热轧高强钢薄板轧机振动预报理论研究

发布时间：2021-12-11 06:15

　　高强钢薄板在汽车行业、家电用高等级、精密仪器等工业领域有着广泛的应用。高强钢薄板热轧生产过程中,当轧制速度达到一定程度时,轧机出现明显的振动,影响了高强钢薄板的产品质量和生产效率,甚至造成了轧机设备零部件的损坏。随着轧机设备逐渐向大型化、自动化、智能化方向发展,高强钢薄板轧机振动问题更为复杂,在设备运行中的恶劣影响表现更为明显。因此,对高强钢薄板生产过程中轧机振动进行机理分析,实现对轧机振动的预测,对于高强钢薄板的稳定生产具有重要的意义。本文以热轧高强钢薄板为研究对象,对热轧薄板带混合摩擦状态的轧制力进行计算,并建立热连轧机垂直振动模型,进一步建立轧机振动仿真模型,实现轧机振动的机理分析,并通过对轧机生产工艺参数的采集实现轧机振动的预报,搭建完整的监测和预报系统,重点研究以下方面内容:（1）考虑高强钢薄板板带的物理特性,建立热轧薄板轧制变形区的轧制力模型,基于已知参数,给出轧制力计算结果;建立热连轧机的六自由度垂直振动简化模型,采用集中质量法求解轧机垂直振动固有频率和主振型,分析轧机垂直振动特性;结合轧制力的计算和轧机垂直振动特性,建立轧机垂直振动仿真模型,获得在轧制力作用下轧机各部位... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

汽车外形钢板示意图

图 1-2 工作辊磨损图 图 1-3 带钢表面振动痕迹冶金行业作为全流程的生产制造行业，钢铁企业的智能化程度较高，配备大量的监测仪器，生产过程中积累了大量的热轧机运行参数和产品工艺参数。但是对数据的挖掘利用程度普遍不高，其主要原因是企业很难处理如此巨大的数据，传统的轧机振动故障诊断方法不管是在诊断速度还是诊断性能上都很难满足无法实现挖掘反映轧机运行状态的模式与特征[14-16]。随着数据驱动技术的发展，大数据分析和挖掘技术在环境、交通和医疗等方面有了广泛的应用，但是在钢铁企业仍有很大的发展空间。数据驱动技术可以推动钢铁的全流程生产制造的故障诊断发展。越来越多的钢铁企业在生产制造、品质管理和物流仓储方面采用数据驱动技术，取得非常好的应用效果，形成了唐钢高强汽车板自动化项目、宝钢热轧智能车间等一批示范点。利用数据驱动技术对轧机生产工艺参数进行挖掘，实现轧机振动预测，有助于认识轧机生产工艺参数对轧机振动的影响规律，提供抑制或减弱振动的方法，可以

图 1-2 工作辊磨损图 图 1-3 带钢表面振动痕迹冶金行业作为全流程的生产制造行业，钢铁企业的智能化程度较高，配备大量的监测仪器，生产过程中积累了大量的热轧机运行参数和产品工艺参数。但是对数据的挖掘利用程度普遍不高，其主要原因是企业很难处理如此巨大的数据，传统的轧机振动故障诊断方法不管是在诊断速度还是诊断性能上都很难满足无法实现挖掘反映轧机运行状态的模式与特征[14-16]。随着数据驱动技术的发展，大数据分析和挖掘技术在环境、交通和医疗等方面有了广泛的应用，但是在钢铁企业仍有很大的发展空间。数据驱动技术可以推动钢铁的全流程生产制造的故障诊断发展。越来越多的钢铁企业在生产制造、品质管理和物流仓储方面采用数据驱动技术，取得非常好的应用效果，形成了唐钢高强汽车板自动化项目、宝钢热轧智能车间等一批示范点。利用数据驱动技术对轧机生产工艺参数进行挖掘，实现轧机振动预测，有助于认识轧机生产工艺参数对轧机振动的影响规律，提供抑制或减弱振动的方法，可以


本文编号：3534160