CN116543476A - 一种基于数据云采集的设备状态评估系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数据云采集的设备状态评估系统，包括设备互联互通模块、设备状态评估模块和可视化数据监测模块，所述设备互联互通模块利用工业以太网实现印刷设备数据的交互和传输，所述设备状态评估模块用于计算参数指标的劣化度和隶属度进行印刷设备健康状态的评估，所述可视化数据监测模块用于根据评估的结果进行印刷设备的故障统计和整体动态监测，所述设备互联互通模块与设备状态评估模块电连接，所述设备状态评估模块与可视化数据监测模块电连接，通过工业以太网实现印刷设备数据间的互联互通和多传输，计算参数指标劣化度与隶属度进行印刷设备状态评估，本发明，具有印刷设备数据互联互通和实时动态监测的特点。

Description

一种基于数据云采集的设备状态评估系统

技术领域

本发明涉及智能印刷工厂设备监测技术领域，具体为一种基于数据云采集的设备状态评估系统。

背景技术

印刷设备的智能化是整个印刷行业发展的必然趋势，将数字化后得到的信息融合，形成网状互联互通的设备与业务链，是自动化与信息化相结合，为将来的人工智能提供数据信息和工作流程的重要保障，通过不断提高生产效率、扩大印刷覆盖面、从而实现印刷智能化，智能化印刷设备以人工智能技术为核心控制系统，结合物联网、5G、大数据等新技术，构成以服务客户为核心的智能生产线，印刷设备智能化程度的不断提高，新设备逐渐取代旧设备，而很多印刷企业存在新旧设备交互使用的状况。

印刷企业的数据获取主要来自印刷设备中的可编程控制器（PLC），对印刷车间内的多源异构数据的充分采集是实现智能化的基础，但印刷企业大多设备来自不同厂商，具有不同的数据接口与通讯协议，设备之间存在差异，在一定程度上很难实现互联互通，信息孤岛的问题没有完全解决，无法实时采集异构数据从而无法获取设备的动态信息，导致智能化水平较低，且老旧设备较多的企业并没有对其设备及时做出升级改造，很多印刷企业设备的关键部件并未安装PLC及传感器，或安装了相关PLC及传感器但是未实现物联网协同管理，因此对于设备运行状态信息和产品生产质量信息将无法实时获取，企业对印刷设备的监控管理难度和技术成本增加，因此，设计设备数据互联互通和实时监测的一种基于数据云采集的设备状态评估系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数据云采集的设备状态评估系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于数据云采集的设备状态评估系统，包括设备互联互通模块、设备状态评估模块和可视化数据监测模块，所述设备互联互通模块用于利用工业以太网实现印刷设备印刷整个过程中的数据交互和传输，所述设备状态评估模块用于计算选取的参数指标的劣化度和隶属度进行印刷设备健康状态的评估，所述可视化数据监测模块用于根据采集选取并计算评估的数据结果进行印刷设备的故障统计和整体动态监测，所述设备互联互通模块与设备状态评估模块电连接，所述设备状态评估模块与可视化数据监测模块电连接。

根据上述技术方案，所述设备互联互通模块包括采集通道配置模块、状态参数采集卡模块和以太网数据提取模块，所述采集通道配置模块用于搭建采集异构印刷设备的参数指标获取平台，所述状态参数采集卡模块用于利用数据采集卡进行印刷设备运动状态参数信息的采集和处理，所述以太网数据提取模块用于通过工业以太网协议和连接器接口对印刷设备进行所需数据的提取，所述采集通道配置模块与状态参数采集卡模块电连接，所述状态参数采集卡模块与以太网数据提取模块电连接。

根据上述技术方案，所述设备状态评估模块包括多传感器数据融合模块、参数指标选取模块、计算模块和设备综合状态模块，所述多传感器数据融合模块用于获取多传感器采集的数据并进行融合统一建库存储，所述参数指标选取模块用于选取影响印刷设备健康程度的参数进行评估，所述计算模块用于对选取的参数指标进行计算，所述设备综合状态模块用于根据计算结果对设备状态进行评估，所述多传感器数据融合模块与参数指标选取模块电连接，所述计算模块与设备综合状态模块电连接；

