随着科技的进步，印刷机已成为现代印刷业不可缺少的组成部分。印刷机械故障诊断是印刷行业的难点与重点，而传统的印刷机械故障诊断方法存在着效率不高、精度不高等不足。为了解决这一难题，国内外各大企业及科研院所纷纷开始研发印刷行业的故障诊断专家系统。专家系统是以人工智能技术为基础，模拟人的知识与经验，通过分析、推理等方法，精确地诊断与预测印刷系统的故障。印刷机故障诊断专家系统可以为印刷业提供更多的智能化、自动化和高效率的解决方案。近几年来，随着物联网、大数据等技术的飞速发展，印刷行业的故障诊断专家系统得到了不断的更新与完善。其中，智能技术是印刷机械故障诊断专家系统的重要组成部分。运用人工智能技术，可更准确地判断印刷设备的故障类型及原因，并提出解决方法。
1.印刷机故障模式分析
印刷机是一种主要应用于印刷产品及包装材料的工业设备。在印刷生产过程中，经常会发生诸如印刷模糊，纸张变形，漏墨等故障。为了保证印刷设备的正常运转，需要对这些失效模式进行分析与评价。印刷模糊印刷机在印刷时，常会出现纸张边缘不清楚，墨色不均等模糊现象。这些缺陷会造成产品的花型变形，颜色不均匀。要解决这一问题，就必须分析产生模糊现象的原因，并采取相应的对策。纸张变形是印刷机上最易产生变形的零件之一。印刷时，若纸张发生变形，则可能造成印品不匀，边缘不清等不良现象。如果漏墨量过大，可能会造成产品上的污迹及不匀。自动换页系统是印刷机上最易发生故障的元件之一。由于操作人员操作失误，导致操作人员在操作过程中容易出现错误，如打印纸的大小、重量不能很好地掌握。印刷设备的故障类型分析是一项非常重要的工作，需要对各种类型的故障进行分析与评价。分析并解决了这些故障，保证了印刷机的正常运转，保证了产品的质量。
2.系统运行环境、功能分解及软件实现简介
本文介绍了一种基于计算机技术的打印机故障诊断系统。该系统能够实时监测、分析印刷机的运行状况，及时发现和解决印刷机的故障，从而提高印刷机的生产效率与质量。其运行环境由软硬件两大部分组成。软件部分主要由数据采集、数据处理、故障诊断、专家系统等模块组成。硬件部分由传感器、控制器、马达和机械手等组成，实现了温度，湿度，压力，速度等对印刷机工作状态的监控。本系统的主要功能分解为：数据采集模块，主要完成印刷机工作状态的数据采集，如温湿度，压力，转速等。数据处理模块：主要负责数据的处理与分析，包括温度，湿度，压力，转速等数据的转化与存储。专家系统模块：该模块主要负责专家系统的管理与维护，包括知识库的建立与更新、规则库的管理与维护、推理机制的实现等。通讯模块：主要负责各子系统间的通讯与协调，主要包括网络连接、数据传输等。在软件实现上，运用规则推理机制，实现了打印机故障的快速、准确诊断。具体而言，本系统利用资料库管理系统，储存诊断结果及知识库，并运用前向推理机制推演知识。同时，本系统采用实时监控与控制模块，实现对印刷机运行状况的实时监控，并根据监控结果自动调整。它能及时发现和解决印刷中出现的问题，从而提高印刷效率与质量，降低生产成本。该系统具有广阔的应用前景，具有重要的现实意义。
3.模糊故障诊断理论及实现
