本发明属于印刷机故障诊断技术领域，涉及一种基于声音信号的印刷机故障诊断方法。
背景技术：
印刷设备是印刷工业的重要支柱，一旦发生故障将造成巨大的经济损失。所以，建立一套精确完善的印刷设备故障诊断系统和状态监测系统对印刷设备进行精确的故障定位和实时监测具有重大意义。
印刷机声音信号中带有大量印刷设备运行状态的信息，当系统发生故障时，会产生让人耳不适的异常声音，称为异音。异音本质上不是由印刷设备内部固有激振源引起的，而是由印刷内部部件存在的某种故障引起的，即异音是印刷设备内部故障的外在表征。因此，通过对印刷机声音信号进行采集、提取和分析，可以了解印刷设备的运行状态，对印刷机进行状态监测和故障诊断。
现有故障诊断技术在印刷设备上已经有很多的应用，包括基于声音的印刷机故障诊断方法、基于振动信号的印刷机故障诊断技术、基于画面信息的印刷机故障诊断方法、基于专家知识经验的印刷机故障诊断技术等。其中，基于振动信号的印刷机故障诊断方法，通过安装在振动部件的加速度传感器获取振动部件的振动信号，并对其振动信号进行分析和处理，进而判断此部件是否运转正常。测的部件上，传感器的自身重力会影响工作部件的运转精度，使用起来极不方便。基于图像画面信息的印刷机故障诊断方法，对印刷机的一些基本故障具有较好的识别效果，但是印刷画面信息中包含了极其丰富的特征集，涉及到纹理、套准、颜色等等相关的特征，这些特征反映了印刷过程中多参数相互作用的结果，特征集中含有大量的、复杂的冗余信息，只有去除掉这些冗余信息，才能合理地构建特征集和故障模式之间的映射关系。另外，基于图像信息的故障诊断方法，需要印刷机出现故障之后印刷出含有故障信息的图像之后才能检测出印刷设备的故障原因，现在印刷机速度很大，一旦故障出现，便会造成极大的浪费和重大的经济损失。基于声音的印刷机故障诊断方法对工人经验知识依懒性高、容错性差，工作效率低，自动化程度低。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供了一种基于声音信号的印刷机故障诊断方法，解决了现在印刷机故障诊断过程工作效率低的问题。
本发明所采用的技术方案是，一种基于声音信号的印刷机故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1、采集印刷机正常状态和故障状态时的声音信号；
步骤2、对采集的声音信号进行处理和分析，提取正常状态和故障状态时声音信号特征值；
步骤3、将正常状态和故障状态时声音信号的特征值进行比对，计算各频带故障贡献率，确定故障频率的范围；
步骤4、根据故障频率的范围，对印刷机的故障进行定位，从而完成印刷机故障诊断。
本发明的特点还在于，
步骤1通过通道数据采集系统和声音传感器采集印刷机正常状态和故障状态时的声音信号。
步骤2具体包括以下步骤；
步骤2.1、将采集印刷机正常状态和故障状态时的声音信号输入a个滤波器中；
步骤2.2、经过傅里叶变换得到正常状态和故障状态下印刷机声音信号的频域信息A(f)，
步骤2.3、利用频域信息A(f)通过公式(1)计算能量谱G(f)；
G(f)＝A(f)^2 (1)
步骤2.4、利用能量谱G(f)根据公式(2)的倒频谱变换计算声音信号的倒频域信息C，
C＝F-1(log(G(f))) (2)
步骤2.5、利用各个滤波器后的倒频域信息C通过公式(3)计算声音信号的特征值p；
P＝sum|c| (3)。
步骤3具体包括以下步骤；
步骤3.1、首先把采集到的印刷机声音信号数据通过傅里叶变换，得到印刷机声音信号的频域范围0Hz-fHz，把0Hz-fHz平均分成m个频带，把声音信号通过1到n号滤波器，并通过公式(4)Fisher比率法计算各频带的故障贡献率Fm，找出故障贡献率最大滤波器i，并计算其的频带频率(i-1)×f/m到i×f/m；
公式(4)中，Xij为第i种故障的第j帧样本信号的子带能量，ui和u分别表示第i种故障和所有故障的子带平均能量，N为频带的总个数，
步骤3.2、把频带(i-1)×f/m到i×f/m平均分成n个频带，把声音信号通过m+1到n号滤波器，并通过公式(4)Fisher比率法计算各频带的故障贡献率，找出故障贡献率最大滤波器i’，并计算其的频带频率(i’-1)×f/mn到i’×f/mn；
步骤3.3、以此类推进行频带划分，直到得到的频率范围小于设定的带宽时，设定的带宽为2HZ，停止分频带，即得到故障的频率范围。
步骤4具体为：根据理论计算得到正常状态和故障状态时印刷机各部件的运转频率，然后将步骤3中得到故障的频率范围与运转频率比对，看故障的频率范围落到运转频率的那个范围，即可判断印刷机哪个部位的零件发生故障。
根据理论计算得到正常状态和故障状态时印刷机各部件的运转频率具体分为：
轴承外圈故障频率fo计算公式为(5)：
公式(5)中，Z为滚子数，d为滚动体直径，α为轴承压力角，Dm为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
轴承内圈故障频率fi计算公式为(6)：
公式(6)中，Z为滚子数，d为滚动体直径，α为轴承压力角，Dm为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
滚动体故障频率fb计算公式为(7)：
公式(7)中，d为滚动体直径，α为轴承压力角，D为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
