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印刷过程中的故障分析与解决方案研究在当今的印刷行业中，印刷质量和效率是企业生存和发展的关键。
然而，在印刷过程中，常常会遇到各种各样的故障，这些故障不仅影响了印刷品的质量，还可能导致生产延误和成本增加。
因此，对印刷过程中的故障进行分析，并研究有效的解决方案，具有重要的现实意义。
一、常见的印刷故障类型1、颜色偏差颜色偏差是印刷中常见的问题之一。
这可能是由于油墨的质量、色彩管理系统的不准确、印刷压力不均匀或纸张的吸墨性能差异等原因引起的。
比如，油墨的颜色调配不准确，会导致印刷出来的颜色与预期的颜色有较大的出入；印刷压力不均匀会使得油墨在纸张上的分布不均匀，从而影响颜色的一致性。
2、套印不准套印不准指的是在多色印刷中，不同颜色的图案没有精确地对齐。
这可能是由于印刷机的精度问题、纸张的伸缩变形、印版的制作误差或者印刷过程中的张力控制不当等因素导致的。
例如，纸张在印刷过程中吸收水分后发生伸缩，如果没有进行适当的预处理，就容易出现套印不准的情况。
3、糊版和脏版糊版是指油墨在印版上堆积，导致图文部分不清晰；脏版则是指非图文部分沾上了油墨。
造成糊版和脏版的原因可能有油墨的粘性过高、印刷速度过慢、刮刀压力不足或印版表面磨损等。
比如，油墨粘性过高会使其在印版上难以转移，容易造成堆积。
4、起皱和折痕纸张在印刷过程中出现起皱和折痕，会严重影响印刷品的质量。
这通常是由于纸张的含水量不均匀、印刷压力过大、走纸路径不顺畅或者纸张本身的质量问题引起的。
例如，纸张含水量过高或过低，在受到印刷压力时就容易产生起皱现象。
5、网点丢失和增大网点是印刷图像的基本组成部分，网点的丢失和增大都会影响图像的清晰度和层次感。
网点丢失可能是由于印版的质量问题、印刷压力过大或油墨的干燥速度过快等原因；网点增大则可能是由于油墨的流动性过大、印刷压力过高或者纸张的表面粗糙度不合适等因素造成的。
二、印刷故障的原因分析1、材料因素（1）油墨油墨的性能对印刷质量有着直接的影响。
机械故障诊断综述摘要：本文在综合大量文献基础上，对故障诊断的发展进行回顾，并对国内外故障诊断的研究现状进行了述评和归纳，故障诊断研究尚存在的主要问题，最后对故障诊断技术的发展进行了展望。
关键词：故障诊断；故障诊断方法；存在问题；发展趋势1.国外故障诊断技术的现状国外学者对故障诊断系统进行了大量的研究，已经取得了较为成熟和完善的技术成果，并广泛应用于产品中，如德国O&K公司开发的BORD电子监测系统，能监测与液压挖掘机作业和维修有关的全部重要参数，利用微处理机检查挖掘机作业数据快速监测、评估和显示所计算的数据，可识别发生故障和超出极限值的趋势，在重大事故前显示报警信息美国卡特彼勒公司利用GPS 、GIS和GSM 技术并将其雄伟计划命名为采矿铲土运输技术系统（METS），其包括多种多样的技术产品，如无线电数据通信、机器监测、诊断、工作与业务管理软件和机器控制等装置2.国内故障诊断技术2005年，柳工机械股份有限公司完成了国家863项目，装载机远程服务系统与智能化挖掘机，建立了柳工专用网络挖掘机GPS硬件平台及专用软件，可以实现远程数据传输、故障诊断遥控定位、锁机等功能、三一重工研究院自主研发完成了基于GPRS的远程监控平台，利用全球卫星定位技术（GPS）无线通讯技术（GPRS）地理信息技术（GIS）数据库技术等信息技术对工程机械的地理位置运动信息工作状态和施工进度等实施数据采集、数据分析、远程监测、故障诊断和技术支持。
