基于角域的二十辊轧机振痕监测系统及方法

文档序号:3242736阅读:195来源:国知局
专利名称:基于角域的二十辊轧机振痕监测系统及方法
技术领域
本发明涉及一种二十辊轧机振痕监测系统,尤其涉及一种基于角域的二十辊轧机振痕监测系统及方法。
背景技术
轧机的振动及振痕振动的在线控制一直是一个世界范围内的技术难题,世界上大多数钢铁公司的轧机或多或少都存在着轧机振动问题。轧机的振动问题,不仅使轧机的机械性能和精度受到严重影响,而且强烈的轧机振动会严重影响产品的表面质量,给企业带来巨大经济损失。为了研究不锈钢带钢振痕产生的原因,监测和控制轧机的振痕振动,进一步提高产品的合格率,有必要在轧机轧制过程中对轧机进行实时的监测,通过对各个监测量的实时观察对比及时发现时候产生故障并作出相应调整,为抑制或消除振痕十分有用。目前关于轧机振痕的监测和消除引起了大家的普遍关注,王国栋等人利用小波包络解调的方法,成功的提取出了轧机轴承故障的早期特征;王永涛等人通过对CSP轧机的现场振动测试,确定了轧机的振动规律和振源,并给出了抑制振动的基本方法。张瑞菊对冷连轧机的传动系统进行了振动信号的测试以及分析,同时指出必须应该选择正确的测试位置。翟志豪从对驱动轴扭振分析入手,对轧机出现颤振时的扭振三角波信号进行了分析讨论,并结合垂直振动信号,发现由于工作辊辊径差引起的轧机颤振。通过总结上文文献可以发现目前关于轧机的研究存在着一些不足和缺陷,大多数学者的研究主要集中在辊数较少的轧机进行的时域信号分析与统计,由于二十辊轧机自身的复杂性和精密性,且轧制中随着道次以及轧制过程的变化其各个参数发生较大变化,故如何更好的捕捉到随着轧制道次以及轧制过程不断变化振动信号中的故障信号且能够定位显得尤为重要;而且缺乏一套能够及时对轧机振痕进行报警的在线监测系统。

发明内容
本发明旨在解决现有技术中存在的技术问题,特别创新地提出了一种基于角域的二十辊轧机振痕监测系统及方法,采用角域信号分析的方式,提高了二十辊轧机振痕监测的精确度。为了实现本发明的上述目的,本发明提供了一种基于角域的二十辊轧机振痕监测系统,包括二十辊轧机,所述二十辊轧机包括相对设置的上半部和下半部,该上半部和下半部由内至外均依次为工作辊系(6)、中间辊系(5)、驱动辊系⑷和支撑辊系(3),其中所述工作辊系(6)由一个工作辊组成,所述中间辊系(5)由两个中间辊组成,所述驱动辊系(4)由两个驱动辊和一个惰性辊组成,所述支撑辊系(3)由四个支撑辊组成;其特征在于还包括编码器(8)、第一加速度传感器(1-1)、第二加速度传感器(1-2)和监测装置,其中所述编码器(8)安装在该工作辊(6)的一侧,所述第一加速度传感器(1-1)安装在该上半部从左至右第三个支撑辊(C)的轴瓦上,所述第二加速度传感器(1-2)安装在该上半部从左至右第二个支撑辊(B)的轴瓦上;
所述编码器(8)的输出端连接该监测装置的输入端,用于在随该工作辊旋转时发送触发信号给该监测装置,该监测装置根据该触发信号计算出轧机的转速;所述编码器(8)的输出端分别连接该第一加速度传感器(1-1)和第二加速度传感器(1-2),用于在随该工作棍旋转时触发该第一加速度传感器(1-1)和第二加速度传感器(1-2)采集角域振动加速度信号;所述第一加速度传感器(1-1)和第二加速度传感器(1-2)的输出端连接该监测装置的输入端,用于将该角域振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出参数特征值。本发明 还提供一种基于角域的二十辊轧机振痕监测方法,包括二十辊轧机、安装在工作辊一侧的编码器、第一加速度传感器、第二加速度传感器和监测装置,其特征在于包括以下步骤:S1、在该二十辊轧机正常轧制过程中,该编码器在随该工作辊旋转时将触发信号发送给该监测装置,该监测装置根据该触发信号计算出该轧机在轧制过程中的正常转速,并且该编码器在随该工作辊旋转时触发该第一加速度传感器和第二加速度传感器采集角域振动加速度信号并将该角域振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出该轧机在轧制过程中的正常参数特征值,从而形成转速-参数特征值查找列表;S2、在该二十辊轧机实际轧制过程中,该编码器在随该工作辊旋转时将触发信号发送给该监测装置,该监测装置根据该触发信号计算出该轧机在轧制过程中的实际转速,并且该编码器在随该工作辊旋转时触发该第一加速度传感器和第二加速度传感器采集角域振动加速度信号并将该振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出该轧机在轧制过程中的实际参数特征值;S3、该监测装置根据该轧机在轧制过程中的实际转速,从该转速-参数特征值查找列表中找到对应的参数特征值作为阈值,并将该阈值与该轧机在轧制过程中的实际参数特征值进行比较:如果该阈值〈该实际参数特征值,则报警;如果该阈值 > 该实际参数特征值,则将不报警。所述步骤S3中如果该阈值>该实际参数特征值,则计算出各阈值与实际参数特征值的权重和,并进一步将该阈值的权重和以及该实际参数特征值的权重和进行比较:如果该阈值的权重和〈该实际参数特征值的权重和,则报警;如果该阈值的权重和 > 该实际参数特征值的权重和,则不报警。所述正常参数特征值和实际参数特征值均包括RMS值、峭度值和包络解调信号。该RMS值的计算公式为
