基于自适应小波的二十辊轧机轧辊局部缺陷识别研究

发布时间：2018-05-14 06:47

  本文选题：轧辊缺陷 + 自适应小波　； 参考：《振动与冲击》2017年10期

【摘要】：轧辊在磨削过程中,轧辊表面会产生振纹等局部缺陷,严重影响带钢表面质量,有效识别轧辊缺陷尺寸大小仍是目前轧机诊断存在的难题之一。利用MATLAB小波工具箱构造与信号对应的自适应小波,通过与Haar小波、Morlet小波和试验数据的对比分析,不仅证明了构建自适应小波方法的正确性,而且也验证了自适应小波对轧辊缺陷识别的有效性,为有效识别轧辊缺陷以及分析缺陷尺寸提供了理论基础和实践支撑。
[Abstract]:In the process of roller grinding, the surface of roll will produce local defects, such as vibration, which will seriously affect the quality of strip surface, and it is still one of the problems in the diagnosis of rolling mill to effectively identify the size of roll defect. The adaptive wavelet corresponding to the signal is constructed by using the MATLAB wavelet toolbox. By comparing with the Haar wavelet Morlet wavelet and the experimental data, the correctness of the adaptive wavelet method is proved. The validity of adaptive wavelet for roller defect identification is also verified, which provides a theoretical basis and practical support for the effective identification of roll defects and the analysis of defect sizes.
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;宁波宝新不锈钢有限公司;
【基金】：国家自然基金重点资助项目(51035008)
【分类号】：TG333.17

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