所述计算模块包括劣化度计算子模块和隶属度计算子模块，所述劣化度计算子模块用于计算表征各个参数指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度的劣化值，所述隶属度计算子模块用于计算反应印刷设备综合状态的参数指标隶属度，所述劣化度计算子模块与隶属度计算子模块电连接；

所述设备综合状态模块包括等级划分子模块和状态评估子模块，所述等级划分子模块用于根据计算出的参数指标隶属度值结合设备综合权重进行参数指标等级划分，根据参数指标等级对印刷设备状态进行等级评估，所述等级划分子模块与状态评估子模块电连接。

根据上述技术方案，所述可视化数据监测模块包括数据存储调用模块、故障统计分析模块和设备综合利用率模块，所述数据存储调用模块用于对实时采集选取和计算评估的数据进行存储及供需调用，所述故障统计分析模块用于进行设备故障数据统计和可靠性分析，所述设备综合利用率模块用于实时根据设备综合利用率进行印刷设备的整体动态监测，所述数据存储调用模块与故障统计分析模块电连接，所述故障统计分析模块与设备综合利用率模块电连接。

根据上述技术方案，所述设备状态评估方法包括以下步骤：

步骤S1：搭建异构印刷设备的互联互通平台，利用智能传感器和数据采集卡进行运动状态参数信息采集和处理，通过工业以太网协议及连接器接口对印刷设备进行数据提取；

步骤S2：进行各参数指标类型划分，计算印刷设备多个指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度；

步骤S3：利用层次分析法对指标参数做加权平均获取综合权重，计算隶属度值，建立参数指标劣化度与印刷设备评价结果间的关系；

步骤S4：通过监测压板机控制参数的实际数值与设定数值的关系，对印刷设备的综合利用率进行计算分析，统计印刷设备故障状态并输出。

根据上述技术方案，所述步骤S1进一步包括以下步骤：

步骤S11：机组式纸张凹版印刷机启动，在设定的信息数据操作通道下，利用分别安装在印刷设备不同位置的激光位移传感器，进行不同设备运行状态参数数据的实时获取；

步骤S12：采集搭载有传感器和PLC的印刷设备运动状态数据，通过智能网关和交换机进行采集数据的多路传输；

步骤S13：建立参数数据库，提取表征印刷设备健康状况的评估参数，获取参数指标对应的设定阈值和类型。

根据上述技术方案，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：根据评估指标的类型和阈值对指标进行归一化处理，利用印刷设备现场评估经验将各参数指标划分为越小越优型和中间最优型；

步骤S22：针对选取的评估参数，计算不同阈值和类型下评估指标的劣化度d，越小越优型劣化度计算公式为：

，

式中，为多传感器采集的评估参数数值，/>，/>分别为越小越优型各个评估参数的下限阈值和上限阈值，劣化度/>的取值范围是（0，1)；

类型为中间最优型评估参数的劣化度计算公式为：

，

式中，为多传感器采集的中间最优型评估参数数值，/>，/>分别为中间最优型参数的下限阈值和上限阈值，/>，/>分别为中间最优型参数的最优区间下限和最优区间上限，劣化度/>的取值范围是（0，1)。

根据上述技术方案，所述步骤S3进一步包括以下步骤：

步骤S31：获取机组式纸张凹版印刷机运行状态影响因素数据，建立判断矩阵模型，利用特征根法获得纸张凹版印刷机各指标的主观权重和客观权重/>；

步骤S32：根据印刷设备主观权重和客观权重/>计算综合权重值W，计算公式为：

，

在对参数指标进行权重分配时，考虑到指标数据之间的内在统计规律与权威值，结合实际情况，利用组合权重法，进行参数指标主客观权重的融合统一；

步骤S33：根据专家对印刷设备状态给出的评估值，以及实际设备的标准数值，将印刷设备的综合状态按标准数值区间设定为良好、较好、一般、较差、故障等五个状态维度；

步骤S34：计算印刷设备各参数指标劣化度的隶属度m，计算公式为：

，

式中，d为各指标参数的劣化度，，/>为维度状态的上下限区间值，k为常数。

根据上述技术方案，所述步骤S34中，计算出评估设备综合状态的指标参数隶属度后，选择隶属度最大值对应的设备状态作为印刷设备的综合状态评估结果，在印刷设备状态评估时为避免最大隶属原则失效，通过对隶属度进行定量化处理，划分标准区间，对应印刷设备状态评估结果的良好、较好、一般、较差、故障五种状态的区间长度。

