軋機自激振動預警方法
【專利摘要】本發明提供了一種軋機自激振動預警方法，包括步驟S100至S500，其中，在步驟S100中，獲取一個時刻軋機的振動加速度信號；在步驟S200中，獲取該時刻振動加速度信號的譜向量；在步驟S300中，計算該時刻振動加速度信號的頻譜信息熵；在步驟S400中，對該頻譜信息熵進行平滑處理，獲取該信息熵的平滑值；以及在步驟S500中，基于以上步驟，計算預警判別邏輯量，判斷是否進行預警。本發明的軋機自激振動預警方法，以頻譜信息熵的計算為核心，提高了軋機預警的準確率，從而提高了生產效率和產品質量。
【專利說明】軋機自激振動預警方法

【技術領域】
[0001]本發明涉及冷軋板帶生產的過程監測，更具體地，是一種軋機自激振動預警方法。

【背景技術】
[0002]軋機自激振動是冷連軋機的共性問題，是制約冷軋薄板產量和產品質量提高的障礙之一。這種振動因其突發性的特點，一般測振儀器和系統不能勝任，常規的預警方法來不及作出反應。因此，通常只能由現場操作人員依靠五官感覺，隨時進行緊急降速，以免造成斷帶或軋件表面缺陷，同時在軋機系統不穩定或臨近換輥時，即便在沒有振動先兆的情況下，也不能將速度提高，從而影響了生產效率。
[0003]軋機的振動形式可分為強迫振動和自激振動兩種，強迫振動相對來說比較容易識別和改善，而自激振動則難以找到一個有說服力的源頭，因此及時的報警就顯得尤為重要。長期以來，不少學者致力于軋機自激振蕩問題的研究，研究主要集中在顫振發生的原因和內在機理，以及如何有效減弱軋機的自激振動、提高冷軋帶鋼質量，也有學者從故障診斷出發，分析研究處理對策。然而，自激振動是一個與設備、工藝、生產操作、基礎管理等方面均密切聯系的問題，涉及機、電、儀器、液、潤滑等領域，是一個與數十種因素有關的復雜問題，每次發生的原因不盡相同，也不可能完全抑制。因此，更有效的手段是為現場操作人員提供預警，以采取正確有效操作避免因自激振動而導致不良影響。


【發明內容】

[0004]本發明的目的，在于解決現有的對軋機自激振動判斷的不足，從而提供了一種創新的軋機自激振動預警方法。
[0005]本發明的軋機自激振動預警方法，用于對軋機的自激振動進行預警，該方法包括如下步驟:
[0006]步驟S100，獲取一個時刻軋機的振動加速度信號；
[0007]步驟S200，獲取該時刻振動加速度信號的頻譜的譜向量A[A1;A2……Am]，其中，A1,A2……Am為各譜線對應的頻率，m為頻率點數；
[0008]步驟S300，利用下式計算該時刻振動加速度信號的頻譜信息熵H (A):

【權利要求】
1.一種軋機自激振動預警方法，用于對軋機的自激振動進行預警，其特征在于，該方法包括如下步驟: 步驟S100，獲取一個時刻軋機的振動加速度信號； 步驟S200，獲取該時刻振動加速度信號的頻譜的譜向量A[A1; A2……Am]，其中，A1,A2……Am為各譜線對應的頻率，m為頻率點數； 步驟S300，利用下式計算該時刻振動加速度信號的頻譜信息熵H (A):
其中，P(Ai)為譜向量A的概率密度，f (Ai)為各譜線對應的幅值； 步驟S400，對該時刻振動加速度信號的頻譜信息熵進行平滑處理，得到該時刻頻譜信息熵平滑值St:
St = a.Ht (A)+ (1-a) St^1, 其中，St^1為上一時刻頻譜信息熵平滑值，S0 = O, Ht(A)為該時刻振動加速度信號的頻譜信息熵，a為平滑系數,其取值范圍為O到I之間； 步驟S500，根據該時刻頻譜信息熵平滑值邏輯值P、該時刻頻譜信息熵和上時刻頻譜信息熵的變化量邏輯值R、以及軋機速度邏輯變量V，計算預警判別邏輯量Q，以判斷是否進行預警，其中， 當 St ≤Hm 時，P=l，否則，P=O; 當 |St —St —1|≥Sm 時，R=l，否則，R=O; 當軋機速度大于或等于Vm時，V=l，否則，V=O; 并且，Q = Vn [PUR]； 當Q=I時，判斷進行預警，并發出預警信號，當Q=O時，判斷不進行預警， 其中，Hm為信息熵平滑值閾值，Sm為信息熵平滑值變化率閾值，Vm為軋制速度閾值。
【文檔編號】B21B28/00GK104070066SQ201310097436
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2013年3月25日 優先權日:2013年3月25日
【發明者】姚壽軍, 潘錚, 程其華 申請人:寶山鋼鐵股份有限公司