[发明专利]冷连轧机故障特征识别方法、系统、装置及介质

权利要求书

1.冷连轧机故障特征识别方法，其特征在于，包括：

采集轧机位移信号；

根据所述轧机位移信号进行奇异值分解，得到奇异值谱和奇异值差分谱；

根据所述奇异值差分谱获取无随机噪声的降噪信号；

根据所述奇异值谱从所述降噪信号中提取第一主分量；

根据所述降噪信号和所述第一主分量，计算剩余信号；

根据所述奇异值谱从所述剩余信号中提取第二主分量；

根据所述降噪信号、第一主分量和第二主分量，确定电源基波及三次谐波被抑制的轧机位移信号；

所述根据所述降噪信号和所述第一主分量，计算剩余信号这一步骤，具体为：

用奇异值分解提取直流主分量，由降噪信号减去主分量得到剩余信号；

所述根据所述奇异值谱从所述剩余信号中提取第二主分量这一步骤，包括：

以递归方式用奇异值分解方法从剩余信号中提取第二主分量，具体为：

根据提取到的主分量频谱特征判断当前主分量是否为基波和三次谐波，若是，则保存当前主分量，并用剩余信号减去所述当前主分量后得到新的剩余信号；直至完成对所有剩余信号的主分量提取；

所述根据所述降噪信号、第一主分量和第二主分量，确定电源基波及三次谐波被抑制的轧机位移信号这一步骤，具体为：

将所述降噪信号减去所述基波和三次谐波，得到抑制电源基波和三次谐波的轧机位移信号。

2.根据权利要求1所述的冷连轧机故障特征识别方法，其特征在于，根据所述轧机位移信号进行奇异值分解之前，还包括以下步骤：

将所述轧机位移信号构造为位移信号矩阵。

3.根据权利要求1所述的冷连轧机故障特征识别方法，其特征在于，所述根据所述奇异值差分谱获取无随机噪声的降噪信号，具体为：

采用最优差分谱峰值方法抑制随机噪声，得到无随机噪声的降噪信号。

4.一种冷连轧机故障特征识别装置，其特征在于，包括处理器以及存储器；

所述存储器用于存储程序；

所述处理器用于根据所述程序执行如权利要求1-3中任一项所述的方法。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行完成如权利要求1-3中任一项所述的方法。