3.故障诊断方法3.1 专家系统故障诊断方法利用专家系统对症状的观察和分析，推断故障所在，并给出排除故障的方法。
可以将诊断问题分为黑箱系统问题和白箱系统问题。
内部子系统间的作用比较复杂，缺乏准确的因果逻辑关系，而且无法完成子系统症状测量的系统是黑箱系统问题；白箱系统问题的子系统之间作用相对简单，且包含一定的因果和逻辑关系，同时还可以测量子系统症状。
3.2神经网络故障诊断方法首先利用已有的故障征兆和诊断结果对神经网络进行离线训练，使神经网络通过权值记忆故障征兆与诊断结果之间存在的对应关系；然后将得到的故障征兆加到神经网络的输入端，就可以利用训练后的神经网络进行故障诊断，并得到相应的诊断结果。
数字印刷机输出品质故障的诊断方案作者：高峰来源：《印刷技术·数字印艺》2013年第10期输出品质指的是图像的“感知”品质，它取决于相关软硬件的使用、图像的预期用途以及评估者对品质的预期等。
对数字印刷机输出品质故障的准确诊断是后续技术反馈和故障排除的基础。
下面，本文将对数字印刷机输出品质故障的诊断方案做具体介绍。
诊断流程通常，当我们发现印品出现故障时，脑海中会闪现各种各样的猜想和处理办法。
如果你是位有经验的老手，可能很快就直指问题的核心；但如果你是位新人，可能一时会不知从哪儿入手，那么不妨试试下面标准的诊断方案流程，也许会收到意想不到的效果。
而且如果按照标准的诊断流程来处理问题，诊断会更加快捷。
1.发现品质故障通常，数字印刷机都具有自检功能，当数字印刷机检测到印品或机器本身出现故障时，会在屏幕上显示出相应的指示，并给出对应的输出品质错误代码。
但对于某些数字印刷机检测不到的图像输出品质故障，就需要操作人员通过观察来确定。
具体来说，操作人员可从以下2个方面来观察。
①机器未能检测到的自身故障。
例如机器内部的空调软管漏水，使得机器内部温湿度发生改变等。
对于静电类的数字印刷机，很多印品故障和机器内外部环境有着密切的关系，若机器内部湿度或纸张湿度发生改变，印刷时的充电效应也会发生改变，当然输出品质也随之发生改变。
②印刷成品的品质问题，如色彩不匀、套印不准等。
所有由设备、印刷辅材、纸张等引起的故障最终都会表现在印品上，因此观察印刷成品也是发现输出品质故障的一个重要途径。
2.故障类型诊断通常，每款数字印刷机都有自己的输出品质故障诊断标准以及相应的标准品质诊断图像。
图1为柯达NexPress数字印刷机的标准品质诊断图像。
每款数字印刷机都有既定的流程来确定输出品质问题类型并诊断其原因。
以柯达NexPress 数字印刷机为例，其故障诊断页面如图2所示，操作人员可从菜单中单击诊断选项卡，然后单击图像质量选项，页面就会跳转到输出品质诊断页，操作人员可按此页上的步骤完成输出品质诊断流程。
印刷设备的维护与故障诊断技术在现代印刷行业中，印刷设备是生产的核心要素之一。
为了确保印刷质量、提高生产效率以及降低运营成本，对印刷设备进行有效的维护和准确的故障诊断至关重要。
印刷设备的维护工作是一项系统性的工程。
首先，日常的清洁工作必不可少。
在印刷过程中，会产生纸屑、油墨残留等，如果不及时清理，可能会进入设备内部，影响设备的正常运行。
比如，印刷机的滚筒、传送带等部位，需要定期用专门的清洁工具进行擦拭，以去除污垢和杂质。
润滑也是维护中的关键环节。
印刷设备中的许多部件在运行时会产生摩擦，如果缺乏良好的润滑，不仅会增加部件的磨损，还可能导致设备运行不稳定，甚至出现故障。
因此，要按照设备的使用手册和维护要求，定期为关键部位添加适量的润滑油或润滑脂。
定期的检查和调试同样不容忽视。