根据上述技术方案，所述步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：对实时采集存储在数据库中的各参数指标数据和设备自身性能数据进行实时监测调用；

步骤S42：基于印刷设备计算出的综合状态结果数据进行设备故障数据统计，对故障数据对应的印刷设备关键部位进行可靠性分析；

步骤S43：最后根据设备综合利用率进行设备的整体动态监测。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有设备互联互通模块、设备状态评估模块和可视化数据监测模块，通过工业以太网技术实现印刷设备与印后设备数据间的互联互通和多传输，选取影响印刷设备健康状态较重要的参数指标，计算参数指标劣化度与隶属度，对设备整体健康状态评估结果进行决策，反馈印刷设备综合状态，并根据评估结果数据进行印刷设备故障统计分析和整体动态监测。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的系统模块组成示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于数据云采集的设备状态评估系统，包括设备互联互通模块、设备状态评估模块和可视化数据监测模块，设备互联互通模块用于利用工业以太网实现印刷设备印刷整个过程中的数据交互和传输，设备状态评估模块用于计算选取的参数指标的劣化度和隶属度进行印刷设备健康状态的评估，可视化数据监测模块用于根据采集选取并计算评估的数据结果进行印刷设备的故障统计和整体动态监测，设备互联互通模块与设备状态评估模块电连接，设备状态评估模块与可视化数据监测模块电连接。

设备互联互通模块包括采集通道配置模块、状态参数采集卡模块和以太网数据提取模块，采集通道配置模块用于搭建采集异构印刷设备的参数指标获取平台，状态参数采集卡模块用于利用数据采集卡进行印刷设备运动状态参数信息的采集和处理，以太网数据提取模块用于通过工业以太网协议和连接器接口对印刷设备进行所需数据的提取，采集通道配置模块与状态参数采集卡模块电连接，状态参数采集卡模块与以太网数据提取模块电连接。

设备状态评估模块包括多传感器数据融合模块、参数指标选取模块、计算模块和设备综合状态模块，多传感器数据融合模块用于获取多传感器采集的数据并进行融合统一建库存储，参数指标选取模块用于选取影响印刷设备健康程度的参数进行评估，计算模块用于对选取的参数指标进行计算，设备综合状态模块用于根据计算结果对设备状态进行评估，多传感器数据融合模块与参数指标选取模块电连接，计算模块与设备综合状态模块电连接；

计算模块包括劣化度计算子模块和隶属度计算子模块，劣化度计算子模块用于计算表征各个参数指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度的劣化值，隶属度计算子模块用于计算反应印刷设备综合状态的参数指标隶属度，劣化度计算子模块与隶属度计算子模块电连接；

设备综合状态模块包括等级划分子模块和状态评估子模块，等级划分子模块用于根据计算出的参数指标隶属度值结合设备综合权重进行参数指标等级划分，根据参数指标等级对印刷设备状态进行等级评估，等级划分子模块与状态评估子模块电连接。

可视化数据监测模块包括数据存储调用模块、故障统计分析模块和设备综合利用率模块，数据存储调用模块用于对实时采集选取和计算评估的数据进行存储及供需调用，故障统计分析模块用于进行设备故障数据统计和可靠性分析，设备综合利用率模块用于实时根据设备综合利用率进行印刷设备的整体动态监测，数据存储调用模块与故障统计分析模块电连接，故障统计分析模块与设备综合利用率模块电连接。

设备状态评估方法包括以下步骤：

步骤S1：搭建异构印刷设备的互联互通平台，利用智能传感器和数据采集卡进行运动状态参数信息采集和处理，通过工业以太网协议及连接器接口对印刷设备进行数据提取，在印刷设备的可编程控制器中添加以太网，通过网线连接以太网交换机、网关，为印刷设备配置文件，设置交换协议和参数，建立网关和数据库通讯；

步骤S2：进行各参数指标类型划分，计算印刷设备多个指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度；

