[发明专利]一种基于六轴传感器的轧辊转速智能识别方法

说明书

本发明公开了一种基于六轴传感器的轧辊转速智能识别方法，包括：按照第一预设统计周期提取Z轴陀螺仪数据和Y轴加速度数据识别轧辊是否处于转圈状态，并针对处于转圈状态的轧辊，结合当前统计周期内的Z轴陀螺仪数据计算当前统计周期对应的初始转速和初始圈数；若计算得到的初始转速大于预设转速阈值，根据第二预设统计周期采用Y轴加速度数据重新计算实际转速和实际圈数，否则，将计算得到的初始转速和初始圈数作为当前统计周期内的实际转速和实际圈数。本发明能够精确监测旋转轧辊的实时转速，准确统计从轧辊转过的总圈数，作为判定轧辊磨损程度的重要条件。

技术领域

本发明涉及轧辊转速监测技术领域，具体而言涉及一种基于六轴传感器的轧辊转速智能识别方法。

背景技术

轧辊的性能和质量一般取决于其化学成分和制造方式并可由其组织、物理和力学性能以及存在于轧辊内部的残余应力类型来评估。轧辊在轧机中的使用效果不但取决于轧辊材质及其冶金质量，还和使用条件、轧辊设计、操作维护有关。选用轧辊时，对轧辊的有些性能要求往往是彼此对立的，轧辊购置费和维护费用又很昂贵。因此，部分厂家会选择租用轧辊的方式，按照轧辊使用量折算成的轧辊磨损程度来支付租金，减少轧辊购入成本。不管是轧辊的日常维护需求，还是租赁方计算租金时对轧辊使用量的统计需求，都需要对轧辊的转速和累计圈数进行精确计算。

目前，通常会在轧辊上安装一个三轴陀螺仪来直接统计轧辊的转速，再根据转速计算累计圈数。但是但陀螺仪量程最大为2000dps，即最大可测转速为333r/min，一方面量程有限，另一方面，这一测量方式对高速转动的轧辊的采集精度较低，且轧辊转速越高，精度越低；对三轴陀螺仪自身的性能要求也越高。因此，现在亟需一种新的测量方式来对轧辊的转速进行高精度的监控测量。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于六轴传感器的轧辊转速智能识别方法，能够精确监测旋转轧辊的实时转速，准确统计从轧辊转过的总圈数，作为判定轧辊磨损程度的重要条件。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于六轴传感器的轧辊转速智能识别方法，所述智能识别方法包括以下步骤：

S1，将带有三轴加速度计和三轴陀螺仪的轧辊标签安装在相应的轧辊端面上，其中，三轴加速度计和三轴陀螺仪的Z轴平行于轧辊的轴心线，X轴和Y轴分别垂直于轧辊端面的四平分线；

S2，按照预设采样频率分别采集三轴加速度计和三轴陀螺仪的测量数据；

S3，按照第一预设统计周期提取Z轴陀螺仪数据和Y轴加速度数据识别轧辊是否处于转圈状态，并针对处于转圈状态的轧辊，结合当前统计周期内的Z轴陀螺仪数据计算当前统计周期对应的初始转速和初始圈数；

S4，判断计算得到的初始转速是否大于预设转速阈值，如果大于，根据第二预设统计周期采用Y轴加速度数据重新计算实际转速和实际圈数，否则，将步骤S3中计算得到的初始转速和初始圈数作为当前统计周期内的实际转速和实际圈数；转入步骤S3，持续计算轧辊在每个统计周期的实际转速和实际圈数，直至轧辊解除转圈状态；第二预设统计周期为第一预设统计周期的整数倍。

为优化上述技术方案，采取的具体措施还包括：

进一步地，步骤S3中，当Z轴陀螺仪测量得到的轧辊的角速度维持方向不变且恒大于预设角速度阈值时，将该轧辊定义成转圈状态。

进一步地，所述预设角速度阈值为40dps。

进一步地，步骤S2中，配置相应的传感器以200Hz采样频率同时采集三轴加速度计和三轴陀螺仪的测量数据，将采集结果写入传感器自带的FIFO存储器中。

进一步地，所述第一预设统计周期为1s。

进一步地，所述第二预设统计周期为2s。