為更好地實現(xiàn)印刷機械行業(yè)數(shù)字化、智能化和綠色化的轉型升級，加強印后設備的在線狀態(tài)監(jiān)測和評估、壽命預測以及運行維護的效率和水平，本書在介紹印后設備及隱患智能辨識的相關知識和研究現(xiàn)狀基礎上，以印后設備滾動軸承為例，介紹并探討基于區(qū)域估計的隱患辨識和評估方法體系、基于多值分類和單值分類的區(qū)域估計狀態(tài)辨識方法，并進一步介紹了基于狀態(tài)監(jiān)測的剩余壽命預測方法，研究了印后設備壽命預測與運維決策一體化方法等。
本書內容技術新穎，可供機械工程、安全工程等相關專業(yè)的科研人員、高校師生閱讀，亦可作為印刷機械設備診斷和維護領域的工程師進行應用實踐的參考用書。
第1章 緒論 001
1.1 印后設備及其狀態(tài)檢測的基本情況 001
1.2 印后設備隱患辨識的研究現(xiàn)狀 003
1.2.1 印后設備及其狀態(tài)辨識 003
1.2.2 隱患辨識和評估方法 006
1.2.3 基于區(qū)域估計的理論和方法 007
1.2.4 存在的主要問題 009
1.3 本書提出的解決途徑 010
第2章 基于區(qū)域估計的隱患辨識和評估方法體系 013
2.1 基本概念及描述 013
2.2 基于區(qū)域估計的隱患辨識和評估方法體系框架 017
2.2.1 印后設備智能隱患辨識的基本思路 018
2.2.2 印后設備智能隱患辨識的技術實現(xiàn) 019
2.3 關鍵技術問題 020
2.3.1 基于模型的區(qū)域估計方法 021
2.3.2 數(shù)據(jù)驅動的區(qū)域估計方法 023
2.4 安全裕度 028
2.4.1 安全裕度的概念和內涵 028
2.4.2 距離計算方法 030
2.4.3 最小距離求解 034
2.4.4 安全裕度計算示例 042
第3章 基于多值分類區(qū)域估計的狀態(tài)辨識方法 044
3.1 基于振動信號分解的狀態(tài)特征提取方法 044
3.1.1 印后設備常用滾動軸承 044
3.1.2 軸承振動信號的分解 049
3.1.3 狀態(tài)特征提取 055
3.2 基于支持向量機的區(qū)域估計 063
3.2.1 SVM 分類器構造 063
3.2.2 基于 SVM 區(qū)域估計的狀態(tài)辨識試驗及分析 066
3.3 基于區(qū)間二型模糊理論的區(qū)域估計 082
3.3.1 二型模糊理論及其分類器設計 082
3.3.2 基于 IT2FCM 區(qū)域估計的狀態(tài)辨識試驗及分析 092
第4章 基于單值分類區(qū)域估計的狀態(tài)辨識方法 100
4.1 正常域單值邊界的基本概念 101
4.2 基于快速凸包生成的正常域估計 102
4.2.1 凸包理論 102
4.2.2 基于快包法的正常域估計試驗及結果分析 105
4.3 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的正常域估計 109
4.3.1 支持向量數(shù)據(jù)描述 109
4.3.2 基于粒子群的 SVDD 參數(shù)優(yōu)化 115
4.3.3 基于支持向量數(shù)據(jù)描述的正常域估計試驗及結果分析 122
第5章 基于狀態(tài)監(jiān)測的剩余壽命預測方法 127
5.1 基于狀態(tài)監(jiān)測的壽命預測方法 128
5.1.1 基于狀態(tài)特征的直接映射方法 129
5.1.2 基于統(tǒng)計回歸的方法 130
5.1.3 基于相似性的方法 131
5.2 比例風險模型 132
5.2.1 基本形式 133
5.2.2 樣本數(shù)據(jù) 134
5.2.3 參數(shù)估計 134
5.2.4 壽命預測 136
5.3 實例驗證及結果分析 137
5.3.1 基于直接映射方法的剩余壽命預測 139
5.3.2 基于 PHM 的剩余壽命預測 146
第6章 印后設備壽命預測與運維決策一體化方法探索 151
6.1 狀態(tài)檢測、壽命預測、運維決策的一體化研究現(xiàn)狀 151
6.1.1 狀態(tài)檢測與維修決策聯(lián)合研究 152
6.1.2 壽命預測與維修決策聯(lián)合研究 153
6.2 壽命預測與運維決策一體化方法的研究設想 154
6.3 壽命預測與運維決策一體化方法的技術方案 155
6.4 壽命預測與運維決策一體化方法的研究目標 159
參考文獻 163
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