论文题目: 大型薄板坯热连轧机异常振动与故障监测研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 机械电子工程
作者: 罗忠辉
导师: 吴百海
关键词: 轧机异常振动,信号处理,小波,分形,局域波,故障监测
文献来源: 广东工业大学
发表年度: 2005
论文摘要: 珠江钢铁公司引进的具有九十年代世界先进水平的薄板坯连铸连轧机组(CSP)中的F3轧机在轧制2.0mm以下规格的集装箱薄板时出现异常振动,振动造成该轧机工作辊表面振纹,以及机架出口处覆盖整个带钢宽度的振纹,同时伴随着振动强度变化而出现低频轰鸣声。轧机异常振动的出现,加剧了轧辊的磨损,影响轧机的生产能力,不合格产品的比例也随之增加。因此迫切需要研究振动的原因,掌握其规律,提出解决的方法。 本文针对珠钢公司轧机异常振动问题展开了较深入的研究。通过深入现场调研,在初步掌握轧机振动的基本情况后,采用12通道数据采集系统,对F3轧机进行了大规模的现场测试。测试了轧机牌坊的振动;工作辊的扭矩、弯矩以及垂直、水平方向的振动;支撑辊的水平、垂直方向的振动;齿轮分配箱的振动;减速机的振动;轧制力;同时还获得了轧制工艺参数。 通过对振动信号的时域分析、频谱分析、相关分析及倒频谱分析,确定轧机传动系统的振源在轧辊,其频率范围是45～51Hz;F3轧辊的扭振基频范围是19～21Hz;轧板表面振纹间距与轧辊水平振动基频密切相关,轧辊垂直振动的优势频率是水平振动优势频率的2倍。根据这些分析结果,提出了几点抑制振动的建议。 信号消噪是信号进一步深加工的基础。本文研究了轧机异常振动信号的自适应小波消噪技术:构造了正交小波基的参数方程;建立了消噪效果的适合度函数;采用先进的遗传算法,实现了轧机异常振动信号的自适应小波消噪。对轧机振动信号及液压泵振动信号采用小波消噪,取得了良好的效果。 由于轧机异常振动具有明显的非线性特征,尤其是轧机在咬钢瞬间产生的剧烈冲击信号,因此基于傅立叶变换的分析方法存在缺陷,无法进行时-频分析。为了提取咬钢冲击信号的各频率成分,观察各频率成分的具体振动形式,提出了CSP轧机咬钢冲击信号的小波包时-频特征分析方法,通过小波包频带分离及重构技术,分离了信号中的各频率成分,解释了轧机异常振动的起振过程。 提出了基于分形理论的拍波与调幅波信号识别方法,该方法运用于轧机异常振动信号的识别,取得了较好的效果。由于轧辊磨损的诊断与预报具有重要的意
论文目录:
摘要
ABSTRACT
目录
CONTENTS
物理量名称及符号表
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景
1.2 轧机振动国内外研究综述
1.2.1 国外研究概况
1.2.2 国内研究概况
1.3 课题研究的目的与意义
1.4 本文的研究内容
第二章 CSP轧机异常振动信号采集及分析
2.1 轧机异常振动摸底测试
2.2 大规模振动测试方案的规划与测试系统的准备
2.2.1 测试参数及测点的选择
2.2.2 测试仪器
2.2.3 测试方案
2.3 振动信号的常规分析
2.3.1 F3工作辊扭振分析
2.3.2 F3工作辊振动分析
2.3.3 F3轧机后带钢表面振纹分析
2.3.4 F3轧机传动系统振动相位分析
2.3.5 F3工作辊扭振＼水平振动＼垂直振动相关分析
2.3.6 基本结论
2.4 振动描述及抑制振动的建议
2.5 本章小结
第三章 CSP轧机异常振动信号的自适应小波消噪研究
3.1 前言
3.2 小波分析
3.2.1 小波变换
3.2.2 多分辨分析
3.2.3 正交小波基的构造
3.2.4 Mallat算法
3.3 小波消噪原理
3.3.1 小波分解与重构法消噪
3.3.2 非线性小波变换阈值法消噪
3.3.3 平移不变量小波消噪
3.3.4 小波变换模极大值法消噪
3.4 自适应小波消噪
3.4.1 正交小波基的参数形式
3.4.2 小波消噪的目标函数
3.4.3 小波消噪的遗传优化
3.5 应用实例及效果比较
3.5.1 CSP轧机振动信号的自适应小波消噪
3.5.2 液压泵故障分形诊断方法的自适应小波消噪
3.6 本章小结
第四章 CSP轧机咬钢冲击信号的小波包时频特征分析
4.1 前言
4.2 小波包分析
4.3 轧机咬钢冲击振动信号小波包时-频分析
4.4 本章小结
第五章 基于分形理论的信号分析及轧辊磨损故障研究
5.1 前言
5.2 分形几何的基本理论
5.3 基于分形理论的机械故障诊断原理与方法
5.4 基于分形理论的轧机异常振动研究
5.4.1 基于分形理论的轧机异常振动信号识别方法研究
5.4.2 基于分形理论的轧机工作辊磨损故障特征研究
5.5 本章小结
第六章 基于局域波分析的轧辊磨损故障特征提取研究
6.1 前言
6.2 Hilbert-Huang变换简介
6.2.1 Huang变换
6.2.2 Hilbert谱分析
6.3 F3轧机异常振动信号的局域波时-频特征分析
6.3.1 轧制1.6mm钢板工况
6.3.2 轧制2.0mm钢板工况
6.4 基于局域波分析的轧机工作辊磨损故障特征提取
6.4.1 F3轧辊磨损故障的特征信号选择
6.4.2 F3轧辊磨损故障的特征提取
6.5 本章小结
第七章 基于相空间重构与小波网络的轧机异常振动建模及预测
7.1 前言
7.2 F3轧机异常振动的混沌特征
7.2.1 轧机异常振动信号的性质
7.2.2 轧机异常振动信号的Lyapunov指数计算
7.3 轧机异常振动时间序列信号的相空间重构
7.4 基于混沌动力学的小波网络预测模型
7.5 本章小结
第八章 GSP轧机异常振动信号处理程序设计
8.1 前言
8.2 主程序界面设计
8.3 几个主要功能模块简介
8.4 本章小结
论文的总结与展望
参考文献
读博士学位期间发表的论文
致谢
附录 1
附录 2
附录 3
发布时间: 2005-07-27
参考文献
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