这包括检查设备的电气连接是否松动，机械部件是否有磨损或变形，以及传感器和控制系统是否工作正常等。
例如，对印刷机的压力调节装置进行定期检查和调试，确保印刷压力均匀，从而保证印刷质量。
在设备维护中，工作人员的专业素养和责任心也起着决定性的作用。
维护人员需要熟悉设备的结构和工作原理，掌握正确的维护方法和操作流程。
同时，要有高度的责任心，认真对待每一次维护工作，不放过任何一个可能存在的隐患。
当印刷设备出现故障时，准确的故障诊断技术就显得尤为重要。
故障诊断的第一步是观察故障现象。
比如，设备是否有异常的声音、异味、振动，或者印刷品出现了什么样的缺陷等。
这些现象往往能够为故障的诊断提供重要的线索。
接下来，要对设备进行系统的检查。
可以采用分段排查的方法，逐步缩小故障范围。
例如，如果印刷品出现颜色不均匀的问题，可能是油墨供应系统的故障，那么就需要依次检查油墨桶、输墨管道、墨辊等部件，确定具体的故障点。
利用先进的检测工具和设备也是提高故障诊断效率和准确性的有效手段。
常见的检测工具包括万用表、示波器、压力测试仪等。
这些工具可以帮助检测电气参数、压力值等，从而判断相关部件是否正常工作。
印刷机维修心得在印刷行业中，印刷机是非常重要的设备之一。
然而，由于长时间的使用和频繁的操作，印刷机可能会出现各种故障和问题。
作为一名方案撰写专家，我将为您提供一些印刷机维修的心得和经验，帮助您解决常见的问题。
1. 故障诊断与排除在进行印刷机维修时，首先需要进行故障诊断。
以下是一些常见的故障和解决方法：- 印刷质量问题：如果印刷品出现模糊、颜色不准确或者有瑕疵等问题，可能是墨水不足、印刷头堵塞或者印刷压力不正确。
您可以检查墨水供给系统、清洁印刷头或者调整印刷压力来解决这些问题。
- 纸张进料问题：如果印刷机无法正常进纸，可能是进纸辊或者进纸传感器出现故障。
您可以检查进纸辊的磨损情况，清洁或更换进纸传感器来解决这些问题。
- 机械故障：如果印刷机出现噪音、震动或者卡纸等机械故障，可能是传动带松弛、机械部件损坏或者机器未正确调整。
您可以检查传动带的紧固情况，更换损坏的机械部件或者进行机器调整来解决这些问题。
2. 维护和保养除了故障排除之外，定期的维护和保养也是确保印刷机正常运行的重要步骤。
以下是一些建议：- 清洁：定期清洁印刷机的各个部件，包括墨水供给系统、印刷头、进纸辊等。
使用专门的清洁剂和工具，避免使用过于激烈的清洁方法，以免损坏机器。
- 润滑：定期给印刷机的传动系统和滑动部件添加润滑油，确保机器的顺畅运转。
请注意使用适当的润滑剂，并遵循制造商的建议。
- 校准：定期校准印刷机的压力、颜色和对位等参数，以确保印刷质量的稳定性和准确性。
根据印刷机的型号和制造商的建议进行校准。
3. 培训和技能提升对于印刷机维修人员来说，持续的培训和技能提升是非常重要的。
随着印刷技术的不断发展和更新，掌握最新的维修技术和知识将使您更加有效地解决问题。
- 厂商培训：参加印刷机制造商提供的培训课程，了解他们的产品和维修方法。
这些培训通常包括理论知识和实际操作，可以帮助您更好地了解印刷机的工作原理和维修方法。
- 同行交流：与其他印刷机维修人员进行交流和分享经验。
印刷品的质量控制与故障分析研究印刷对工作现场环境要求较高，特别对生产现场的温度、湿度、整洁度，甚至光线的明暗都有较高的要求，因此要尽可能保持生产环境恒温、恒湿、清洁明亮，因为这些因素对印刷质量有着直接的影响。
在胶印中尤其是平张纸印刷中，环境温度的变化，将直接导致纸张吸水或失水造成纸张变形，影响印刷过程中的输纸与套印，使印刷产品质量降低。
