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| 編輯推薦： |
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近年来，随着印刷行业的转型升级和包装行业的持续发展，全自动模切机、高速覆膜机等印后设备的复杂程度和自动化程度也在不断提升，但现有传统的印后设备关键部件工作状态的监测、诊断、评估相关技术和手段无法实现在线、实时、定量的运行状态监测和评估，也无法跟上设备功能和结构的升级速度。因此，建立一套相对普适的印后设备旋转部件隐患监测理论和方法是保障印后生产的安全高效和最大化发挥装备效能的必要工作。本书就对此工作进行了介绍说明，并介绍了以下创新性内容：提出了基于区域估计的隐患辨识和评估方法体系；以印后设备滚动轴承为实例，探讨了基于多值分类区域估计的状态辨识方法和基于单值分类区域估计的状态辨识方法；利用所得到的研究结果，尝试对基于状态监测的剩余寿命预测进行了研究；提出了状态检测、寿命预测和运维决策一体化的方法框架，对状态检测的应用和对剩余寿命预测方法的升级优化给出了具体研究方案，对状态检测和寿命预测的结果如何支撑运维决策提出了具体技术路线，以期能够为已有研究成果的应用落地奠定前期基础，更是为相关领域研究人员进行研究提供参考和借鉴。
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| 內容簡介： |
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为更好地实现印刷机械行业数字化、智能化和绿色化的转型升级，加强印后设备的在线状态监测和评估、寿命预测以及运行维护的效率和水平，本书在介绍印后设备及隐患智能辨识的相关知识和研究现状基础上，以印后设备滚动轴承为例，介绍并探讨基于区域估计的隐患辨识和评估方法体系、基于多值分类和单值分类的区域估计状态辨识方法，并进一步介绍了基于状态监测的剩余寿命预测方法，研究了印后设备寿命预测与运维决策一体化方法等。本书内容技术新颖，可供机械工程、安全工程等相关专业的科研人员、高校师生阅读，亦可作为印刷机械设备诊断和维护领域的工程师进行应用实践的参考用书。
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| 目錄：
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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 最小距离求解 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
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| 內容試閱：
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近年来，随着印刷行业的转型升级和包装行业的持续发展，全自动模切机、高速覆膜机等印后设备的复杂程度和自动化程度也在不断提升。在印后设备中，滚动轴承、传动齿轮等关键旋转部件的运行状态直接影响整个设备的工作状态和产品质量。目前，现有的传统的印后设备关键部件工作状态的监测、诊断、评估相关技术和手段无法实现在线、实时、定量的运行状态监测和评估，也无法跟上设备功能和结构的升级速度。因此，建立一套相对普适的印后设备旋转部件隐患监测理论和方法是保障印后生产安全高效和昀大化发挥装备效能的必要工作。
鉴于此，笔者对印后设备的智能诊断辨识、安全评估、寿命预测等方面进行了系统研究。本书内容正是基于研究成果进行梳理和总结而形成的，具体内容如下：
1.提出了基于区域估计的隐患辨识和评估方法体系。给出了正常域和异常域的概念和公式表达，分析了区域和状态的对应关系，并在此基础上搭建了基于区域估计的隐患辨识和评估方法体系框架；针对在区域边界估计这一关键技术问题，考虑研究对象模型可否获取的两种情况，分别提出了基于模型的和数据驱动的区域估计方法，并给出了两种方法的基本思想、实现步骤和关键技术流程；针对基于区域估计的状态评估问题，提出采用安全裕度作为定量化评价指标，给出了基于广义距离的安全裕度计算方法，为定量化隐患评估提供基础技术支撑。
2.在可获取较完备故障 /异常状态数据集的情况下，以印后设备滚动轴承为实例，探讨了基于多值分类区域估计的状态辨识方法。介绍了基于滚动轴承振动信号进行时域、能量、熵的状态特征提取算法，梳理了状态特征提取步骤；探讨了基于有监督机器学习算法——支持向量机的多值分类区域估计方法，构造了基于有向无环图的多分类支持向量机模型；探讨了基于无监督机器学习算法——区间二型模糊聚类的多值分类区域估计方法，构造了区间二型模糊 C 均值聚类模型；采用实际滚动轴承的振动数据对有监督和无监督的两种区域估计方法进行试验验证，试验结果表明此两种方法的辨识正确率均在 0.85 以上。
3.在无法获取故障/异常状态数据集的情况下，仍以印后设备滚动轴承为实例，探讨了基于单值分类区域估计的状态辨识方法。介绍了正常域单值边界的基本概念和内涵；考虑计算量、边界保守程度等因素，分别提出了基于快速凸包生成和基于支持向量数据描述的两种正常域单值边界估计方法；仍采用滚动轴承振动数据对两种单值分类方法进行试验验证，结果表明两种方法均能完成正常域边界的估计，且前者计算量小但边界偏保守，后者计算复杂但边界弹性范围较大。
4.综合叙述了两类基于状态监测的寿命预测方法，并着重介绍了基于经验的方法。详细介绍了比例风险模型的基本形式、样本数据、参数估计、寿命预测等部分，给出了详细的剩余寿命预测计算方法，并测试了基于比例风险模型的剩余寿命预测性能，测试结果显示基于比例风险模型的预测精度较高，可较好地预测剩余寿命变化趋势。
5.提出了状态检测、寿命预测和运维决策一体化的方法框架，对状态检测的应用和对剩余寿命预测方法的升级优化给出了具体方案，对状态检测和寿命预测的结果如何支撑运维决策提出了具体技术路线，以期能够为已有研究成果的应用落地奠定前期基础，更是为相关领域研究人员进行研究提供参考和借鉴。
印后设备的隐患辨识、安全评估、寿命预测和智能运维是典型的复杂动态大系统分析和控制问题，本书试图用基于区域估计的相关理论和方法来解决这一问题，但基于区域估计的理论和方法尚属初步研究阶段，有很多技术和应用方面的问题有待进一步解决，且笔者的研究工作也存在一些考虑不全面、分析不透彻之处。由于笔者水平、实践经验和研究时间的限制，有些观点还需进一步发展和完善。不妥之处，欢迎读者提出宝贵意见。
在本书完稿之际，回看近年来的学术之路和科研经历，感激盈怀。感激我的博士后导师清华大学褚福磊教授，以及博士导师秦勇教授、贾利民教授对我高屋建瓴的专业指导；感谢北京印刷学院杜艳平教授团队中各位同仁的关心和资助，以及李宏峰、窦水海、马添翼、郭庆云等老师对本书内容的拨冗斧正；感谢南京理工大学邢宗义老师给予的实践意见和现场支持；感谢北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室交通安全保障技术与智能系统团队的程晓卿老师以及于珊、陈波、王丹丹等同学们对我多年以来的热心帮助和对本书成果整理做出的共享，虽然各位同门均已走向工作岗位，但友谊长存；感谢自始至终都给予了我无限关怀和支持的家人。昀后，谨对为本书出版做出贡献的人们致以诚挚的敬意。
张媛
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