[发明专利]一种印刷装备关键部件的隐患评估方法在审
申请号: | 201710838037.5 | 申请日: | 2017-09-18 |
公开(公告)号: | CN107729612A | 公开(公告)日: | 2018-02-23 |
发明(设计)人: | 张媛;杜艳平;高振清;朱磊;秦勇;贾利民 | 申请(专利权)人: | 北京印刷学院 |
主分类号: | G06F17/50 | 分类号: | G06F17/50 |
代理公司: | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司11467 | 代理人: | 卫麟 |
地址: | 102600 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 印刷 装备 关键 部件 隐患 评估 方法 | ||
技术领域
本发明涉及印刷装备状态监测技术领域,尤其涉及一种印刷装备关键部件的隐患评估方法。
背景技术
目前,多数的大型印刷装备尚未应用在线状态识别和监控技术,仍是采用基于人工的离线和定期检查手段,仅仅能够做到事故后处理和定性分析,无法对装备和其中关键零部件进行实时、动态、定量的运行状态评估。此外,由于印后装备具有多样化和更新快的特点,传统的检查手段无法跟上装备功能和结构的升级速度。因此,建立一套相对普适的大型印刷装备隐患状态评估和分析方法是保障印刷生产的安全高效和最大化发挥装备效能的必要工作。
要保障大型印刷装备整体系统的安全运行,必须首要保证其中关键和核心零部件处于正常运行状态。据统计,滚动轴承、齿轮箱等关键部件是大型印刷装备在内的复杂机械装备中使用最频繁且故障率最高的零部件,因此,从关键部件的状态监测和隐患评估入手,首先完成运行安全关键零部件的隐患评估,是当前亟待解决的首要关键技术问题。
目前,国内外针对印刷装备的隐患评估研究较少,相关研究工作更多地集中在故障处理和信息采集等方面。在印刷装备关键部件的状态评估方面,在实际的生产现场,工程师们主要根据印刷品质量问题(如墨杠、磨毛等)通过专家经验对印刷装备旋转部件的工作状态进行粗判;在理论研究方面,主要从印品质量的角度关注旋转部件对印刷压力和纸张张力等的影响,现有成果基本集中在基于动力学分析和基于振动测试的直接方法,以及基于图像识别的间接方法。
目前,针对“隐患”的研究成果主要集中两个方面:一是在矿业和电气等领域的事故隐患分级、风险评估体系、企业安全管理策略研究等宏观方面;二是针对某类设备运行状态的早期故障辨识和隐患监测等微观问题。目前,后者相关研究成果较为丰富,而前者在印刷装备领域未见开展。
发明内容
本发明的目的是针对印刷装备关键部件隐患评估问题,提出了基于区域估计的方法。本发明可以为印刷装备关键部件的隐患辨识和评估提供一种新方法,为解决印刷装备和系统的实时状态评估提供技术支持和指导。
本发明将具体研究对象(如滚动轴承或齿轮箱等某一印刷装备关键部件)的运行状态分为正常、异常两种情况。用运行状态变量所构成的一个空间表征研究对象的全部运行状态,而其中的正常和异常两种情况分别对应整个空间的不同区域,正常状态对应的空间区域认定为正常域,异常状态对应的空间区域认定为异常域。
本发明定义正常域(Normal Region,NR)是一种从域的角度描述系统整体可正常稳定运行区域的定量模型。在印刷装备关键部件状态评估的研究中,正常域是一个在研究对象各运行状态相关变量(如振动、速度、位移、提取的状态特征等)所确定的空间内,用于评价研究对象运行状态是否正常的区域。具体到某一具体的研究对象,正常域是指在该对象运行状态相关变量(不同的研究对象,其运行状态相关变量亦不相同)所确定的空间内,用于评价当前对象的运行状态是否正常的区域。
若对象的运行状态落在正常域内,则表示对象的运行状态是健康的正常的,隐患等级较低,若当对象的运行状态落在除正常域以外的其他区域,可能有两种情况,其一是对象已经处于故障的运行状态,且这一故障将导致非安全事件(如事故)的发生,此时隐患等级高,其二是对象虽然已经处于不健康不正常的运行状态,但其不会直接导致非安全事件的发生,此时隐患等级中等。
如图1所示,若研究对象运行状态位于正常域(图中绿色所示区域)内,则可判定研究对象运行是正常的,否则认为研究对象运行异常;若有隐患发生或外部干扰,可能导致对象运行状态临近正常域边界,说明对象可能存在隐患,有发生故障的趋势,需要及时采取相关预防控制措施,使对象运行状态远离正常域边界(如图中虚线箭头所示);若对象运行状态在正常域边界的临近位置时,没有及时正确地采取防控措施,则对象运行状态将会进一步恶化,最终发生故障,演化至异常域(如图中故障轨迹所示),进而导致事故发生。
从区域与空间划分的角度来说,是通过估计空间中的边界,由边界将空间划分成不同区域。当仅需区分正常状态和异常状态时,只需估计出一条正常域边界(如图1),将运行状态相关变量空间划分为两个区域即可。此时的区域边界可用如下的分类决策函数表示即可
f(X)=sign[Bound(X)] (1)
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