温度的变化以及环境尘度的大小对胶印中油墨与纸张的各项性能也有一定影响，会对印刷产品表面油墨层干燥，与色彩均匀等质量要求产生不同程度的影响，降低印刷产品质量，所以车间要封闭生产，安装空调，一年四季保持恒定的温度、湿度，车间窗户透光性要求，灯光明亮，有利于看样张、套印、调节墨色，保证色相，从而有效保证印刷产品质量稳定。
车间要做到成品堆积整齐，无灰尘，地面无油污、废纸屑，生产设备干净，环境要保持整洁。
印刷品的质量控制1.网点增大后的色彩平衡问题，能否进行色彩还原。
2.控制网点的阶调还原。
3.掌握好最佳的实地密度。
4.掌握好印版的曝光控制。
5.掌握油墨的色度特性，控制好油墨的黏度。
6.掌握良好的叠印效果。
7.对所用的原材料要心中有数，比如：纸张的平滑度和光泽度等，以及原辅助材料性能能。
8.使用的何种润版液，怎么使用，药水的软硬度，pH 值要清楚；9.掌握好水墨平衡。
10.印刷压力要适当，根据橡皮布的厚薄以及纸张的厚度来控制好印刷压力。
具体印品故障分析1.皱纹折角当皱纹和折角出现的时候需判定其是纸张的问题还是叼纸牙或某一色组的叼纸牙的问题，在检查的过程中要关闭所有的色组观察皱纹是否存在，若存在则是纸张的问题，若不存在则为叼纸牙的问题。
①纸的问题：A.褶边纸；B.储存不当的褶边纸；C纸张的湿度。
②给纸定位端：叼纸牙。
③印刷机的压力：A.版橡间隙和印橡间隙; B.印橡的包衬厚度。
④收纸端：A.叼纸牙磨损；B.叼纸牙咬力不均匀，没有咬紧整张纸；C叼纸牙的张开或提前（折角问题）⑤外界环境：A.空气湿度为60%; B.空调是否打开。
印刷设备维护与故障诊断技术研究在当今的印刷行业中，印刷设备的高效运行和稳定性能对于生产质量和效率至关重要。
为了确保印刷设备能够持续稳定地工作，降低故障发生率，延长设备使用寿命，对印刷设备的维护与故障诊断技术进行深入研究具有极其重要的意义。
一、印刷设备维护的重要性印刷设备是印刷生产的核心工具，其性能和状态直接影响到印刷品的质量和生产效率。
定期的维护保养能够有效减少设备的磨损和老化，预防潜在故障的发生。
良好的维护工作可以提高设备的精度和稳定性，确保印刷色彩的准确性、图案的清晰度以及套印的精度。
同时，能够降低设备的维修成本和停机时间，提高生产的连续性和企业的经济效益。
二、印刷设备维护的类型和方法（一）日常维护日常维护是印刷设备维护的基础工作，包括设备的清洁、润滑、紧固等。
每天工作结束后，操作人员应清理设备表面的灰尘、油墨和杂物，检查设备各部位的连接是否松动。
定期对设备的传动部件、滑动部件进行润滑，以减少摩擦和磨损。
（二）定期维护定期维护是根据设备的使用情况和厂家的建议，制定周期性的维护计划。
一般包括设备的全面检查、部件的更换和调整。
定期检查设备的电气系统、机械系统、气动系统等，确保其正常运行。
更换易损件，如橡皮布、印版滚筒的衬垫等，以保证设备的性能。
（三）预见性维护预见性维护是通过监测设备的运行状态和参数，预测可能出现的故障，并提前采取措施进行维护。
利用先进的监测技术，如振动监测、温度监测、油液分析等，实时掌握设备的运行状况，及时发现潜在的问题，避免故障的发生。
三、印刷设备常见故障类型（一）机械故障机械故障是印刷设备中较为常见的故障类型。
例如，齿轮磨损、传动轴弯曲、皮带断裂等，会导致设备运转不稳定、噪音增大、精度下降等问题。
（二）电气故障电气故障包括电机故障、电路短路、传感器失效等，可能会造成设备突然停机、控制失灵等情况。
（三）气动故障气动系统的故障如气缸泄漏、气阀故障等，会影响设备的动作执行，导致印刷质量问题。