保持架内环和外环的故障频率fc计算公式分别为(8)或(9)：
公式(9)和(8)中，Z为滚子数，d为滚动体直径，α为轴承压力角，Dm为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
匀墨辊、着墨辊、串墨辊的频率根据公式(10)滚动轴的半径之间的关系计算出转动频率；
公式(10)中，ω1、ω2分别为主动轴、从动轴的转动角频率，r1、r2主动轴、从动轴的半径；
齿轮啮合故障频率fm的计算公式为(11)：
fm＝f1×z1＝f2×z2 (11)
公式(11)中，f1、f2分别为主动轮、从动轮的转动频率。z1、z2主动轮、从动轮的齿数。
本发明的有益效果是：一种基于声音信号的印刷机故障诊断方法，对印刷机声音信号采集和检测，了解印刷机的运行状态，进而对印刷机进行状态监测和故障诊断，在一定程度上替代人工检测，自动化程度高，为印刷机维修、调试提供了依据，节约大量的时间，工作效率高。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。
本发明提供了一种基于声音信号的印刷机故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1、采集印刷机正常状态和故障状态时的声音信号；
步骤1通过通道数据采集系统和声音传感器采集印刷机正常状态和故障状态时的声音信号；
步骤2、对采集的声音信号进行处理和分析，提取正常状态和故障状态时声音信号特征值；
步骤2具体包括以下步骤；
步骤2.1、将采集印刷机正常状态和故障状态时的声音信号输入a个滤波器中；
步骤2.2、经过傅里叶变换得到正常状态和故障状态下印刷机声音信号的频域信息A(f)，
步骤2.3、利用频域信息A(f)通过公式(1)计算能量谱G(f)；
G(f)＝A(f)^2 (1)
步骤2.4、利用能量谱G(f)根据公式(2)的倒频谱变换计算声音信号的倒频域信息C，
C＝F-1(log(G(f))) (2)
步骤2.5、利用各个滤波器后的倒频域信息C通过公式(3)计算声音信号的特征值p；
P＝sum|c| (3)
步骤3、将正常状态和故障状态时声音信号的特征值进行比对，计算各频带故障贡献率，确定故障频率的范围；
步骤3具体包括以下步骤；
步骤3.1、首先把采集到的印刷机声音信号数据通过傅里叶变换，得到印刷机声音信号的频域范围0Hz-fHz，把0Hz-fHz平均分成m个频带，把声音信号通过1到n号滤波器，并通过公式(4)Fisher比率法计算各频带的故障贡献率Fm，找出故障贡献率最大滤波器i，并计算其的频带频率(i-1)×f/m到i×f/m；
公式(4)中，Xij为第i种故障的第j帧样本信号的子带能量，ui和u分别表示第i种故障和所有故障的子带平均能量，N为频带的总个数，
步骤3.2、把频带(i-1)×f/m到i×f/m平均分成n个频带，把声音信号通过m+1到n号滤波器，并通过公式(4)Fisher比率法计算各频带的故障贡献率，找出故障贡献率最大滤波器i’，并计算其的频带频率(i’-1)×f/mn到i’×f/mn；
步骤3.3、以此类推进行频带划分，直到得到的频率范围小于设定的带宽时，设定的带宽为2HZ，停止分频带，即得到故障的频率范围；
步骤4、根据故障频率的范围，对印刷机的故障进行定位，从而完成印刷机故障诊断；
步骤4具体为：根据理论计算得到正常状态和故障状态时印刷机各部件的运转频率，然后将步骤3中得到故障的频率范围与运转频率比对，看故障的频率范围落到运转频率的那个范围，即可判断印刷机哪个部位的零件发生故障；
根据理论计算得到正常状态和故障状态时印刷机各部件的运转频率具体分为：
轴承外圈故障频率fo计算公式为(5)：
公式(5)中，Z为滚子数，d为滚动体直径，α为轴承压力角，Dm为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
轴承内圈故障频率fi计算公式为(6)：
公式(6)中，Z为滚子数，d为滚动体直径，α为轴承压力角，Dm为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
滚动体故障频率fb计算公式为(7)：
公式(7)中，d为滚动体直径，α为轴承压力角，D为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
保持架内环和外环的故障频率fc计算公式分别为(8)或(9)：
公式(9)和(8)中，Z为滚子数，d为滚动体直径，α为轴承压力角，Dm为轴承滚道节圆直径，fn为旋转频率；
匀墨辊、着墨辊、串墨辊的频率根据公式(10)滚动轴的半径之间的关系计算出转动频率；
公式(10)中，ω1、ω2分别为主动轴、从动轴的转动角频率，r1、r2主动轴、从动轴的半径；
齿轮啮合故障频率fm的计算公式为(11)：
fm＝f1×z1＝f2×z2 (11)
公式(11)中，f1、f2分别为主动轮、从动轮的转动频率。z1、z2主动轮、从动轮的齿数。
本发明的一种基于声音信号的印刷机故障诊断方法，对印刷机声音信号采集和检测，了解印刷机的运行状态，进而对印刷机进行状态监测和故障诊断，在一定程度上替代人工检测，自动化程度高，为印刷机维修、调试提供了依据，节约大量的时间，工作效率高。