印刷機是集機、光、電、液、氣、控制、網(wǎng)絡于一體的復雜精密機械裝備,是印刷工業(yè)發(fā)展的根基。凹版印刷機由于具有色彩質(zhì)量好、靈活性大、適用范圍廣、效率高、耐印力高且相對成本低等特點,成為了印刷企業(yè)長期投資的對象。相關調(diào)查報告顯示,2019 年全球凹版印刷機市場規(guī)模達到了 54 億元,預 計 2026 年將達到 65 億元,年復合增長率(cagr)為 2.6%。由此可見,對于印刷企業(yè)來說,凹版印刷機仍是企業(yè)發(fā)展進程中不可或缺的重要組成部分,市場潛力很大。
凹印機故障檢測技術發(fā)展趨勢
凹印機由放料單元、放料牽引、印刷色組、收料牽引、收料單元等多個機構共同組成,結構復雜且機械零件繁多,特殊的壓印方法使其各部分間的耦合性較強且承受機械壓力很大,對零部件的機械精密性提出了挑戰(zhàn),對于印刷機的穩(wěn)定性、故障率有著很高的要求。
由于凹版印刷機的高度復雜性和精密性,即便是微小的故障都有可能影響到整機的印刷效果,甚至影響水路、墨路、傳動等性能,使其印刷精度大大下降,出現(xiàn)大量印刷廢品,給企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟影響。此外,印刷裝備使用的許多有機溶劑具有一定的腐蝕性,長期使用會影響機械部件的精度,甚至損壞印刷設備,造成高昂的設備維修成本。
常見的凹印機故障主要有收放料結構故障、印刷單元故障等,傳統(tǒng)方法是采用基于振動信號、聲信號、圖像以及電流信號等方式進行故障診斷。基于聲信號的檢測技術從 20 世紀 90 年代就開始研究,但是由于采集的信號缺陷較多,至今仍處于實驗階段。由于輸墨裝置的結構較為緊湊,不適合采集圖像,在機械設備上大多數(shù)應用振動信號來進行診斷。凹印機的振動信號包含有大量的故障信息,因此采集輸墨裝置的振動信號是監(jiān)測印刷機輸墨單元的最好方法。通過對常見的 3種輸墨裝置進行對比,可以將 3 軸加速度傳感器安裝在印版滾筒上。
隨著凹印機發(fā)生故障的多樣化以及故障存在的潛在可能性不斷增大,采用傳統(tǒng)方法僅憑人工經(jīng)驗以及試印調(diào)試進行故障診斷,不僅對維修工程師的經(jīng)驗要求較高,增加企業(yè)人力成本以及資金消耗,同時在診斷過程中還可能會產(chǎn)生疏漏,輕則影響工作進度,重則可能導致停工停產(chǎn)。為此,科研人員嘗試將現(xiàn)代化的故障診斷技術應用到印刷領域中來,基于物聯(lián)網(wǎng)的印刷機故障智能診斷檢測技術應運而生。
基于物聯(lián)網(wǎng)的凹印機故障監(jiān)測技術
凹印機的故障監(jiān)測技術主要通過采集印刷機在生產(chǎn)過程中反饋的信號,將其與正常工作的信號進行對比,進而確定故障原因。基于規(guī)則和神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)仍然存在某些不足,例如獲取故障樣本困難、樣本學習效率低等。近年來,深度學習作為新技術,通過訓練設備控制系統(tǒng)學習簡單故障解決方法,以及通過機器視覺實時檢測,最終提升了故障識別的精度。隨著技術的發(fā)展,深度遷移學習逐漸進入人們的視野,現(xiàn)在許多科研人員將遷移學習技術應用在機械故障診斷中。
1. 檢測原理
基于物聯(lián)網(wǎng)的凹印機狀態(tài)監(jiān)測采用具有物聯(lián)網(wǎng)功能的傳感器進行數(shù)據(jù)的收集,數(shù)據(jù)類型包括振動頻率、位置流量以及溫度和濕度;使用讀寫器接收設備運行數(shù)據(jù),傳輸至計算機對大量冗長雜亂的數(shù)據(jù)進行濾波、篩選、處理;處理過的數(shù)據(jù)上傳至云數(shù)據(jù)分析平臺,以表格或者圖形的直觀形式呈現(xiàn)在計算機或移動設備上,方便技術人員遠程訪問和監(jiān)測設備,以達到對設備的實時監(jiān)測。
