[发明专利]一种基于峭度时变信号轧机振痕识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及二十辊轧机振痕识别领域，尤其涉及一种基于峭度时变信号轧机振痕识别方法。

背景技术

轧机的振动及振痕振动的控制一直是一个技术难题，轧机的振动问题，不仅使轧机的机械性能和精度受到影响，而且强烈的轧机振动会严重影响产品的表面质量，给企业带来重大的经济损失。

目前，振动振痕识别已成为该领域的热点和重点，如：2003年A.Swiatoniowski,A Bar提出了基于数学建模及其分析的连轧机的参量化激励振动；2005年，Niziol j,Swiatoniowski A.对轧机的垂直振动及其对钢板质量的影响进行了研究；2005年A.Bar，O.Bar研究了再轧制过程中的中频振动的分类；2008年，Kuljanic E,M.Sortino,Totis G,利用多传感器检测磨削过程中产生的振痕；2009年，Brusa E,Lemma L.对多辊轧机冷轧的动力学效应进行了模拟数据和试验研究；2012年，Vladimir Ranjkovic,Ronald Gloss,John Steward等对钢带热轧机的“chatter”机理进行了定量分析和数学建模；2012年Ali Heidari,Mohammad R.Forouzan提出在“chatter”振动限制下为提升轧制速度的轧制参数优化；2012年，Xavier Escaler,Oscar de la Torre,Eduard Egusquiza等对造纸机单烘干表面的振纹进行了分析；2002年，Jue Zhong,Hongzhi Yan等对某企业轧机回火冷轧喘振进行了研究，指出轧机平整机的自激振动与钢卷上的振痕有密切关系；2012年，王永涛，臧勇，吴迪平等人提出了CSP轧机的辊面振纹扩展致振机理，认为轧机振纹是工作辊初始振纹在轧制过程中逐渐在辊面扩展形成,轧辊表面振纹引起并加剧了轧机的非正常振动等。

尽管国内外学者对于振痕振动已经做了大量研究，但主要针对研究切削加工机床中的振痕振动，对于二十辊轧机的振痕振动则多停留在振痕产生的机理上，二十辊轧机振痕振动的诊断方法多为频谱分析，如申请号为201310023206.1的中国发明专利《轧机振痕振动信号的故障特征提取方法及识别方法》公开了一种轧机振痕振动信号的故障特征提取方法，包括以下步骤：采集轧机的振痕振动信号，并且对该振痕振动信号进行频谱分析，确定该振痕振动信号的共振峰频带；接着对该共振峰频带下的振痕振动信号进行带通滤波，滤除将会影响下一步中解调分析过程的频率成分；采用基于二阶循环自相关的解调方法对带通滤波后的振痕振动信号进行解调分析，获得二阶循环自相关函数；最后对该二阶循环相关函数进行时域切片，获得时域切片信号，从而提取出该振痕振动信号的故障特征信息。但是，由于二十辊轧机结构的复杂性和振动源的多样性和偶然性，使得传统的频谱分析方法的识别准确率低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术而提供一种识别方法简单、准确度高的基于峭度时变信号轧机振痕识别方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：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。