[发明专利]热轧立辊轧机运行状态的在线监测方法

摘要

本发明公开了一种热轧立辊轧机运行状态的在线监测方法，轧机由包括滑动轴承和滚动轴承的电机和减速机驱动，在轴承座设置振动传感器并采集原始信号，对原始信号作频谱分析，并通过信号重构提取电机、滑动轴承、减速机齿轮和滚动轴承的振动幅值；数据预处理，对各振动幅值数据进行归一化处理，以轧机的振动幅值作为依据，设定标准样本、待检样本并计算其健康度；设定轧机运行状态健康度指标H由标准样本、待检样本计算得到，标准样本为1，待检样本为各振动幅值归一化处理数据；设定H的报警阈值，根据报警阈值在线监测系统分别预报轧机运行状态正常、轻故障或重故障。本方法采用健康度指标评介轧机运行状态的劣化趋势，支撑设备的正常、可靠运行。

主权项

1.一种热轧立辊轧机运行状态的在线监测方法，所述热轧立辊轧机由电机和减速机驱动，电机和减速机包括滑动轴承和滚动轴承，其特征在于本方法包括如下步骤：步骤一、在滑动轴承座和滚动轴承座设置振动传感器，采集振动传感器输出的原始信号Yi，对原始信号Yi作频谱分析，并通过信号重构获得电机、滑动轴承、减速机齿轮和滚动轴承的特征信息，提取电机振动幅值Mi、滑动轴承振动幅值Ji、减速机齿轮振动幅值Gi和滚动轴承振动幅值Ri；步骤二、数据预处理，对电机振动幅值Mi数据进行归一化处理，将数据的范围限定为[0,1]，其处理过程为：其中：为电机振动幅值归一化后的数据，M_min为电机最小振动幅值，M_max为电机最大振动幅值；对滑动轴承振动幅值Ji数据进行归一化处理，将数据的范围限定为[0,1]，其处理过程为：其中:为滑动轴承振动幅值归一化后的数据,J_min为滑动轴承最小振动幅值，J_max为滑动轴承最大振动幅值；对减速机齿轮振动幅值Gi数据进行归一化处理，将数据的范围限定为[0,1]，其处理过程为：其中:为减速机齿轮振动幅值归一化后的数据,G_min为减速机齿轮最小振动幅值，G_max为减速机齿轮最大振动幅值；对滚动轴承振动幅值Ri数据进行归一化处理，将数据的范围限定为[0,1]，其处理过程为：其中:为滚动轴承振动幅值归一化后的数据,R_min为滚动轴承最小振动幅值，R_max为滚动轴承最大振动幅值；步骤三、以热轧立辊轧机的振动幅值作为依据，设S为标准样本，T为待检样本，i表示样本中的特征参数，N为样本的个数，H为健康度指标并用式(5)表示，其中，H越大说明健康程度越好，H越小说明健康程度越差；步骤四、设定热轧立辊轧机运行状态健康度指标H由S(i)和T(i)计算得到，其中标准样本S(1)＝S(2)＝S(3)＝S(4)＝1；T(1)、T(2)、T(3)和T(4)为待检样本的四个特征参数，分别是电机振动幅值归一化处理数据滑动轴承振动幅值归一化处理数据减速机齿轮振动幅值归一化处理数据滚动轴承振动幅值归一化处理数据即则，热轧立辊轧机运行状态健康度指标H由式(5)简化为式(6)，步骤五、设定热轧立辊轧机运行状态健康度指标H的报警阈值，当H>0.8时，在线监测系统预报热轧立辊轧机运行状态正常，当0.5

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