[发明专利]一种基于峭度时变信号轧机振痕识别方法

权利要求书

1.一种基于峭度时变信号轧机振痕识别方法，其特征在于包括以下步骤：

1)通过安装于所述轧机上的加速度传感器采集振动轧机的振动加速度信号x(t)，并将该振动加速度信号划分成N段，使得每段振动加速度信号的容量均等于最佳样本容量L_m，其中N为大于零的整数；

2)根据公式计算出各段振动加速度信号的峭度值K_i，其中x_i(t)表示第i段振动加速度信号，μ_i表示第i段振动加速度信号的平均值，E(x_i(t)-μ_i)⁴表示求取第i段振动加速度信号的四阶中心距，σ_i⁴表示第i段振动加速度信号的方差的平方，0<i≤N且i为整数；

3)将各段振动加速度信号的峭度值K_i近似为峭度时变信号K(t)，并根据公式计算出该峭度时变信号的概率密度函数p(x)，其中P[k<K(t)<k+Δk]表示该峭度时变信号K(t)在区间[k，k+Δk]的分布概率，k表示峭度时变信号K(t)的峭度值；

4)根据所述峭度时变信号的概率密度函数p(x)的图像形状识别是否存在振痕。

2.根据权利要求1所述的基于峭度时变信号轧机振痕识别方法，其特征在于：所述峭度时变信号的概率密度函数定义f(x)函数图像中横轴区间(μ-σ,μ+σ)内的标准面积为S1，区间(μ-aσ,μ+aσ)内的标准面积为S2，区间(μ-bσ,μ+bσ)内的标准面积为S3，若所得k值时的横轴区间内的面积S均小于所述S1、S2、S3，则所述函数f(x)的图像呈短宽状，也即所述峭度时变信号的概率密度函数p(x)的图像短宽状，则表示存在振痕；对应地，若所得k值时的横轴区间内的面积S均大于所述S1、S2、S3，则所述函数f(x)的图像呈长窄状，也即所述峭度时变信号的概率密度函数p(x)的图像呈长窄状，则表示不存在振痕；其中μ为位置参数，σ为宽度参数，所述函数f(x)的图像以x＝μ为对称轴呈左右对称，1<a<2，2<b<3。