权利要求
1.一种基于角域的二十辊轧机振痕监测系统,包括二十辊轧机,所述二十辊轧机包括相对设置的上半部和下半部,该上半部和下半部由内至外均依次为工作辊系¢)、中间辊系(5)、驱动辊系(4)和支撑辊系(3),其中所述工作辊系(6)由一个工作辊组成,所述中间辊系(5)由两个中间辊组成,所述驱动辊系(4)由两个驱动辊和一个惰性辊组成,所述支撑辊系(3)由四个支撑辊组成; 其特征在于:还包括编码器(8)、第一加速度传感器(1-1)、第二加速度传感器(1-2)和监测装置,其中所述编码器(8)安装在该工作辊¢)的一侧,所述第一加速度传感器(1-1)安装在该上半部从左至右第三个支撑辊(C)的轴瓦上,所述第二加速度传感器(1-2)安装在该上半部从左至右第二个支撑辊(B)的轴瓦上; 所述编码器(8)的输出端连接监测装置的输入端,用于在随该工作辊旋转时发送触发信号给该监测装置,该监测装置根据该触发信号计算出该轧机的转速; 所述编码器(8)的输出端分别连接该第一加速度传感器(1-1)和第二加速度传感器(1-2),用于在随该工作棍旋转时触发该第一加速度传感器(1-1)和第二加速度传感器(1-2)采集角域振动加速度信号; 所述第一加速度传感器(1-1)和第二加速度传感器(1-2)的输出端连接该监测装置的输入端,用于将该角域振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出参数特征值。
2.一种基于角域的二十辊轧机振痕监测方法,包括二十辊轧机、安装在工作辊一侧的编码器、第一加速度传感器、第二加速度传感器和监测装置,其特征在于包括以下步骤: 51、在该二十辊轧机正常轧制过程中,该编码器在随该工作辊旋转时将触发信号发送给该监测装置,该监测装置根据该触发信号计算出该轧机在轧制过程中的正常转速,并且该编码器在随该工作辊 旋转时触发该第一加速度传感器和第二加速度传感器采集角域振动加速度信号并将该角域振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出该轧机在轧制过程中的正常参数特征值,从而形成转速-参数特征值查找列表; 52、在该二十辊轧机实际轧制过程中,该编码器在随该工作辊旋转时将触发信号发送给该监测装置,该监测装置根据该触发信号计算出该轧机在轧制过程中的实际转速,并且该编码器在随该工作辊旋转时触发该第一加速度传感器和第二加速度传感器采集角域振动加速度信号并将该振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出该轧机在轧制过程中的实际参数特征值; 53、该监测装置根据该轧机在轧制过程中的实际转速,从该转速-参数特征值查找列表中找到对应的参数特征值作为阈值,并将该阈值与该轧机在轧制过程中的实际参数特征值进行比较:如果该阈值〈该实际参数特征值,则报警; 如果该阈值>该实际参数特征值,则将不报警。
3.根据权利要求2所述的基于角域的二十辊轧机振痕监测方法,其特征在于所述步骤S3中如果该阈值>该实际参数特征值,则计算出各阈值与实际参数特征值的权重和,并进一步将该阈值的权重和以及该实际参数特征值的权重和进行比较:如果该阈值的权重和〈该实际参数特征值的权重和,则报警; 如果该阈值的权重和>该实际参数特征值的权重和,则不报警。
4.根据权利要求2或3所述的基于角域的二十辊轧机振痕监测方法,其特征在于所述正常参数特征值和实际参数特征值均包括RMS值、峭度值和包络解调信号。
5.根据权利要求4所述的基于角域的二十辊轧机振痕监测方法,其特征在于:该RMS值的计算公式为
全文摘要
本发明提出了一种基于角域的二十辊轧机振痕监测系统及方法,属于轧机振痕监测领域。该系统包括二十辊轧机、编码器、第一加速度传感器、第二加速度传感器和监测装置,编码器安装在工作辊的一侧,第一加速度传感器安装在上半部从左至右第三个支撑辊的轴瓦上,第二加速度传感器安装在该上半部从左至右第二个支撑辊的轴瓦上;编码器发送触发信号给监测装置,监测装置根据触发信号计算出该轧机的转速;编码器触发第一加速度传感器和第二加速度传感器采集角域振动加速度信号并将该角域振动加速度信号发送给该监测装置,该监测装置根据该角域振动加速度信号计算出参数特征值。本发明采用角域信号分析的方式,提高了二十辊轧机振痕监测的精确度。
文档编号B21B38/00GK103071685SQ20131002321
公开日2013年5月1日 申请日期2013年1月22日 优先权日2013年1月22日
发明者邵毅敏, 王利明, 陈再刚, 吴胜利, 邓潇 申请人:重庆大学
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