多個安裝在流水線上不同設備、不同部位的傳感器之間可以進行數(shù)據(jù)聯(lián)動,將整個車間設備的運行狀態(tài)反映給技術人員,以達到在機器故障時及時準確地找到故障點并排除故障,提高單個設備以及整條生產(chǎn)線的使用壽命。機械設備狀態(tài)監(jiān)測流程如圖所示。
2. 狀態(tài)信息采集
在印刷車間集成具有物聯(lián)網(wǎng)功能的傳感器,借助云平臺數(shù)據(jù)分析為技術人員提供實時可行的解決方案。每次故障所收集到的實時數(shù)據(jù)將在未來發(fā)生緊急情況時采取糾正措施,以確保生產(chǎn)的準確率。所有這一切的核心就是物聯(lián)網(wǎng)管理系統(tǒng),一個可支持跨多個設備、網(wǎng)絡、云數(shù)據(jù)的管理平臺。
傳統(tǒng)上對于傳感器信號的接收通常采用標準傳感器wi-fi節(jié)點,其硬件主要由傳感器、微控制器、射頻收發(fā)器和電源組成。每個傳感器節(jié)點都配有物理傳感器,用以采集如濕度、溫度、振動、壓力等物理信號。但是由于其需要電源供電,覆蓋范圍小,在未來將逐漸被射頻識別(rfid)所替代。
rfid是一種低成本的無線數(shù)據(jù)傳輸技術,運行維護所花費的資金同樣甚少。rfid 傳感器可以完全依靠外界來獲得能源,不需要像傳統(tǒng)的無線傳感器節(jié)點那樣更換電池。盡管有源傳感器在長距離、長時間段數(shù)據(jù)傳輸方面具有明顯的優(yōu)勢,但是隨之而來的問題是電池系統(tǒng)變得越來越復雜且運行維護成本較高,電池的壽命一定程度上也影響了整個系統(tǒng)的壽命,并限制了傳感器應用的范圍,使其無法在某些特定的情況下使用。
3. 信息處理技術
傳統(tǒng)針對于信號的處理方法一般包括時域分析法、頻域分析法、幅值域分析法、傅里葉變換分析法等。傅里葉變換分析法是將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號進行分析,通常情況下傅里葉變換分析法針對于處理相對平穩(wěn)的信號。由于是將信號轉(zhuǎn)化為頻域信號分析,所以該方法幾乎沒有時域信號的特征。此外,傅里葉變換分析是對該段全部數(shù)據(jù)進行的平均分析,而對振蕩、非線性的目標信號進行分析時,局部的信號頻率波動不易被觀測到,因此不能準確地給出某信號頻率的具體發(fā)生時間,不能對信號作局部分析。
在現(xiàn)代相對高效的信號處理分析方法中,小波分析法對振蕩信號的分析具有較好的效果。小波分析法是一種通過伸縮平移方法對信號進行細分,對高頻率時間段和低頻率時間段進行分段細化分析,從而可以觀測到所有時間段信號的任何細節(jié)的分析方法,時間窗和頻率窗都可改變,使小波變換具有對信號的自適應性。由于小波變換函數(shù)具有復雜可變性,小波函數(shù)的選取對于小波變換分析的結果具有決定性作用,所以需要針對目標信號的類型選擇相應的小波函數(shù)進行分析。
印刷機械正朝著高速化、自動化以及智能化方向快速發(fā)展,在保證安全環(huán)保的條件下,提高印刷機生產(chǎn)效率以及增加經(jīng)濟效益,始終是印刷企業(yè)追求的目標。在印刷生產(chǎn)中,機械故障占比高達 60%,因此及時預測故障并且解決故障十分必要。
本文作者:陜西北人印刷機械有限責任公司翟旭昭 王曉博 韓武 焦鈺
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