随着时代的发展，印刷企业对于印刷机的速度、稳定性、停机率的要求越来越高，这就促使印刷机供应商提升印刷机故障自检能力。而在印刷机高速运转的同时不停机故障诊断也是各大厂商研究的热点之一。所生产的印刷机就配备了全数字化电子显示系统，该系统是将控制、检测与诊断相结合，对印刷机在运行过程中所产生的信号进行数字化表征，从而达到全机监测、定点诊断的目的。

这些系统对于常见的机械故障可以达到在线检测与实时调校的目的，但由于高速印刷机零部件数量多，结构复杂，因此一些较为复杂的故障仍需人工介入，无法达到真正的不停机故障诊断的目的。目前针对于印刷机械的故障诊断方法在国内研究还在起步阶段，专业性的故障诊断系统和该方面的专家相对还较为匮乏，仅能完成印刷机械的故障类别模糊分类，而没有一个完整的诊断系统，因此，这也是未来国内印刷机供应商与各高校研究的重点之一。

印刷机故障诊断系统展望

印刷机故障诊断系统通过对印刷机运行状态进行实时监测与诊断，从而减少印刷机停机的次数，提升印刷品的质量。而国内对于该方面技术的研究与应用还较为落后，目前已有的技术已无法满足高速印刷机日益发展所带来的需求。针对已有方法的研究，将人工智能算法与传感器技术相结合所开发出的故障诊断系统是未来的大势所趋。该方法不仅可以利用目前大数据研究的成果，对印刷机运行产生的数据进行分析，并且可以通过算法将印刷机械运行状态与印品质量相映射，从而完成印刷机故障的在线诊断。

另外，如何将印刷机运行时产生的多元数据进行融合，实现多种故障同时诊断也应加以研究。目前我国仍在该方面与其国外有较大差距，需对多种新兴技术的跨领域应用以及相互融合加以重视。并且应大力促进校企结合，从而缩小技术研发到应用之间的隔阂。印刷机械运行状态的平稳是保证印品质量优良的关键因素之一，在高速运转状态下，一旦印刷机械出现故障，会造成大量的纸张和油墨等耗材的浪费，造成污染，如何快速准确地发现并且解决印刷机械所产生的故障是当前研究热点之一。

印刷机械在运转时会产生大量的多种类的信号数据，如何将不同种类的数据融合表征从而实现更加准确的故障诊断是目前研究的关键。依照当前的研究趋势，模块化的印刷机组受到更多印刷企业的青睐，因此未来应将印刷机械故障监测装置完善并且模块化以便适应不同种类印刷机械、不同的印刷环境，并且提高印刷品的质量。另一方面，随着硬件水平的不断提升，采集到印刷机械信号数据的规模也逐渐增大，快速而准确地从大量的数据中提取关键的信息也是需要研究的关键点，引入深度学习算法等现代数据挖掘算法是解决这些问题的最有效途径。