軋機異常振動智能診斷技術開發(fā)與研究.pdf

1、鋼材是國家建設中必不可少的物資，而軋機是生產鋼材的主要生產設備。珠鋼板帶熱軋機生產線自年投產以來取得了良好的經濟效益，但隨著生產設備的改進以及生產工藝的提高，工藝情況變得復雜，且隨著軋制速度的提高和軋件厚度的降低，在板帶熱軋機上的振動形態(tài)也變得多種多樣，開始出現很多新的故障，對鋼材的生產帶來了不良的影響。因此，開發(fā)研究出板帶熱軋機故障智能診斷系統(tǒng)，對有效排除故障和及時維護板帶熱軋機顯得必要，不僅能為社會帶來經濟效益，在理論上也具有重要的

2、意義。
　　 本文以珠鋼板帶熱軋機的振動為主要研究對象，首先綜述了軋機振動的國內外研究現狀以及課題的來源和研究意義。接著研究了板帶熱軋機的振動機理，分析了板帶熱軋機系統(tǒng)振動的類型和在軋制鋼材過程中關鍵參數對板帶熱軋機振動的影響，為軋機故障診斷專家系統(tǒng)的研究開發(fā)奠定了基礎。
　　 在查閱相關文獻和現場調研的基礎上，根據珠鋼板帶熱軋機振動的實際情況，確定了板帶熱軋機振動的測試參數，制定了振動測試方案，選定了測試儀器。對采集的

3、數據采用了時域分析、互譜分析、互相關分析等方法進行了研究，得出相關結論，從機械設計、工藝參數和設備狀態(tài)等方面確定了板帶熱軋機振動的原因，并提出了解決措施。
　　 在故障診斷應用方面，神經網絡和專家系統(tǒng)是人工智能領域內兩個重要的技術。本文建立了神經網絡模型，研究了BP神經網絡的算法并提出了改進方法，并將其應用到軋機振動故障診斷實例中，最后研究了專家系統(tǒng)的機器學習和推理機制等內容，建立了基于神經網絡的專家系統(tǒng)。
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