軋機(jī)異常振動的因素分析與特征提取.pdf

1、軋機(jī)振動問題是世界范圍內(nèi)的冶金技術(shù)難題，也是亟待解決的問題之一，有效地控制軋機(jī)振動對提高金屬板材質(zhì)量和提高生產(chǎn)效率有重要意義。
　　 本文以軋機(jī)異常振動為主線，分析軋機(jī)異常振動的原因，提出了改進(jìn)措施，把小波包變換與灰色聚類分析相結(jié)合進(jìn)行了異常振動信號的研究，實現(xiàn)了特征提取及狀態(tài)分類，采用分形理論的維數(shù)概念對軋機(jī)異常振動時的狀態(tài)進(jìn)行了提取。
　　 歸納了冷軋機(jī)振動研究的內(nèi)容，分析了軋機(jī)機(jī)架及軋輥的垂直振動原因。由冷連軋機(jī)異

2、常振動的現(xiàn)象出發(fā)，闡述了冷連軋機(jī)垂直振動分析方法，重點分析了影響軋機(jī)振動的乳化液因素，提出了軋機(jī)振動的工藝改進(jìn)方法。
　　 基于小波包分析原理，對軋機(jī)異常振動能量分布特征提取方法進(jìn)行了研究。通過振動信號進(jìn)行處理分析，從中獲取反映軋機(jī)異常振動信息的特征。由于軋機(jī)異常振動的信號都是非平穩(wěn)信號，而小波變換(Wavelet Analysis)為適用于處理非平穩(wěn)信號的工具，所以本文采用其小波變換的改進(jìn)算法-小波包變換，對軋機(jī)異常振動信號進(jìn)

3、行分析。在此基礎(chǔ)上，還采用灰色聚類分析對小波包分析的結(jié)果進(jìn)行了軋機(jī)振動狀態(tài)的分類研究，實現(xiàn)了正常振動與異常振動的識別。
　　 本文通過對軋機(jī)振動信號的時間序列的相空間重構(gòu)，計算出描述軋機(jī)異常振動特征的分形維數(shù)，提出了采用分形維數(shù)來確定軋機(jī)的運行狀態(tài)的方法。分形理論作為非線性科學(xué)研究的理論，正在逐漸被應(yīng)用到機(jī)械設(shè)備的故障診斷特征提取技術(shù)之中。本文重點研究了分形維數(shù)的參數(shù)選取，如延遲時間、嵌入維數(shù)、無標(biāo)度區(qū)間的選取等，對軋機(jī)異常振動