一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201711215783.5
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G01H17/00;G01M13/00;G06F17/50
申请日期：
2017-11-28
申请人：
西安理工大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法
申请号	CN201711215783.5	申请日期	2017-11-28
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2018-05-22	公开/公告号	CN108062514A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;1;H;1;7;/;0;0;;;G;0;1;M;1;3;/;0;0;;;G;0;6;F;1;7;/;5;0查看分类表>
申请人	西安理工大学	申请人地址	陕西省西安市金花南路5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安理工大学	当前权利人	西安理工大学
发明人	邓瑞;徐卓飞;侯和平;丁继业
代理机构	西安弘理专利事务所	代理人	胡燕恒

摘要

本发明公开了一种基于三维谱图分析的胶印机墨辊故障诊断方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，采集印刷机胶辊两端轴承正常状态和故障状态下的振动信号，同时构建与故障信号相对应的仿真信号；步骤2，对采集到的振动信号及对应的仿真信号进行分析和处理，建立三维图像；步骤3，采用灰度共生矩阵的方法对振动信号的三维图像进行特征提取，并对灰度共生矩阵的纹理方向特征进行加权处理；步骤4，采用BP神经网络对加权处理过的特征分别进行识别分类，准确识别出不同故障的特征。本发明方法有效提高了故障诊断正确的概率，保证了印刷机正常稳定的工作，节约了大量时间，生产效率显著提高。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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