一种印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法及装置与流程

文档序号:12376674阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,色标传感器检测印刷滚筒周向排布的各色标信号,利用色标传感器和编码器检测到的数据进行比对得到初始套印误差,经过对初始误差进行有效补偿后获得精确的套印误差;同时可将得到的套印误差、振动与环境测试传感器、控制系统传感器等信息,进行多信息融合分析得出套印及机电系统故障原因,其特征在于,该方法具体步骤:

1)色标检测系统通过色标传感器检测印刷滚筒周向排布的多个色标信号,产生多个脉冲信号对脉冲信号进行处理后,进行颜色信号识别,与具有高精度位置和速度检测的编码器信号进行比对,通过算法得到初始的套印误差Lij0(t);

2)CCD图像传感器将检测到的印刷品十字线套印画面经过图像处理后得到精确的套印误差Lij1(t),此时得到的套印误差为滞后的某一时刻t的套印误差,通过计算得到t时刻的印刷品的色标检测系统检测误差值为:ΔLij(t)=Lij0(t)-Lij1(t);

3)利用神经网络系统辨识理论,建立套印误差检测精度补偿模型,并利用神经网络系统的学习能力不断修正函数模型,来逼近实际系统,对某一时刻色标检测到的套印误差值进行补偿得到逼近真值套印误差的准确值;

4)将得到的套印误差、振动与环境测试传感器、控制系统传感器等信息,进行多信息融合分析可得出套印及机电系统故障原因。

2.根据权利要求1所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在于,所述的步骤1)由编码器测量信号与色标信号比对得出各色标的角度αi、αj,并利用步骤4)中的测量跳动的微位移传感器得出的轴心轨迹图,可得出轴心轨迹的函数模型e(θ),并在轴心轨迹图中标记各色标,利用积分来计算各个色标在转动过程中绕旋转轴的弧长:

其中

然后计算出初始的套印误差:

<mrow> <msub> <mi>L</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> <mn>0</mn> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>S</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>a</mi> <mo>=</mo> <msubsup> <mo>&Integral;</mo> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>&alpha;</mi> <mi>j</mi> </msub> </msubsup> <msqrt> <mrow> <msubsup> <mi>r</mi> <mi>&theta;</mi> <mrow> <mo>&prime;</mo> <mn>2</mn> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msup> <mi>r</mi> <mn>2</mn> </msup> </mrow> </msqrt> <mi>d</mi> <mi>&theta;</mi> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>a</mi> <mo>,</mo> </mrow>

其中a=20mm为规定的色标间距。

3.根据权利要求2所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在于,所述的步骤1)色标检测是检测Mark线套印误差,步骤2)CCD图像传感器检测十字套印线误差,CCD图像传感器检测出的套印误差用于建立色标检测误差补偿模型,两种检测装置配合使用,实现高速精确套印在线检测。

4.根据权利要求3所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在于,所述的步骤3)运用神经网络系统辨识的方法建立精度补偿模型,具体方法为:先建立印刷机套印系统基本数学模型,印刷机套印系统为非线性动态系统,因此根据神经网络辨识建立通用模型:

<mrow> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mi>f</mi> <mo>&lsqb;</mo> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mi>n</mi> <mo>+</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&rsqb;</mo> <mo>+</mo> <munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>m</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <msub> <mi>&beta;</mi> <mi>i</mi> </msub> <mi>u</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mi>i</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>,</mo> </mrow>

其中f为适当的非线性函数,y(t),u(t)表示在t时刻的输入、输出,βi为常系数。

定义输入,u(t)=ΔLij

其中wi为权系数,y1(t)为t时刻的速度值;

y2(t)为t时刻的墙板振动加速度幅值;

y3(t)为t时刻的滚筒轴承处的振动加速度幅值;

y4(t)为t时刻的滚筒跳动位移幅值;

y5(t)为t时刻的环境温度值;

y6(t)为t时刻的环境湿度值。

5.根据权利要求4所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在于,所述的步骤3)神经网络辨识模型的输入为速度信号、振动信号、环境温度等信号,输出为已知的检测误差值ΔLij

6.根据权利要求5所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在于,所述的步骤3)神经网络辨识系统经过不断的输入输出学习后,神经网络辨识系统数学模型基本建立并不断学习修正,其精度补偿的数学模型为:

7.根据权利要求6所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在,所述的步骤3)套印在线检测中利用进度补偿模型函数计算出补偿值对色标检测系统得到的初始套印误差进行补偿,得出逼近真值的套印误差:Lij(t+1)=Lij(t+1)+ΔLij(t+1)。

8.根据权利要求1所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法,其特征在,所述的步骤4)套印故障诊断是根据套印误差的阈值信息来分析是否出现故障,并通过在各位置检测到的速度、振动、环境信息进行多信息融合分析,获得可能存在的故障原因。

9.一种如权利要求1-8所述的计量印刷滚筒运动误差的印刷机纵向套准在线检测与故障诊断方法的装置,其特征在于,该装置的组成部分包括伺服控制系统、套印检测系统、故障诊断系统、上位机,其中,伺服控制系统包括编码器、伺服驱动器、运动控制器、伺服电机;套印检测系统包括CCD图像传感器、频闪仪、十字色标、色标传感器、色标信号采集仪、CCD图像采集仪,故障诊断系统包括微位移传感器、加速度传感器、温湿度传感器、振动信号采集仪;套印检测系统包括CCD图像检测系统和色标检测系统,CCD图像检测系统的CCD图像传感器将检测到的十字线套印图像缓存在后台,并传送给图像处理器,在后台经过去噪滤波预处理后,将图像色彩分割后与标准套印图像进行比对后通过算法计算得到精确的套印误差;色标检测系统通过色标传感器检测多个色标信号,产生的脉冲信号经滤波处理后,进行颜色信号的识别,与具有高精度位移和速度检测的编码器发出的高速、高分辨率脉冲信号进行比对,得出经过滚筒跳动补偿算法得出初始套印误差;印刷品的色标检测系统的检测的真实套印误差通过建立系统辨识模型对CCD图像检测系统得到的套印误差与进行补偿,获得更准确的检测值。

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