印刷机作为印刷机械中的重要设备，由于其工作原理及结构的复杂性，极易出现故障。在此基础上，提出了一种基于专家系统的故障诊断方法。模糊故障诊断是近年来兴起的一项新技术，它能从不确定性信息中提取有效信息，提高故障诊断的精度与可靠性。本文提出了一种基于模糊逻辑的故障诊断方法。模糊逻辑能依据模糊规则及条件概率，将故障分类、推理，并能得到最精确的诊断结果。本文介绍了一种基于模糊逻辑的印刷机械故障诊断专家系统。利用知识库与专家系统相结合的方法，实现了印刷机故障的自动诊断与分析。知识库由规则库与模糊语言模型两部分构成。规则库可以用来描述故障现象、可能的原因和解决方法。模糊语言模型能够用来表示专家的知识与经验.模糊故障诊断专家系统的实现离不开知识库与专家系统的构建。知识库中存储了大量的故障现象，可能的原因，解决方法等信息。专家系统利用推理机制，分析、处理这些知识，得出最准确的诊断结果。在具体实现时，需要做大量的测试与验证工作。测试包括实际操作及模拟故障情况，确保系统能正确排除故障。另外，为了保证系统的有效性和可靠性，需要长期的维护与升级。因此，本文提出了一种新的故障诊断方法，它对提高印刷系统的可靠性与稳定性具有重要意义。然而，要实现这一技术，还需进一步的研究与实践，才能保证其可行性与有效性。
4.神经网络故障诊断及实现
印刷机作为印刷行业的重要设备，对其进行故障诊断对保证产品质量、提高生产率至关重要。利用专家系统对印刷机进行故障诊断是当前印刷业研究的一个热点问题。神经网络是一种高度非线性、自适应学习的机器学习方法，在故障诊断中得到了广泛的应用。本论文主要研究印刷机械故障诊断专家系统的设计与实现。其次，将神经网络应用于印刷设备的故障诊断。在分析印刷机运行过程中出现的各类故障现象的基础上，构建了一套基于神经网络的印刷机故障诊断专家系统。最后，对该系统的实现方法及效果进行了描述。本文介绍了一种基于神经网络的印刷装备故障诊断专家系统，它能准确地诊断并定位印刷设备的常见故障，提高生产效率与质量；能有效识别不同类型、不同级别的故障；该系统具有很强的容错性，能在一定程度上避免大规模的印刷设备停机检修；实现了自动化管理，方便了操作员的维修与维护。训练数据量大，计算量大；建立一种高效精确的神经网络模型是非常必要的；需要进行复杂的程序设计与运算。针对以上问题，本项目拟采用深度学习方法。具体地，本项目拟采用卷积神经网络（CNN）采集打印设备运行过程中出现的各类故障现象，并将其转化为数字信号。在此基础上，通过对数字信号的处理与分析，提取能够反映印字机工作状态变化的特征信息。在此基础上，通过神经网络训练与预测，实现印刷机械故障诊断专家系统。将深度学习技术应用于印刷机械故障诊断专家系统中。然后用训练好的神经网络来训练并预测数据。最后，将训练好的神经网络应用于印刷设备的各类故障诊断与定位中。利用深度学习技术，实现了海量数据到数字信号的转换。该方法不仅降低了训练数据的需求，同时也提高了网络的训练效率与精度。同时，利用深度学习技术对印刷过程中的各类故障现象进行特征提取与预处理，实现印刷行业的故障诊断专家系统。具体地，本项目采用卷积神经网络对印刷机多种故障现象进行特征提取，并对数据进行预处理；在此基础上，利用深度强化学习技术，实现印刷过程中特征信息与预测结果的关联。
结束语：
综上所述，印刷机械故障诊断专家系统的研制过程中，应综合考虑印刷设备的种类、故障产生的原因和诊断方法等方面的因素。同时，在保证系统正常运行的同时，也要充分考虑系统的安全性和可靠性，保证系统能正常工作，满足用户的要求。本文将基于规则的专家系统技术应用于印刷生产中，针对印刷过程中出现的各类故障，提出了一套行之有效的解决方案。在此基础上，结合神经网络等机器学习方法，进一步提高系统故障诊断能力与预测准确性。本文所开发的印刷机械故障诊断专家系统是一套实用、可靠的印刷机械故障诊断专家系统。
参考文献：
[1]侯旋.基于多源信息融合的印刷机故障诊断系统研究[J].广东印刷,2021,(02):52-53.
[2]徐永财.印刷机机械故障学习与诊断排除系统研究[D].北京印刷学院,2010.
[3]董朝阳.印刷机故障诊断专家系统的研究开发[D].西安理工大学,2002.