别与动态测试方法研究 |
| 2.1 印刷机故障类型及故障原理分析 |
| 2.2 印刷机动态参数的系统测试方案的确定 |
| 2.3 测试方法及数据处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于测试的印刷机可靠性分析模型的构建 |
| 3.1 可靠性基本理论 |
| 3.2 基于测试的印刷机可靠性指标分析 |
| 3.3 基于测试的印刷机套印可靠性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于印刷典型零件可靠性设计 |
| 4.1 某机型印刷机问题描述及诊断分析 |
| 4.2 结构改进设计 |
| 4.3 可靠性设计效果的验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文研究的主要成果 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（3）胶印质量智能控制技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 生产过程质量检测与控制 |
| 1.2.2 智能控制技术的发展 |
| 1.2.3 印刷过程与质量检测控制 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第二章 胶印质量特性分析 |
| 2.1 胶印过程特性分析 |
| 2.2 胶印质量控制的胶印过程参数分析 |
| 2.3 胶印质量特性分析及评价指标体系的构建 |
| 2.3.1 印刷品质量的内涵 |
| 2.3.2 胶印质量控制指标体系的构建 |
| 2.4 胶印质量控制指标参数设计 |
| 2.5 印刷质量控制特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 印刷品质量的综合评价 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 模糊层次综合评价算法 |
| 3.2.1 基于层次分析法的综合评价 |
| 3.2.2 模糊综合评价 |
| 3.2.3 印刷品质量模糊综合评价 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 印刷品色彩还原品质在线检测技术 |
| 4.1 印刷色彩还原机理 |
| 4.2 色彩还原品质的影响因素 |
| 4.2.1 网点增大 |
| 4.2.2 实地密度 |
| 4.2.3 印刷反差与叠印率 |
| 4.3 基于近红外光谱的印刷品色彩还原检测 |
| 4.3.1 检测原理 |
| 4.3.2 实验仪器与材料 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.3.4 本章小结 |
| 第五章 胶印机输纸机构无轴同步控制技术 |
| 5.1 绪论 |
| 5.2 输纸机运动控制要求与控制方案设计 |
| 5.2.1 速度环设计 |
| 5.2.2 位置环设计 |
| 5.3 系统仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 胶印质量智能控制的总体设计及关键技术研究 |
| 6.1 胶印质量智能控制的总体要求 |
| 6.2 胶印质量智能控制总体设计 |
| 6.3 胶印质量智能控制关键技术研究 |
| 6.3.1 胶印质量智能控制的知识表示 |
| 6.3.2 胶印质量智能控制系统的事例库设计 |
| 6.4 胶印质量智能控制技术的求解策略 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 胶印质量智能控制的模糊神经网络控制策略研究 |
| 7.1 模糊神经网络基本结构 |
| 7.2 胶印质量智能控制的模糊神经网络架构 |
| 7.2.1 胶印质量智能控制的模糊神经网络输入 |
| 7.2.2 胶印质量智能控制的模糊神经网络输出 |
| 7.3 胶印质量智能控制的模糊神经网络算法设计 |
| 7.3.1 传统的模糊神经神经网络学习算法 |
| 7.3.2 基于遗传算法的胶印质量智能控制的模糊神经网络学习算法 |
| 7.3.3 仿真实验 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 胶印质量智能控制技术的实现与仿真 |
| 8.1 胶印质量智能控制的软件流程及实现 |
| 8.1.1 胶印质量智能控制系统的软件流程 |
| 8.1.2 胶印质量智能控制系统的软件实现 |
| 8.2 系统仿真试验 |
| 8.3 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 总结 |
| 9.2 进一步研究工作的展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间研究成果 |
| 参考文献 |
| 附录A 神经网络算法的代码 |
| 附录B 神经网络学习训练算法的代码 |
（4）面向复杂设备的远程智能诊断技术及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及其研究意义 |
