基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法

针对非线性、非平稳信号的数据压缩问题,提出了一种基于自适应形态小波的轧机电气信号压缩方法.结合电气信号的形态特征,采用中值算子作为形态小波的更新算子对信号进行分解,从而实现根据信号的局部形态特征,自适应地调整形态小波分解的更新算子.工业现场实际轧机电气信号的数据压缩实验证明:利用这种形态小波信号压缩方法,可以获得高压缩比的信号,并能保留信号的形态特征;同时,这种形态小波信号压缩方法运算量小,可以应用到实时性要求较高的在线监测系统中.     

基于整数小波变换的空间矢量数据压缩方法

针对空曲线矢量数据相邻坐标点间坐标值大小差别不大的特点.提出一种新的矢量数据压缩方法:首先将空间坐标点间的差值转换为整型的偏移量.使用偏移量表示矢量数据的坐标点;然后利用整数小波变换(IWT)处理偏移量序列,最后对变换后的小波系数进行无损熵编码.使用此方法对中国数字地理地图数据的SHP文件进行压缩,实验结果显示,压缩比超过11,高于其他类似方法,表明本压缩方法能够实现较高压缩比的空间矢量数据无损压缩.     

轧机垂直系统动力学参数辨识

 针对轧机垂直系统动力学参数可信度不足等问题,提出一种基于实测数据的改进粒子群算法辨识轧机垂直系统动力学参数的方法。首先,将轧机垂直系统刚度和阻尼考虑成达芬振子和范德波尔振子,构建轧机垂直系统非线性动力学模型,并对粒子群算法进行改进;然后,通过数值仿真算例辨识得到系统在感染噪声和不含噪声时的动力学参数,验证了该算法的有效性;最后,以现场某轧机垂直系统为研究对象,基于现场实测数据,应用该算法进行辨识,得到了轧机垂直系统动力学参数估计,通过实测位移、速度和加速度信号分别与辨识后的位移、速度和加速度信号进行对比,证明该方法辨识轧机垂直系统动力学参数结果可靠,具有一定的工程应用价值。     

轧机液压AGC系统基于神经网络的传感器故障诊断技术

针对板带轧机液压AGC系统在线故障诊断问题,建立了一种基于非线性自回归滑动平均模型(NARMA)的递归神经网络,通过AIC定阶法确定模型阶次。运用生产实际数据,通过动态学习算法完成对网络的训练,使网络映射系统的动力学特性。该网络模型避免了故障的自学习,能够很好地实现故障检测。试验研究证明了该神经网络方法进行轧机液压AGC系统在线故障诊断的可行性和有效性。     

主传动状态检测及故障诊断方案的研究

轨梁厂万能线主传动监控系统主要有轧机工艺状态在线检测、轧机力能状态在线检测、轧制条件信号检测等三部分,根据现在运行情况看,存在不足之处,主要是主传动轧制扭矩直接的状态检测、判定和振动状态在线检测及故障诊断系统.为预防较大的事故发生,对关键设备轧机主传动运行状态提出了完善、详细的监测和故障诊断方案,做到预知维修,减少设备事故,实现生产百米高速钢轨"高尺寸精度、高表面质量、高平直度"的名牌优质产品.     

热轧机械振动在线监测和故障诊断系统

介绍了武钢第二热轧厂轧机机械设备振动在线监测和故障诊断系统的基本构成、软硬件配置以及状态监测、信号分析和故障诊断等主要功能。实践证明,该系统的设计体现了轧钢机械振动监测的要求,具有较高的可靠性和实用性,为轧钢机械故障诊断提供了一条新途径。     

基于Huffman编码的XML数据压缩方法

针对一定网络带宽下生产过程报表系统对大型数据源访问速率不高的问题,提出了一种基于Huffman编码的XML数据压缩方法。通过构造数据处理类获取XML文档中重复率高的节点单元,采用Huffman编码对节点单元进行编码,将编码后文档利用LZMA算法压缩,构建了Huffman-LZMA压缩算法,并将该压缩算法应用于生产过程报表系统设计。实际应用结果表明,该压缩算法对生产过程报表数据源的压缩率达到约88%,有效的节省了网络带宽和存储空间,提高了报表系统的访问速率。     

基于循环统计量的轧机偏心线性预测及补偿控制

提出了一种轧机偏心特性曲线概念.基于偏心测试信号的循环统计量建立线性预测模型,在线确定轧机偏心补偿量数据,实现轧机偏心的实时直接数据补偿控制.该方法能够准确反映并跟踪轧机偏心扰动的实际变化,满足对轧机偏心信号进行在线实时补偿控制的要求.     

一种提高TD-LTE系统带宽效率的时域预编码研究

为了消除OFDM系统中的循环前缀(cyclic prefix,CP), 以实现更高的系统带宽效率,设计了一种新的时域预编码.给出了发送调制矩阵的构造方法,并在此基础上引入了记忆特性和符号反馈,设计了TDP预编码模块.通过在TD-LTE下行链路中增加TDP预编码模块,达到了与CP在OFDM系统中同样的性能.仿真结果表明,与具有CP的OFDM系统相比较,新系统的误码性能仅有很小的下降,并且由于不再需要发送CP信号,消除了冗余,带宽效率大大提高.     

轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法

在深入分析机架偏心作用机制的基础上,提出了轧机偏心补偿控制信息相域滤波提取方法,它利用机架偏心轧制作用强度与轧制过程中轧辊的机械转动相位密切相关的特点,将轧机的时域轧制数据转换为以轧辊转动相位为参变量的数据进行处理.在线性化相域空间中,与轧辊偏心作用相关的信号呈现出显著的周期化特征,而其余的原时域周期信号在转换过程中均被非周期化.在线性化相域空间中,将轧辊转动轧制作用的往复周期作为指定的循环统计量统计周期.理论分析表明,基于统计方法能够有效地消除噪声的影响,同时抑制非指定线性化相域循环分量,实现机架偏心特性信息的有效获取,其实质是线性化相域空间中的梳状滤波器滤波.依据统计获取的机架偏心特征信息可以为轧机偏心补偿提供一定的数据参考.     

基于Intranet的轧机状态监测与故障诊断系统的研制

宝钢集团２０５０热轧生产线中Ｆ２精轧机状态监测和故障诊断系统采用Ｉｎｔｒａｎｅｔ技术,设计了基于客户机／服务器模式的状态监测程序和数据库服务程序、数据库管理系统,实现了轧机的状态监测与故障诊断。     

板带轧机HAGC系统基于小波变换的传感器故障诊断

 提出了一种基于小波分析的HAGC系统传感器故障诊断方法。通过建立系统的MA模型，建立残差信号，利用离散小波变换对残差信号进行多分辨率分析。通过残差信号的故障高低频特性，提取故障敏感特征，实现了传感器故障时间、故障原因、故障程度的诊断。仿真研究表明，该方法凸现故障特征，时域定位准确，不但适用于突变故障，对渐变故障同样有效。     

A Wavelet and Neural Networks Based on Fault Diagnosis for HAGC System of Strip Rolling Mill

 The research is aiming at the fault diagnosis of HAGC system of strip rolling mill. Taking the advantage of the accompany characteristics of the closed-loop control system, rolling force forecasting model is established based on neural networks. The comparison results between the forecasting results and the actual signal are taken as residual signals, which have eliminated the effects of abrupt input. Wavelet transform is used to acquire the components of high and low frequency, and fault numerical criterion is established through Lipschitz exponent. Wavelet decomposition results make fault feature clear and time-domain positioning accurately. By analyzing the varied fault features which correspond to varied fault reasons, the fault diagnosis of HAGC system is implemented successfully.     

高线轧机增速箱多故障源的盲分离与精确辨识

相对于单一故障诊断,混合故障的特征分离历来是诊断领域的一大难题。针对某高线轧机的一次多故障并发的振动信号,引入了独立分量分析(ICA)技术,以负熵最大化为分离判据,以牛顿迭代法为优化算法,实现了滚动轴承故障特征的有效分离和提取,为设备安全运行提供理论依据。     

高线轧机齿轮箱故障诊断案例库的设计与应用

以高速线材轧机齿轮箱故障诊断系统为应用背景,探讨了基于案例的推理方法,研究了构建齿轮箱故障诊断系统的关键技术,最终制订出相应的设计方案。依据故障的特征属性和内容将齿轮箱故障案例按照不同轧机和架次分类,从而将整个案例库划分成了多个代表不同齿轮箱的案例集。在案例检索中,通过加权平均算法找到相应案例库中与目标案例最相似的案例,实现了对高速线材轧机齿轮箱故障的智能诊断。     

轧钢线故障诊断及分析系统的研究与应用

本文介绍了山钢股份济南分公司宽厚板厂轧钢线故障诊断及分析系统的研究与应用,详细说明了轧钢数据的采集、分析及故障快速诊断系统,重点介绍了对轧钢线的故障诊断及分析方法,经过在宽厚板厂轧钢线的应用,取得了很好的效果。     

Design of Fault Diagnosis Observer for HAGC System on Strip Rolling Mill

By building mathematical model for HAGC （hydraulic automation gauge control） system of strip rolling mill, treating faults as unknown inputs induced by model uncertainty, and analyzing fault direction, an unknown input fault diagnosis observer group was designed. Fault detection and isolation were realized through making ob- server residuals robust to specific faults but sensitive to other faults. Sufficient existence conditions and design of the observers were given in detail. Diagnosis observer parameters for servo-valve, cylinder, roller and body rolling mill were obtained resoectively. The effectiveness of this diagnosis method was oroved bv actual data simulations.     

过程数据采集与分析系统在冷连轧机组中的应用

当代冷连轧带钢生产线具有生产速度快、控制精度高的特点,因此在实际生产过程中,需要一种能够对生产机组各种过程数据进行高效处理的数据采集系统。鞍钢冷轧钢板(莆田)有限公司冷连轧机组使用iba公司的PDA设备,组建了一套可对冷连轧机各种运行过程数据进行实时高速采集、监控、记录及分析的数据采集系统,该系统的使用为生产技术人员快速诊断冷连轧机组故障提供了有力的数据支持。