[发明专利]轧机自激振动预警方法

说明书

技术领域

本发明涉及冷轧板带生产的过程监测，更具体地，是一种轧机自激振动预警方法。

背景技术

轧机自激振动是冷连轧机的共性问题，是制约冷轧薄板产量和产品质量提高的障碍之一。这种振动因其突发性的特点，一般测振仪器和系统不能胜任，常规的预警方法来不及作出反应。因此，通常只能由现场操作人员依靠五官感觉，随时进行紧急降速，以免造成断带或轧件表面缺陷，同时在轧机系统不稳定或临近换辊时，即便在没有振动先兆的情况下，也不能将速度提高，从而影响了生产效率。

轧机的振动形式可分为强迫振动和自激振动两种，强迫振动相对来说比较容易识别和改善，而自激振动则难以找到一个有说服力的源头，因此及时的报警就显得尤为重要。长期以来，不少学者致力于轧机自激振荡问题的研究，研究主要集中在颤振发生的原因和内在机理，以及如何有效减弱轧机的自激振动、提高冷轧带钢质量，也有学者从故障诊断出发，分析研究处理对策。然而，自激振动是一个与设备、工艺、生产操作、基础管理等方面均密切联系的问题，涉及机、电、仪器、液、润滑等领域，是一个与数十种因素有关的复杂问题，每次发生的原因不尽相同，也不可能完全抑制。因此，更有效的手段是为现场操作人员提供预警，以采取正确有效操作避免因自激振动而导致不良影响。

发明内容

本发明的目的，在于解决现有的对轧机自激振动判断的不足，从而提供了一种创新的轧机自激振动预警方法。

本发明的轧机自激振动预警方法，用于对轧机的自激振动进行预警，该方法包括如下步骤：

步骤S100，获取一个时刻轧机的振动加速度信号；

步骤S200，获取该时刻振动加速度信号的频谱的谱向量A[A₁，A₂……A_m]，其中，A₁，A₂……A_m为各谱线对应的频率，m为频率点数；

步骤S300，利用下式计算该时刻振动加速度信号的频谱信息熵H（A）：

P(Ai)=f(Ai)Σk=1mf(Ak)]]>      i=1,2……m，

H(A)=-Σi=1mP(Ai)log2P(Ai)/log2m,]]>

其中，P(A_i)为谱向量A的概率密度，f(A_i)为各谱线对应的幅值；

步骤S400，对该时刻振动加速度信号的频谱信息熵进行平滑处理，得到该时刻频谱信息熵平滑值S_t：