珠江钢铁公司引进的具有九十年代世界先进水平的薄板坯连铸连轧机组(CSP)中的F3轧机在轧制2.0mm以下规格的集装箱薄板时出现异常振动,振动造成该轧机工作辊表面振纹,以及机架出口处覆盖整个带钢宽度的振纹,同时伴随着振动强度变化而出现低频轰鸣声。轧机异常振动的出现,加剧了轧辊的磨损,影响轧机的生产能力,不合格产品的比例也随之增加。因此迫切需要研究振动的原因,掌握其规律,提出解决的方法。 本文针对珠钢公司轧机异常振动问题展开了较深入的研究。通过深入现场调研,在初步掌握轧机振动的基本情况后,采用12通道数据采集系统,对F3轧机进行了大规模的现场测试。测试了轧机牌坊的振动;工作辊的扭矩、弯矩以及垂直、水平方向的振动;支撑辊的水平、垂直方向的振动;齿轮分配箱的振动;减速机的振动;轧制力;同时还获得了轧制工艺参数。 通过对振动信号的时域分析、频谱分析、相关分析及倒频谱分析,确定轧机传动系统的振源在轧辊,其频率范围是45～51Hz;F3轧辊的扭振基频范围是19～21Hz;轧板表面振纹间距与轧辊水平振动基频密切相关,轧辊垂直振动的优势频率是水平振动优势频率的2倍。根据这些分析结果,提出了几点抑制振动的建议。 信号消噪是信号进一步深加工的基础。本文研究了轧机异常振动信号的自适应小波消噪技术:构造了正交小波基的参数方程;建立了消噪效果的适合度函数;采用先进的遗传算法,实现了轧机异常振动信号的自适应小波消噪。对轧机振动信号及液压泵振动信号采用小波消噪,取得了良好的效果。 由于轧机异常振动具有明显的非线性特征,尤其是轧机在咬钢瞬间产生的剧烈冲击信号,因此基于傅立叶变换的分析方法存在缺陷,无法进行时-频分析。为了提取咬钢冲击信号的各频率成分,观察各频率成分的具体振动形式,提出了CSP轧机咬钢冲击信号的小波包时-频特征分析方法,通过小波包频带分离及重构技术,分离了信号中的各频率成分,解释了轧机异常振动的起振过程。 提出了基于分形理论的拍波与调幅波信号识别方法,该方法运用于轧机异常振动信号的识别,取得了较好的效果。由于轧辊磨损的诊断与预报具有重要的意