步骤S3：利用层次分析法对指标参数做加权平均获取综合权重，计算隶属度值，建立参数指标劣化度与印刷设备评价结果间的关系；

步骤S4：通过监测压板机控制参数的实际数值与设定数值的关系，对印刷设备的综合利用率进行计算分析，统计印刷设备故障状态并输出，对印刷设备进行实时评估可以较早地发现故障，使得设备管理人员掌握设备运行的状态，为维修决策提供依据，提高了企业的经济效益和社会效益。

步骤S1进一步包括以下步骤：

步骤S11：机组式纸张凹版印刷机启动，在设定的信息数据操作通道下，利用分别安装在印刷设备不同位置的激光位移传感器，进行不同设备运行状态参数数据的实时获取，分别编号为1、2、3号的三个激光位移传感器，安装在正对凹印机背压辊位置的1号传感器，通过测量背压辊的位移量来获取背压辊振动数据，安装在正对凹印机橡胶辊位置的2号传感器，通过测量橡胶辊的位移量来获得橡胶辊振动数据，安装在正对凹印机版辊位置的3号传感器，通过测量版辊的位移量来获得版辊振动数据；

步骤S12：采集搭载有传感器和PLC的印刷设备运动状态数据，通过智能网关和交换机进行采集数据的多路传输，设备数据的采集选用具有较强兼容性且支持较多通信协议的传感器和可编程控制器作为主要的采集工具，依靠智能网关和以太网交换机作为物联网传输工作；

步骤S13：建立参数数据库，提取表征印刷设备健康状况的评估参数，获取参数指标对应的设定阈值和类型，由于印刷设备结构复杂且处于高速运转的状态，反应设备状态的信息数量较多，包括各部件的振动数据、关键部件的受力数据以及部分部件的温湿度等指标数据，通过建立参数数据库进行所有相关数据统计，后期通过提取表征设备健康状况的数据进行后续计算。

步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：根据评估指标的类型和阈值对指标进行归一化处理，利用印刷设备现场评估经验将各参数指标划分为越小越优型和中间最优型，印刷设备在实际生产作业过程中受各种因素的影响，健康程度有一个缓慢降低的过程，引入劣化度对各个参数指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度进行衡量；

步骤S22：针对选取的评估参数，计算不同阈值和类型下评估指标的劣化度d，越小越优型劣化度计算公式为：

，

式中，为多传感器采集的评估参数数值，/>，/>分别为越小越优型各个评估参数的下限阈值和上限阈值，劣化度/>的取值范围是（0，1)，此类型的评估参数数值越小，得到的劣化度也越小，表征印刷设备该参数对应部件的健康程度就越高；

类型为中间最优型评估参数的劣化度计算公式为：

，

式中，为多传感器采集的中间最优型评估参数数值，/>，/>分别为中间最优型参数的下限阈值和上限阈值，/>，/>分别为中间最优型参数的最优区间下限和最优区间上限，劣化度/>的取值范围是（0，1)，此类型的评估参数数值在劣化度最优区间内越靠近中间值，表征印刷设备在该参数下的运行状态健康程度越好。

步骤S3进一步包括以下步骤：

步骤S31：获取机组式纸张凹版印刷机运行状态影响因素数据，建立判断矩阵模型，利用特征根法获得纸张凹版印刷机各指标的主观权重和客观权重/>，被评估对象的运行状态需要根据权重来进行度量，当赋予某一参数指标的权重较大时，对整体印刷设备的状态评估结果影响较大，反之则对整体的评估结果影响较小；

步骤S32：根据印刷设备主观权重和客观权重/>计算综合权重值W，计算公式为：

，

在对参数指标进行权重分配时，考虑到指标数据之间的内在统计规律与权威值，结合实际情况，利用组合权重法，进行参数指标主客观权重的融合统一；

步骤S33：根据专家对印刷设备状态给出的评估值，以及实际设备的标准数值，将印刷设备的综合状态按标准数值区间设定为良好、较好、一般、较差、故障等五个状态维度；

步骤S34：计算印刷设备各参数指标劣化度的隶属度m，计算公式为：

，

式中，d为各指标参数的劣化度，，/>为维度状态的上下限区间值，k为常数，通过等区间划分的隶属度区间，反应印刷设备参数指标实际对应的设备综合状态。

步骤S34中，计算出评估设备综合状态的指标参数隶属度后，选择隶属度最大值对应的设备状态作为印刷设备的综合状态评估结果，在印刷设备状态评估时为避免最大隶属原则失效，通过对隶属度进行定量化处理，划分标准区间，对应印刷设备状态评估结果的良好、较好、一般、较差、故障五种状态的区间长度。

