一种基于SVM的高速印刷机振动信号故障特征提取方法

摘要

本发明涉及一种基于SVM的高速印刷机振动信号故障特征提取方法。根据印刷机典型故障的特征及通过内置传感器、外置传感器及印刷品获取的三种信息，建立了印刷机典型故障特征参数集。采用SVM方法建立了印刷机故障诊断模型。根据印刷机故障非线性可分的特点，确定了适用于印刷机典型故障的核函数。以某型多色平版印刷机为测试对象，针对各色组套印精度不一致问题，通过现场测试获取了动态信号、信号特征提取、网格参数寻优，完成了模块化多色印刷机色组间套印故障的识别与分类。该方法可作为远程状态监测及故障诊断的技术，适用于大多数类型的印刷机。

主权项

一种基于SVM的高速印刷机振动信号故障特征提取方法，其特征在于，包括如下三个步骤：S1、特征参数的提取。通过对印刷机内置控制信号、外置传感器信号以及印品信息进行采集、处理，提取其中的故障特征参数并归类，构件出多个证据体子空间。根据印刷机故障特点，优先处理内置控制信号及视频图像信号。S2、SVM局部初步诊断及结果。基于各证据体子空间搭建相应的SVM局部诊断子模块，并对诊断结果进行分析。a、权重系数的获取。将各故障模式样本输入已搭建好的SVM局部诊断子模块，得到混淆矩阵，再对混淆矩阵进行分析处理得到诊断可靠度，计算得到各证据体对各故障模式的权重系数。b、基本概率的获取。根据标准SVM判别模式，得到每一组SVM局部诊断的判别矩阵，再对判别矩阵进行进一步分析得到各SVM局部诊断体的隶属度，最后由隶属度决定基本概率。S3、加权融合诊断。得到多个证据体的加权概率，并对多个证据体的加权概率分配结果进行加权组合，从而得到最后的诊断结果。