基于EEMD和SVM的冷轧机垂直振动相关故障的诊断

发布时间：2018-03-07 21:25

  本文选题：轧机　切入点：垂直振动　出处：《上海交通大学学报》2015年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过对冷板带轧机垂直振动过程的机理进行分析,结合轧机系统结构模型,建立含振动因素的冷轧机垂向系统动态轧制力模型.考虑复杂工况下,轧机在生产不同规格带钢时,由工艺参数波动等广义故障所致轧机垂直振动现象,基于工业现场数据进行数据驱动的故障诊断算法研究.采用集成经验模态分解算法对实测轧制力信号进行分解,选取有效的固有模态函数的能量作为特征向量,并将其输入到支持向量机分类器中,通过分类器对正常状态和故障状态进行区分,以实现轧机振动相关故障的准确诊断.
[Abstract]:By analyzing the mechanism of vertical vibration process of cold plate strip mill and combining with the structural model of mill system, the dynamic rolling force model of vertical system of cold rolling mill with vibration factors is established. A data-driven fault diagnosis algorithm based on industrial field data is studied for vertical vibration of rolling mill caused by generalized faults such as process parameter fluctuation. The integrated empirical mode decomposition algorithm is used to decompose the measured rolling force signal. The energy of the effective inherent mode function is selected as the eigenvector and input into the support vector machine classifier to distinguish the normal state from the fault state through the classifier in order to realize the accurate diagnosis of the vibration related faults of rolling mill.
【作者单位】： 北京科技大学自动化学院;Institute
【基金】：国家自然科学基金项目(51205018,61473033) 中央高校基本科研业务费专项资金(FRF-TP-14-121A2)资助
【分类号】：TG333

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1581015