步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：对实时采集存储在数据库中的各参数指标数据和设备自身性能数据进行实时监测调用，针对印刷设备重要部位的具体数据，在相关印刷过程中生产技术人员通过微调获取数据的数值，实现对印刷环节的整体把握，对印品质量、印刷工艺等方面实现监测和提高，对于印后技术人员，通过监测压板机控制参数的实际数值与设定值的关系，进行印刷成品的印后加工过程感知；

步骤S42：基于印刷设备计算出的综合状态结果数据进行设备故障数据统计，对故障数据对应的印刷设备关键部位进行可靠性分析，平均故障间隔时间与设备总运行时间和报警次数有关，平均故障间隔时间值是产品设计与设备分析的重要指标，用来衡量设备零部件的可靠性，从平均故障间隔时间数据记录表中对高频故障印刷机部件进行重点维护或对印刷机部件延长寿命进行技术改造，有效减少设备故障或报警次数，记录设备零部件改造项目或摩擦劣化失效等信息；

步骤S43：最后根据设备综合利用率进行设备的整体动态监测，设备综合利用率与设备可用率、设备表现性和设备的质量指数相关，可用率包括设备的综合状态，是否存在故障状态，表现性包括印刷设备的磨损，印刷材料的不合格以及操作人员的失误等导致生产不能以最大速度运行的因素，表示生产速度上的损失，质量指数用来反映没有满足质量要求的产品，对于掌握设备综合利用率此决策点的企业决策者，有利于对设备和产品进行可靠性分析、设备效率分析，从而在有效的时间内降低成本，提高生产效率。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数据云采集的设备状态评估系统，包括设备互联互通模块、设备状态评估模块和可视化数据监测模块，其特征在于：所述设备互联互通模块用于利用工业以太网实现印刷设备印刷整个过程中的数据交互和传输，所述设备状态评估模块用于计算选取的参数指标的劣化度和隶属度进行印刷设备健康状态的评估，所述可视化数据监测模块用于根据采集选取并计算评估的数据结果进行印刷设备的故障统计和整体动态监测，所述设备互联互通模块与设备状态评估模块电连接，所述设备状态评估模块与可视化数据监测模块电连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述设备互联互通模块包括采集通道配置模块、状态参数采集卡模块和以太网数据提取模块，所述采集通道配置模块用于搭建采集异构印刷设备的参数指标获取平台，所述状态参数采集卡模块用于利用数据采集卡进行印刷设备运动状态参数信息的采集和处理，所述以太网数据提取模块用于通过工业以太网协议和连接器接口对印刷设备进行所需数据的提取，所述采集通道配置模块与状态参数采集卡模块电连接，所述状态参数采集卡模块与以太网数据提取模块电连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述设备状态评估模块包括多传感器数据融合模块、参数指标选取模块、计算模块和设备综合状态模块，所述多传感器数据融合模块用于获取多传感器采集的数据并进行融合统一建库存储，所述参数指标选取模块用于选取影响印刷设备健康程度的参数进行评估，所述计算模块用于对选取的参数指标进行计算，所述设备综合状态模块用于根据计算结果对设备状态进行评估，所述多传感器数据融合模块与参数指标选取模块电连接，所述计算模块与设备综合状态模块电连接；

所述计算模块包括劣化度计算子模块和隶属度计算子模块，所述劣化度计算子模块用于计算表征各个参数指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度的劣化值，所述隶属度计算子模块用于计算反应印刷设备综合状态的参数指标隶属度，所述劣化度计算子模块与隶属度计算子模块电连接；

所述设备综合状态模块包括等级划分子模块和状态评估子模块，所述等级划分子模块用于根据计算出的参数指标隶属度值结合设备综合权重进行参数指标等级划分，根据参数指标等级对印刷设备状态进行等级评估，所述等级划分子模块与状态评估子模块电连接。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述可视化数据监测模块包括数据存储调用模块、故障统计分析模块和设备综合利用率模块，所述数据存储调用模块用于对实时采集选取和计算评估的数据进行存储及供需调用，所述故障统计分析模块用于进行设备故障数据统计和可靠性分析，所述设备综合利用率模块用于实时根据设备综合利用率进行印刷设备的整体动态监测，所述数据存储调用模块与故障统计分析模块电连接，所述故障统计分析模块与设备综合利用率模块电连接。