| 1.1.1 课题研究背景及来源 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 故障诊断技术的研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 远程故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.2 智能故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.3 故障诊断技术发展趋势 |
| 1.3 故障诊断技术的研究基础 |
| 1.3.1 代理(Agent)技术 |
| 1.3.2 数据挖掘技术 |
| 1.3.3 知识工程技术 |
| 1.3.4 人工智能技术 |
| 1.3.5 计算机网络技术 |
| 1.4 论文的主要研究内容及结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 远程智能诊断系统总体架构 |
| 2.1 复杂设备故障的内涵及其诊断原理 |
| 2.1.1 复杂设备结构的分层描述与必要定义 |
| 2.1.2 故障描述及其特征 |
| 2.1.3 故障诊断的概念及原理 |
| 2.2 故障诊断模式的变革 |
| 2.2.1 传统的故障诊断模式 |
| 2.2.2 开放式公共服务平台模式 |
| 2.3 基于开放式公共服务平台的故障诊断模式 |
| 2.3.1 基于开放式公共服务平台的故障诊断原理 |
| 2.3.2 基于开放式公共服务平台的故障诊断流程 |
| 2.4 远程智能诊断系统的总体架构 |
| 2.4.1 系统体系结构 |
| 2.4.2 系统运行结构 |
| 2.4.3 系统体系特征 |
| 2.4.4 系统关键技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于知识的智能故障诊断技术 |
| 3.1 智能理论的哲学思考 |
| 3.1.1 智能的探索和内涵 |
| 3.1.2 信息、知识和智能的辩证关系 |
| 3.2 故障诊断方法概论 |
| 3.2.1 基于解析模型的方法 |
| 3.2.2 基于信号处理的方法 |
| 3.2.3 基于知识的方法 |
| 3.3 智能行为的自组织描述 |
| 3.3.1 智能行为的理论基础 |
| 3.3.2 自组织的概念和特征 |
| 3.3.3 智能行为的自组织描述 |
| 3.4 智能故障诊断原理和自组织规划 |
| 3.4.1 基于知识的智能故障诊断原理 |
| 3.4.2 自组织过程规划 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于数据挖掘的故障诊断知识获取 |
| 4.1 知识获取技术 |
| 4.1.1 传统知识获取手段 |
| 4.1.2 故障诊断信息特点 |
| 4.2 数据挖掘技术研究 |
| 4.2.1 数据挖掘基本概念 |
| 4.2.2 数据挖掘过程模型研究 |
| 4.2.3 数据挖掘技术 |
| 4.3 基于数据挖掘的知识获取技术 |
| 4.3.1 基于粗糙集理论的知识获取 |
| 4.3.2 基于关联规则的知识获取 |
| 4.3.3 基于模糊自组织特征映射网络的知识获取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 智能故障诊断过程研究 |
| 5.1 故障诊断过程 |
| 5.2 支持智能故障诊断过程的多视图分析 |
| 5.2.1 结构视图 |
| 5.2.2 行为视图 |
| 5.2.3 知识视图 |
| 5.2.4 约束视图 |
| 5.3 智能故障诊断过程实现策略 |
| 5.3.1 智能故障诊断过程组织 |
| 5.3.2 故障诊断知识表达 |
| 5.3.3 基于知识链的诊断并行推理 |
| 5.3.4 基于多代理的自组织过程实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 智能故障诊断决策模型与评价方法 |
| 6.1 决策与评价 |
| 6.1.1 故障诊断推理决策 |
| 6.1.2 故障诊断评价 |
| 6.2 智能故障诊断决策模型 |
| 6.2.1 智能故障诊断决策目标体系 |
| 6.2.2 智能故障诊断决策模型 |
| 6.3 智能故障诊断评价的指标体系 |
| 6.3.1 智能诊断评价指标 |
| 6.3.2 智能诊断评价体系 |
| 6.4 智能故障诊断的模糊层次评价 |
| 6.4.1 模糊集合与隶属函数 |
| 6.4.2 模糊层次评价算法 |
| 6.4.3 模糊层次评价模型 |
| 6.5 灰色关联评价方法 |
| 6.5.1 灰色关联分析原理 |
| 6.5.2 多层次灰色关联分析 |
| 6.6 综合评价过程及实现 |
| 6.6.1 综合评价过程总体结构 |
| 6.6.2 实例分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 应用案例与分析 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 智能故障诊断原型系统开发 |
| 7.2.1 系统开发目标 |
| 7.2.2 系统开发环境 |
| 7.2.3 系统实现结构 |
| 7.2.4 系统实现功能 |
| 7.3 智能故障诊断系统关键技术及应用实例 |
| 7.3.1 知识获取过程 |
| 7.3.2 知识及知识表达 |
| 7.3.3 故障诊断自组织过程实现 |
| 7.3.4 诊断决策与评价 |
| 7.4 应用效果分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 论文研究成果 |
| 8.1.1 理论研究成果 |
| 8.1.2 应用研究成果 |
| 8.1.3 创新点 |
