印刷设备隐患智能辨识与评估技术

第1章 绪论 001
1.1 印后设备及其状态检测的基本情况 001
1.2 印后设备隐患辨识的研究现状 003
1.2.1 印后设备及其状态辨识 003
1.2.2 隐患辨识和评估方法 006
1.2.3 基于区域估计的理论和方法 007
1.2.4 存在的主要问题 009
1.3 本书提出的解决途径 010 第2章 基于区域估计的隐患辨识和评估方法体系 013
2.1 基本概念及描述 013
2.2 基于区域估计的隐患辨识和评估方法体系框架 017
2.2.1 印后设备智能隐患辨识的基本思路 018
2.2.2 印后设备智能隐患辨识的技术实现 019
2.3 关键技术问题 020
2.3.1 基于模型的区域估计方法 021
2.3.2 数据驱动的区域估计方法 023
2.4 安全裕度 028
2.4.1 安全裕度的概念和内涵 028
2.4.2 距离计算方法 030
2.4.3 *小距离求解 034
2.4.4 安全裕度计算示例 042 第3章 基于多值分类区域估计的状态辨识方法 044
3.1 基于振动信号分解的状态特征提取方法 044
3.1.1 印后设备常用滚动轴承 044
3.1.2 轴承振动信号的分解 049
3.1.3 状态特征提取 055
3.2 基于支持向量机的区域估计 063
3.2.1 SVM 分类器构造 063
3.2.2 基于 SVM 区域估计的状态辨识试验及分析 066
3.3 基于区间二型模糊理论的区域估计 082
3.3.1 二型模糊理论及其分类器设计 082
3.3.2 基于 IT2FCM 区域估计的状态辨识试验及分析 092 第4章 基于单值分类区域估计的状态辨识方法 100
4.1 正常域单值边界的基本概念 101
4.2 基于快速凸包生成的正常域估计 102
4.2.1 凸包理论 102
4.2.2 基于快包法的正常域估计试验及结果分析 105
4.3 基于支持向量数据描述的正常域估计 109
4.3.1 支持向量数据描述 109
4.3.2 基于粒子群的 SVDD 参数优化 115
4.3.3 基于支持向量数据描述的正常域估计试验及结果分析 122 第5章 基于状态监测的剩余寿命预测方法 127
5.1 基于状态监测的寿命预测方法 128
5.1.1 基于状态特征的直接映射方法 129
5.1.2 基于统计回归的方法 130
5.1.3 基于相似性的方法 131
5.2 比例风险模型 132
5.2.1 基本形式 133
5.2.2 样本数据 134
5.2.3 参数估计 134
5.2.4 寿命预测 136
5.3 实例验证及结果分析 137
5.3.1 基于直接映射方法的剩余寿命预测 139
5.3.2 基于 PHM 的剩余寿命预测 146 第6章 印后设备寿命预测与运维决策一体化方法探索 151
6.1 状态检测、寿命预测、运维决策的一体化研究现状 151
6.1.1 状态检测与维修决策联合研究 152
6.1.2 寿命预测与维修决策联合研究 153
6.2 寿命预测与运维决策一体化方法的研究设想 154
6.3 寿命预测与运维决策一体化方法的技术方案 155
6.4 寿命预测与运维决策一体化方法的研究目标 159 参考文献 163