5.基于权利要求1-4中任一项所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统的设备状态评估方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：搭建异构印刷设备的互联互通平台，利用智能传感器和数据采集卡进行运动状态参数信息采集和处理，通过工业以太网协议及连接器接口对印刷设备进行数据提取；

步骤S2：进行各参数指标类型划分，计算印刷设备多个指标当前实际状态与相较最优状态的偏离程度；

步骤S3：利用层次分析法对指标参数做加权平均获取综合权重，计算隶属度值，建立参数指标劣化度与印刷设备评价结果间的关系；

步骤S4：通过监测压板机控制参数的实际数值与设定数值的关系，对印刷设备的综合利用率进行计算分析，统计印刷设备故障状态并输出。

6.根据权利要求5所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述步骤S1进一步包括以下步骤：

步骤S11：机组式纸张凹版印刷机启动，在设定的信息数据操作通道下，利用分别安装在印刷设备不同位置的激光位移传感器，进行不同设备运行状态参数数据的实时获取；

步骤S12：采集搭载有传感器和PLC的印刷设备运动状态数据，通过智能网关和交换机进行采集数据的多路传输；

步骤S13：建立参数数据库，提取表征印刷设备健康状况的评估参数，获取参数指标对应的设定阈值和类型。

7.根据权利要求6所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：根据评估指标的类型和阈值对指标进行归一化处理，利用印刷设备现场评估经验将各参数指标划分为越小越优型和中间最优型；

步骤S22：针对选取的评估参数，计算不同阈值和类型下评估指标的劣化度d，越小越优型劣化度计算公式为：

，

式中，为多传感器采集的评估参数数值，/>，/>分别为越小越优型各个评估参数的下限阈值和上限阈值，劣化度/>的取值范围是（0，1)；

类型为中间最优型评估参数的劣化度计算公式为：

，

式中，为多传感器采集的中间最优型评估参数数值，/>，/>分别为中间最优型参数的下限阈值和上限阈值，/>，/>分别为中间最优型参数的最优区间下限和最优区间上限，劣化度/>的取值范围是（0，1)。

8.根据权利要求7所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述步骤S3进一步包括以下步骤：

步骤S31：获取机组式纸张凹版印刷机运行状态影响因素数据，建立判断矩阵模型，利用特征根法获得纸张凹版印刷机各指标的主观权重和客观权重/>；

步骤S32：根据印刷设备主观权重和客观权重/>计算综合权重值W，计算公式为：

，

在对参数指标进行权重分配时，考虑到指标数据之间的内在统计规律与权威值，结合实际情况，利用组合权重法，进行参数指标主客观权重的融合统一；

步骤S33：根据专家对印刷设备状态给出的评估值，以及实际设备的标准数值，将印刷设备的综合状态按标准数值区间设定为良好、较好、一般、较差、故障等五个状态维度；

步骤S34：计算印刷设备各参数指标劣化度的隶属度m，计算公式为：

，

式中，d为各指标参数的劣化度，，/>为维度状态的上下限区间值，k为常数。

9.根据权利要求8所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述步骤S34中，计算出评估设备综合状态的指标参数隶属度后，选择隶属度最大值对应的设备状态作为印刷设备的综合状态评估结果，在印刷设备状态评估时为避免最大隶属原则失效，通过对隶属度进行定量化处理，划分标准区间，对应印刷设备状态评估结果的良好、较好、一般、较差、故障五种状态的区间长度。

10.根据权利要求9所述的一种基于数据云采集的设备状态评估系统，其特征在于：所述步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：对实时采集存储在数据库中的各参数指标数据和设备自身性能数据进行实时监测调用；

步骤S42：基于印刷设备计算出的综合状态结果数据进行设备故障数据统计，对故障数据对应的印刷设备关键部位进行可靠性分析；

步骤S43：最后根据设备综合利用率进行设备的整体动态监测。