印刷机故障诊断技术研究综述Review on fault diagnosis technology of printing presses邓 瑞1，徐卓飞1，侯和平1，张海燕1，黄 卿2DENG Rui 1, XU Zhuo-fei 1, HOU He-ping 1, ZHANG Hai-yan 1, HUANG Qing 2（1.西安理工大学 印刷包装与数字媒体学院，西安 710048；2.南充职业技术学院，南充 637000）摘 要：在简单介绍印刷机故障诊断技术的基础上，将目前印刷机故障诊断技术主要分为基于信号分析、基于知识处理、基于解析模型、基于印刷图像等4类，对每类印刷机故障诊断技术中的研究方法、应用现状及优缺点进行了详细分析，最后从组合型智能诊断技术、在-离线复合诊断技术、基于印刷画面多元特征分析诊断技术、全面多功能诊断技术4个方面，对印刷机状态监测和故障诊断技术有待解决的问题进行了分析与探讨，提出了印刷机故障诊断技术的发展趋势与研究方向。
关键词：印刷机；故障诊断技术；发展趋势中图分类号：TS803.6 文献标识码：A 文章编号：1009-0134(2018)05-0006-05收稿日期：2017-11-05基金项目：国家自然科学基金项目（51305340，51275406）；陕西省自然科学基础研究计划项目（2017JQ5012）；陕西 省教育厅科学研究计划专项项目（17JK0545）作者简介：邓瑞（1993 -），男，陕西宝鸡人，硕士研究生，研究方向为印刷设备故障诊断及系统仿真分析。
0 引言随着科学技术的不断进步和现代化工业的飞速发展，现代机械设备在交通、国防、能源和工业等领域应用广泛，并朝着高速度、高精度、高自动化和多功能化方向发展。
因此，设备发生故障的潜在可能性和故障形式也相应增加，关键设备一旦发生故障，将严重影响企业的生产效率。
如何确保机械设备在运行过程中保持安全平稳的状态，对机械故障诊断提出严峻挑战。
近年来，计算机技术、信号处理、模式识别等学科不断发展，机械设备故障诊断在理论知识和技术方法上不断创新，从最初的简易脱机诊断到现在的精密联网诊断，发展速度也越来越快，同时取得了显著的成果。
印刷业作为国民经济的重要组成部分，兼具加工工业和文化产业的双重属性。
我国已将印刷业列入“十三五”发展规划中，推动印刷业向“绿色化、数字化、智能化”发展，为实现印刷强国的目标奠定基础。
印刷业的飞速发展离不开印刷设备的支撑，印刷机作为印刷包装行业的核心设备，是印刷工艺方法完美实现的重要工具，其先进程度对印刷业的发展具有重大意义[1]。
印刷机是按一定印刷方式进行印品大量复制的半自动化、自动化专用机械，其种类繁多，结构复杂，集成度高，在文化传播、商业包装、货币证券等领域应用广泛。
随着现代社会文明的不断进步，人们对于印品质量的要求和期待也越来越高，在实际生产中印刷机一旦发生故障，势必会影响到生产效率和印品质量，造成巨大的经济损失[2～5]。
在印刷机故障中，机械故障占到了总体的60%，因此，准确的了解印刷机各部件运动规律及机器运行状态，并及时预测故障、发现故障、解决故障就显得十分重要。
现代状态监测和故障诊断技术快速发展并日趋完善，人们尝试将其应用于印刷包装设备领域，以寻求良好的技术支撑。
近年来，人们密切关注印刷机故障征兆，广泛深入地研究故障诊断方法，逐渐形成了以下几种印刷机故障诊断方法：基于信号分析、基于知识处理、基于解析模型、基于印刷图像等诊断技术和方法。
1 基于振动信号分析的印刷机故障诊断方法研究振动信号是机械故障诊断中最常用的方法，声音信号是一种特殊的振动信号。