| 8.2 进一步研究方向 |
| 8.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 攻读博士学位期间获奖情况 |
| 图表清单 |
| 致谢 |
（6）卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(五)（论文提纲范文）
| 纸张分析 |
| 一、纸张内部缺陷 |
| 1.纸卷中有孔 (图1) |
| 2.纸卷上有小块粘纸现象 (图2) |
| 二、卷纸中有裂口故障 |
| 1.纤维状裂口 (图3) |
| 2.头发形裂口 (图4) |
| 3.压光形裂口 (图5) |
| 三、卷纸缺陷: |
| 1.卷纸太松 (尤其是刚开始卷纸时) |
| 2.卷纸永久性折痕 (图6) |
| 3.卷纸破裂 (图7) |
| 4.卷纸中心偏移 |
| 5.凹形或凸形卷纸 |
| 6.纸卷松动 |
| 7.纸卷边缘破裂 (图8) |
| 四、裁切缺陷 |
| 五、接纸缺陷 (图1 0) |
| 六、纸卷不均匀 |
| 1.纸卷厚度不一致 |
| 2.纸卷边缘太松 |
| 3.绳形/链形纸痕 (图1 1) |
| 七、卷纸中心孔缺陷 |
| 八、包装缺陷 |
| 九、运输、操作、存储损坏 |
| 1.递送检查 (图1 2) |
| 2.操作和存储损坏 |
| 1.纸卷中心孔被损坏 |
| 2.纸卷不圆 |
| 3.星形纸卷 |
| 4.纸卷体破坏 |
| 5.纸卷卷边、有凹痕 |
| 6.纸卷头部损坏 |
| 7.水分破坏 |
| 8.湿气起皱 |
（7）卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(四)（论文提纲范文）
| 与断纸有关的热固系统 |
| 气体转向装置（冷却和热固） |
| 1. 气压设定不对 |
| 2.在气体转向装置工作之前，机器已处于压印位置 |
| 3.气孔脏、损坏 |
| 热固干燥装置 |
| 冷却装置 |
| 冷却辊表面附有聚积物（见图4) |
| 1.树脂滴落（焦油，干燥凝结） |
| 2.飞墨 |
| 3.分界层溶剂凝结 |
| 冷却辊的温度设定 |
| 张力设置 |
| 拉纸辊未安装好 |
| 与折页有关的断纸 |
| 1.裁切中碰到接纸胶带 |
| 2.接纸末梢太长，导致折页堵纸 |
| 3.上层三角板导引辊 |
| 4. 拉纸辊 |
| 5. 裁切 |
| 6. 三角板安装角度不对，鼻尖磨损 |
| 7. 转向棒角度不对 |
| 8. 气压 |
| 9. 残余物堆积在三角板和转向棒上 |
| 10.卷筒纸张力不对 |
| 11.裁切或折页不对 |
| 12.花滚筒 |
| 13.输纸导板的安装 |
| 14.折页堵纸检测器传感元件上有污物存在 |
| 15.传送带 |
| 16.配页/折页滚筒 |
| 17.堆纸机/输出传送带与印刷速度不一致 |
（8）卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(三)（论文提纲范文）
| 与给纸装置和输纸装置有关的断纸 |
| 给纸装置 |
| 1.张力不对 |
| 2.补偿辊动作不对 (泵) |
| 3.残余物聚积在各辊子上 |
| 4.拉纸辊安装不对 |
| 输纸装置 |
| 1.输纸力太大 |
| 2.反应太快 (泵) |
| 3.残余物聚积在各辊子上 |
| 4.版台堵纸 |
| 与油墨及润湿有关的断纸 |
| 1.油墨与纸张不匹配 |
| 2.过度上墨 |
| 3.润版液过多 |
| 4.油墨粘性太高 |
| 5.油墨粘度太高 |
| 6.油墨起雾、飞墨、油墨滴落 |
| 7.油墨最佳性能 |
| 8.清洗水斗应注意: |
| 与印刷机组有关的断纸 |
| 1.开机时的纸张断裂 |
| 2.印刷停机 |
| 3.多纸路同时断纸 |
| 4.水、墨或其它物体掉落在卷筒纸上 |
| 5.印刷压力设定不对 |
| 6.橡皮布滚筒包衬太多或太少 (非走肩铁印刷) |
| 7.橡皮布 |
| 8.导引辊和对纸辊 |
| 9.印刷时纸张未对齐、不水平 |
四、卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(一)（论文参考文献）
- [1]基于多源信息的印刷机故障诊断方法的研究[D]. 侯和平. 西安理工大学, 2016(01)
- [2]印刷机械系统测试及可靠性试验研究[D]. 杨海奎. 北京印刷学院, 2013(S2)
- [3]胶印质量智能控制技术研究[D]. 管力明. 西安电子科技大学, 2009(03)
- [4]面向复杂设备的远程智能诊断技术及其应用研究[D]. 韩彦岭. 上海大学, 2005(07)
- [5]卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(一)[J]. 赵颖. 印刷杂志, 2002(S2)
- [6]卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(五)[J]. 杨友忠. 印刷杂志, 2002(11)
- [7]卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(四)[J]. 赵颖,杨友忠. 印刷杂志, 2002(08)
- [8]卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(三)[J]. 杨友忠. 印刷杂志, 2002(06)
- [9]卷筒纸印刷时的故障预防及诊断(二)[J]. 赵 颖. 印刷杂志, 2002(04)