冷轧液压AGC系统的建模与故障诊断方法研究

发布时间：2017-04-14 00:10

  本文关键词：冷轧液压AGC系统的建模与故障诊断方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：厚度控制是决定带钢产品质量的关键成因,冷轧液压AGC(Automatic Gauge Control)系统因此成为轧制过程的重要组成部分。液压AGC系统具有多重闭环控制结构,即使是微小的状态异常也会经过闭环传播、扩散而导致严重设备故障的发生,出现难以处理的复合故障;此外,系统还易受诸多外界干扰和不确定因素的影响,致使其故障具有隐蔽性。AGC系统的故障有可能破坏整个轧机的正常轧制状态,甚至导致轧机振动等设备安全隐患以及带钢打滑、跑偏、断带和堆钢等严重质量事故。为提高液压AGC系统的可靠性和安全性,复合故障的诊断是轧制过程的迫切需求,系统具有不确定信息情况下的故障诊断也是亟待解决的难题。针对上述问题,本文开展的研究工作和取得的关键成果总结如下:1.总结了故障诊断和不确定性问题的研究现状。针对液压AGC系统的故障诊断问题和不确定性问题,分别综述了液压AGC系统的故障诊断方法、复合故障诊断方法、板厚控制系统的不确定性问题研究方法和不确定系统的故障诊断方法,为本文的方法提出和研究奠定基础。2.对冷轧液压AGC系统进行了动态建模仿真。分析了液压AGC系统的调节原理并对其各环节进行等效建模,仿真试验验证表明无论是在稳定轧制还是不稳定轧制情况下,出口厚度都能够满足辊缝设定要求,证明所建立的数学模型可以描述现场AGC系统的固有属性。3.提出基于多状态的多信号模型改进方法并于液压AGC系统中进行了故障诊断试验与验证。重点描述了基于多信号模型方法的故障诊断策略,对传统的多信号模型方法进行了改进;在液压AGC系统中实施了故障模拟和测点优化设计,为故障诊断做好前期准备;对系统的微小故障和大故障分别开展了诊断及验证,表明了基于多状态的多信号模型方法的有效性。4.提出基于多信号模型和盲源分离的复合故障诊断方法并将其成功应用于AGC系统。重点介绍了所提出的基于多信号模型和盲源分离的复合故障诊断方法的原理和应用步骤,并给出了可诊断性分析步骤;在液压AGC系统中的应用验证表明所提方法可有效隔离出现的故障模糊组,提高了系统复合故障诊断的准确率。5.对基于多信号模型的不确定液压AGC系统故障诊断方法进行了探讨研究。探究将基于概率论的概率推理方法、基于D-S证据理论的不确定推理方法、基于模糊理论的不确定推理方法和基于粗糙理论的规则提取方法用于不确定系统的多信号模型改进,以获取更为精准的因果关系依赖矩阵,分别解决证据不确定、先验概率未知、测试不确定和模型信息不完备等问题。
【关键词】：液压AGC系统 多信号模型 测点优化设计 盲源分离 复合故障诊断 不确定性 随机概率理论 模糊粗糙理论
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG333
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注释表12-14
• 第一章 绪论14-27
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.1.1 研究背景14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 液压AGC系统的功能介绍15-16
• 1.3 液压AGC系统的挑战性问题16-19
• 1.3.1 动态建模问题16-17
• 1.3.2 故障诊断问题17-18
• 1.3.3 不确定性问题18-19
• 1.4 故障诊断及不确定性问题的研究现状19-23
• 1.4.1 液压AGC系统的故障诊断研究现状20-21
• 1.4.2 复合故障诊断研究现状21-22
• 1.4.3 板厚控制系统的不确定性研究进展22-23
• 1.4.4 不确定系统的故障诊断方法研究进展23
• 1.5 本文主要工作及组织结构23-27
• 1.5.1 本文研究要点23-24
• 1.5.2 本文主要工作24-25
• 1.5.3 本文组织结构25-27
• 第二章 冷轧液压AGC系统的动态建模仿真27-36
• 2.1 引言27
• 2.2 液压AGC系统的原理分析27-28
• 2.2.1 液压压力控制系统27
• 2.2.2 液压AGC系统的调节原理27-28
• 2.3 液压AGC系统的动态建模28-35
• 2.3.1 伺服阀28-29
• 2.3.2 液压缸29-30
• 2.3.3 轧辊辊系基本方程30-31
• 2.3.4 位移传感器31
• 2.3.5 PID控制调节器31-32
• 2.3.6 背压回油管道32
• 2.3.7 预控与监控32-33
• 2.3.8 仿真模型的正确性验证33-35
• 2.4 本章小结35-36
• 第三章 基于多信号模型的液压AGC系统故障诊断方法36-49
• 3.1 引言36
• 3.2 多信号模型方法简介36
• 3.3 基于多信号模型的故障诊断策略36-39
• 3.3.1 多信号模型设计过程36-37
• 3.3.2 多信号模型原理分析37-38
• 3.3.3 多信号模型诊断策略38-39
• 3.4 液压AGC系统故障模拟和测点选取39-46
• 3.4.1 故障模拟39
• 3.4.2 测点选取39-42
• 3.4.3 模拟结果42-46
• 3.5 应用验证46-48
• 3.5.1 故障诊断结果46-47
• 3.5.2 诊断结果验证47-48
• 3.6 本章小结48-49
• 第四章 基于多信号模型和盲源分离的复合故障诊断方法49-73
• 4.1 引言49
• 4.2 盲源分离方法49-57
• 4.2.1 盲源分离方法简介49-51
• 4.2.2 盲源分离方法原理51-55
• 4.2.3 盲源分离方法实现55-57
• 4.3 基于多信号模型和盲源分离的复合故障诊断方法57-60
• 4.3.1 多信号模型改进58
• 4.3.2 冗余信息分析58-59
• 4.3.3 测点数据白化预处理59
• 4.3.4 测点信号解混59-60
• 4.3.5 多信号模型重建60
• 4.4 基于多信号模型和盲源分离的复合故障可诊断性分析60-62
• 4.5 应用验证62-72
• 4.5.1 故障诊断结果68-70
• 4.5.2 诊断结果验证70-72
• 4.6 本章小结72-73
• 第五章 基于多信号模型的不确定液压AGC系统故障诊断方法73-86
• 5.1 引言73
• 5.2 不确定问题概述及理论分析73-75
• 5.2.1 随机概率理论与不确定性73-74
• 5.2.2 模糊粗糙理论与不确定性74-75
• 5.3 板厚控制系统的不确定性问题75-77
• 5.3.1 非结构不确定性76-77
• 5.3.2 结构不确定性77
• 5.4 基于多信号模型的不确定液压AGC系统故障诊断方法研究77-85
• 5.4.1 针对证据不确定的诊断方法78-79
• 5.4.2 针对先验概率未知的不确定性问题诊断方法79-82
• 5.4.3 针对测试不确定的诊断方法82-83
• 5.4.4 针对模型信息不完备的诊断方法83-85
• 5.5 本章小结85-86
• 第六章 总结与展望86-89
• 6.1 论文主要成果总结86-87
• 6.2 课题后续研究展望87-89
• 参考文献89-95
• 致谢95-96
• 在攻读硕士学位期间发表的学术论文目录和参加科研情况96

【参考文献】

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本文编号：304777