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申请/专利权人：联峰钢铁(张家港)有限公司

摘要：本发明提供一种轧钢过程异常工况的诊断方法，涉及轧钢生产监控技术领域，本发明根据轧钢机的结构，分别采集轧钢机主轴振动信号、轧辊振动信号和弹簧系统振动信号，并将信号从时域转化为频域，辨识分别信号中存在的频率分量以及它们的强度，从频域中判断各个振动信号的异常信号情况，并根据三个主要部件的振动情况构建了振动偏差系数，来评价轧钢机的振动情况，能够准确地判断轧钢机的振动情况是否异常，通过轧钢机生产出的钢材的温度和厚度数据，生成厚度波动指数和温度波动系数，从轧钢机的异常工况的结果和异常信号两个维度出发，构建了工况评价模型生成工况风险系数，并依据工况风险系数，判断轧钢机的轧钢过程工况。

主权项：1.一种轧钢过程异常工况的诊断方法，其特征在于，具体步骤包括：S1:采集轧钢机的离散时域振动信号，包括轧钢机主轴振动信号、轧辊振动信号和弹簧系统振动信号，并对轧钢机主轴振动信号、轧辊振动信号和弹簧系统振动信号进行离散傅里叶变换，将各个振动信号从时域信号变化为频域信号；S2:针对轧钢机主轴频域振动信号，设定主轴频率梯度范围，分别判断主轴频率梯度范围内的频率成分和范围外的频率成分，针对轧辊频域振动信号，设定轧辊频率梯度范围，分别判断轧辊频率梯度范围内的频率成分和范围外的频率成分，针对弹簧频域振动信号，设定弹簧频率梯度范围，分别判断弹簧频率梯度范围内的频率成分和范围外的频率成分；S3:针对主轴频率梯度、轧辊频率梯度和弹簧频率梯度范围内的频率成分和范围外的频率成分，针对频率成分中的频率信息采用常用对数函数进行拟合后，生成振动偏差系数，评价轧钢机的振动情况；S4:沿着轧钢机加工输出侧输出钢材的方向，测量a组轧钢机输出的钢材的温度和厚度，相邻温度测量点之间的距离相同，相邻厚度测量点之间的距离相同，且距离钢轧钢机最近的温度测量点和厚度测量点距离钢轧钢机的距离相同；S5:根据测量的温度数据和厚度数据的变化值生成轧钢机生产出的钢材的厚度波动数据，根据得出的厚度波动数据生成厚度波动指数；S6:将测量的a组轧钢机输出的钢材的温度数据中相邻的温度数据依次进行相减得到a-1组温度变化数据，并根据a-1组温度变化数据生成温度波动系数，判断钢材的冷却情况；S7:依据振动偏差系数、厚度波动指数和温度波动系数构建工况评价模型，依据工况评价模型生成工况风险系数，并将工况风险系数和预设的风险阈值进行对比，对工况情况进行风险评级。

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