[发明专利]一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、基于离压振动信号与合压耦合信号的差值建立耦合数学模型，在R2R单元的振动信号中剥离出由耦合信号数学模型所获取的印刷要素耦合信号，对所述印刷要素耦合信号进行提纯，并合成为双轴心轨迹线；

步骤2、对所述双轴心轨迹线图像进行抽象化，提取多层抽象化特征；

步骤3、以多层抽象化特征作为输入，基于卷积神经网络构建软故障识别网络，并输出印刷单元的软故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法，其特征在于，步骤1具体包括以下步骤：

步骤1.1、获取理想状态下R2R单元的离压振动信号、合压耦合信号；

步骤1.2、采用数值方法与傅里叶算法计算离压振动信号与合压耦合信号在不同尺度上的差异并建立对应信号的一维耦合数学模型；

步骤1.3、对正常工况下的R2R单元进行振动信号测试，得到R2R单元的振动信号；

步骤1.4、在所述振动信号中剥离出由耦合信号数学模型所获取的印刷要素耦合信号；

步骤1.5、采用自适应滤波算法对所述印刷要素耦合信号进行多角度提纯，将提纯信号按照相应关系合成为双轴心轨迹线。

3.根据权利要求1所述的一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法，其特征在于，步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1、将所述双轴心轨迹线按照抽象化过程分解为“输入-线条”、“线条-局部”、“局部-全局”三层数据规模结构；

步骤2.2、设计自动感知器稀疏准则；

步骤2.3、根据所述自动感知器稀疏准则分别构建三组稀疏化自动感知器，根据所述数据规模结构约束自动感知器，对双轴心轨迹线进行逐层抽象化；

步骤2.4、利用误差反向传播函数对各层抽象化特征进行权值计算，依据各层权值获取编码规则，将每层的解码结果视为多层抽象化特征。

4.根据权利要求3所述的一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法，其特征在于，所述自动感知器稀疏准则为：输入层是双轴心轨迹图像规格，线条信息是去除图像低频成分后的边缘数据，局部信息是边缘数据粗粒化提纯处理化后的直线段，全局特征是直线段构成的粗粒化整体。

5.根据权利要求1所述的一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法，其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1、以卷积神经网络作为网络模型，确定初始卷积层和子采样层数目，所述初始卷积层的子采样层数目为三层，分别对应线条、局部、全局三个特征；

步骤3.2、依据向前传播方式将所述多层抽象化特征进行逐层输入，并计算每层期望输出与实际输出的差值，以差异为依据进行反向传播误差计算，调整每组池化层的权值；

步骤3.3、对权值较小节点的感知器链接一组约束滤波器进行补偿运算，在其余核心节点权值不变的前提下局部反向训练，最终输出印刷单元的软故障。

6.根据权利要求5所述的一种基于双轴心轨迹的卷对卷印刷单元故障诊断方法，其特征在于，在步骤3.3之前，若所述线条、局部、全局三个层面的权值过大，则返回步骤2.2重新调节稀疏规则，直至权值满足要求。