印刷机在工作过程中，由于各部件之间的传动摩擦，一直伴随着振动的存在，振动信号特征与印刷机结构及其运动特性有着密切的联系。
当印刷机发生故障时，其振动信号也将发生变化，不同的故障原因对应着不同的信号特征，从复杂的信号中选出所需要的信号进行处理和分析，并从中提取相应的故障特征，从而得到故障类型。
随着传感器技术、计算机技术、信号处理技术的飞速发展，频谱分析、全息谱理论、傅里叶变换、Wigner-Ville 分布、小波和小波包分析等方法已经广泛地应用于印刷机故障诊断中，对于保证印刷机工作稳定性、可靠性、高效性意义重大。
国外学者对印刷机的故障信号进行了深入地研究，并取得了一系列成果。
G. B. Kulikov[6]从轮转印刷机的印刷单元入手，分析运动部件的振动特性，通过对振动信号处理得到振动与印刷图像间的关系；Y. Gritli[7]等对电机转子中的故障频率分量进行研究，提出了双滑动频率和离散小波变换的诊断方法，实现对故障信号的有效分析和特征提取，并通过仿真和实验验证了该方法的有效性；G. Betta[8]等针对旋转机械故障现象，利用在线系统进行机器振动信号采集及分析，结合软件和硬件系统建立故障模型，实现对故障的准确识别，通过实际测试证明该方法检测准确率高、误诊率低、诊断性能良好；K. Anshuman[9]利用瞬态振动数据的Hilbert-huang变换对机械模型进行状态监测，分别对健康及三种不同损坏状况下的模型从希尔伯特谱、单频联合时频分析、边缘希尔伯特谱和瞬时相位进行了分析，结果表明该方法能够在瞬态振动载荷下准确检测和定位损伤；Abdelrhman Ahmed M[10]等研究了FFT频谱和小波分析在诊断机械故障不同阶段、不同故障条件和不同摩擦强度时的诊断效果，利用小波分析方法对故障进行检测，结果表明振动频谱可以清晰地反映故障的位置和发展阶段。
在国外相关研究的基础上，国内关于信号分析的印刷机故障诊断理论中也出现了许多创新性的研究方法。
刘天雄[11]采集了印刷机工作过程中产生的噪声信号，以信号幅值作为主要参数，分别从时域、频域两个方面对信号进行分析，得到了不同故障状态下对应的故障频谱，并通过实验验证了该方法对于印刷机故障诊断的可靠性；付辉[12]对印刷机递纸轴进行振动测试，运用小波变换的多分辨分析（MAR）方法对振动信号进行多尺度分解，并对信号进行功率谱估计，从而确定振动冲击的频率范围；Peng Z K[13]等通过小波包变换（WPT）和固有模态函数（IMF）方法对希尔伯特-黄变换（HHT）进行改进，并使用改进的算法和基于小波变换的尺度谱方法在滚动轴承故障上检测，通过实验得到改进后的HHT具有较高的诊断率和计算速度；廖强[14]等利用优化后的多小波算法对故障信号进行后处理，将多个故障呈现在不同的通道中，实现复合故障的一次性提取，通过对包含有内圈和滚动体复合故障滚动轴承的振动信号进行分析，结果表明该方法是有效的；侯和平[15]等对印刷机滚动轴承故障信号进行拓延，利用经验模式获得本征模式分量并进行符号化序列研究，并计算符号化序列的符号熵，通过构建特征向量表征故障特性，最后结合模式分类方法实现了诊断；Li Y Y[16]等采集了胶印机墨辊轴承的声音信号，并构建声音信号的特征值，在计算不同频带声音信号故障贡献率的基础上建立了用于故障频率识别的听觉模型，通过结合印刷机声音信号的特征，将听觉模型用于印刷机故障诊断中，实验表明该方法是一种可行、有效的印刷机墨辊轴承故障诊断方法。
相关研究从不同的角度对印刷机振动信号进行了分析，实现了对单一故障的准确判断，但印刷机在运行过程中各机组间及运动部件的周期相同，可能产生同频和倍频信号，信号间相互干扰及耦合，导致信号分析处理难度加大。
