基于小波和小波分形的冷连轧机振动识别方法
来源期刊:工程科学学报2013年第8期
论文作者:米凯夫 张杰 曹建国 李洪波 贾生晖 褚玉刚
文章页码:1064 - 1071
关键词:冷轧机;带钢;表面缺陷;机械振动;信号分析;小波分析;分形;
摘 要:针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义.
米凯夫1,张杰1,曹建国1,李洪波1,贾生晖2,褚玉刚2
1. 北京科技大学机械工程学院2. 武汉钢铁(集团)公司
摘 要:针对2180 mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点,基于小波分析和分形理论,系统地研究了能够准确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示,两种方法均能有效地识别轧机振动的现象,为在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径,这对于实时监测轧机的运行状况,避免恶性生产事故的发生,进而实现预知轧机振动具有积极的现实意义.
关键词:冷轧机;带钢;表面缺陷;机械振动;信号分析;小波分析;分形;