振动信号的采集必须采用接触式测量，但在某些工况下并不能直接获取振动信号，同时信号在分析处理过程中的振动数据均为离线数据，并不是印刷机运行状态的实时反映。
因此，基于信号分析的印刷机故障诊断方法在实际应用中有一定的局限性，难以达到理想的诊断效果。
2 基于知识的印刷机故障诊断方法研究由于印刷工艺的特殊性以及纸张、油墨可变因素较大，导致产生故障的因素很多，有时一种故障现象的产生甚至对应着十几种故障原因，依靠维修人员进行故障诊断和排除已经满足不了现代化印刷的要求。
基于知识的印刷机故障诊断方法在借鉴人们长期实践经验和大量故障信息的基础上，与知识信息相结合，对于指导人们进行印刷机的快速维护和检修具有一定意义。
同时该方法不需要对象具有精确的数学模型，因此在印刷包装设备领域得到了广泛应用。
目前，比较成熟的诊断方法有：基于专家系统、基于模糊逻辑、基于故障树、基于案例推理、支持向量机、基于神经网络等。
国外学者针对印刷机的实际故障问题，从知识处理角度进行研究，取得了很好的效果。
R. Javadpour[17]等通过具体分析故障诊断环境，将机器振动数据作为样本信号输入神经元模型，并利用神经网络对模糊系统进行训练，同时将神经网络与模糊系统相结合，大大提高了故障诊断系统的预测精度；M. Kedadouche[18]等利用最小熵反褶积、经验模式分解和能量算子对轴承故障信号进行分析，该方法不仅可以有效提取故障轴承的特征频率及其相关谐波，还能够揭示故障的严重程度；M.F. Golnaraghi[19]等提出一种增强故障特征表示的方法，并利用循环网络神经和模糊神经对齿轮磨损、齿轮缺口和齿轮断裂三种故障进行测试分析，用实验证明了该理论的准确性，同时对于预测旋转机械的损伤传播趋势具有重要意义；S. Tyagi[20]等提出一种基于支持向量机（SVM）分类器来检测滚动轴承故障的分类技术，利用离散小波变换（DWT）在特征提取前对振动信号进行预处理，通过实验得到采用DWT预处理的振动信号提高了ANN（人工神经网络）和SVM分类的有效性。
国内学者在这方面也取得了一定研究成果。
考虑到印刷工艺的复杂性以及印刷故障原因的多样性，董朝阳[21]利用故障树分析法建立了几种常见印刷机故障的故障树，并结合模糊诊断理论建立了印刷机故障模糊诊断专家系统，赵楠[22]则针对印品的常见故障，建立其故障树，利用最小割集算法对故障树进行了定性分析，为印刷机故障诊断和结构优化提供了方向；Wang L J[23]针对设备故障的模糊性和复杂性，建立了基于模糊逻辑、神经网络和专家系统的故障诊断系统，并采用VB、MATLAB和Access数据库设计系统框架，研究结果表明该系统能快速、准确诊断故障；邓丽[24,25]等针对印刷行业故障检修网络化程度低的问题，设计了一种基于支持向量机（SVM）的印刷机远程网络故障诊断检测平台，采用Windows开发环境，通过传输端口将测试数据发送给远程服务站点，并存入本地数据库，从而不断扩充诊断知识库，最后通过支持向量机对印刷故障进行识别分类；同时针对印刷机结构故障样本缺乏的问题，提出一种基于模糊支持向量机（FSVM）的方法，从而实现印刷机故障快速诊断；Liu Y[26]等利用案例推理（CBR）技术建立了故障案例和故障征兆知识库，通过计算不同故障的权重，结合查询和推理技术设计了机械设备故障诊断系统；刘景艳[27]等针对传统BP神经网络诊断速度慢、精度低的缺点，有效结合遗传算法和Elman神经网络，并将其应用于齿轮箱故障诊断，仿真结果表明，该方法有效地提高了故障诊断的准确率。
