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板带轧机液压AGC综合测试系统及故障诊断研究

作　者: 曾良才
导　师: 孙国正；王少梅；陈奎生
学　校: 武汉理工大学
专　业: 机械设计及理论
关键词: 液压AGC 在线监测故障诊断故障仿真神经网络
分类号: TG333
类　型: 博士论文
年　份: 2005年
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引　用: 14次
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内容摘要

液压厚度控制系统(AGC)是现代大型板带轧机的核心系统,其性能好坏或工作是否正常是决定钢带质量和产量的关键。液压AGC以重载、高精度、高响应及机电液耦合为特征,由液压系统、控制系统、机架辊系、伺服元件等构成,通过力马达、伺服阀、伺服缸等转换元件及辊系、轧件、动力润滑轴承等工作界面构成了机械与液压能量之间的转换,从而形成机电液多重交叉耦合与复杂的内部反馈,容易产生耦合振荡或故障。如2000年我国某钢厂1450热轧液压AGC与主传动的耦合振荡造成了板带严重超差,最后引起断轴;1996攀钢光整机组液压AGC压靠投运的失稳故障使光整板一度停产,造成了巨大损失。因此液压AGC的测试与故障诊断,已经成为我国钢铁行业所关注的焦点。本文在总结国内外大量文献资料的基础上,从轧机液压AGC原理和模型出发,并结合攀钢、宝冶、武钢的实际项目,就液压AGC故障诊断技术及系统开发、轧机原型系统的离线试验等方面展开了较深入的研究。全文共分七章。第一章简要阐述了研究目的和意义,并就国内外有关液压测试和诊断技术的现状及发展趋势作了综合评述。第二章分析了轧机液压AGC的组成与控制原理,研究了液压AGC的故障类型、机理和失效形式,并以此为基础提出了液压AGC故障树和面向系统性能的诊断策略。文中还针对轧机液压AGC控制系统的特殊性,提出了运用在线监测、离线试验、故障仿真相结合的方法进行监测和诊断,构建了液压AGC监测诊断系统的总体框架。第三章研究了液压AGC动态特性与静态特性的试验与测试技术,并且开发了用于宝钢和攀钢的的15000KN液压AGC综合测试系统。由于通过普通的实时在线监测和诊断技术无法提取某些液压AGC元件的重要特性和故障特征,所以构建具有故障解耦功能的AGC原型系统试验台,将伺服元件的定期试验与在线监测结合起来,是实现液压AGC正确诊断和提高诊断精度的重要保证。论文建立了试验系统的动态模型,提出了轧机液压AGC离线现场原型动态试验及AGC油缸双向全程摩擦特性试验的试验方法及评价标准;提出了串级双环油温控制策略,解决了大滞后温控系统油温控制精度低的问题;针对轧机伺服阀流量范围宽的特点,开发了基于测频/测周法的流量测量技术,提高了流量特性的测试精度;还结合工程项目,开发了试验控制软件和基于力伺服加载的轧机油缸双

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-14
第1章绪论  14-31
  1.1 课题的重要性、特点、现状和研究意义  14-18
    1.1.1 板带轧机在钢铁工业中的重要性  14
    1.1.2 轧机液压AGC系统的功用及特点  14-15
    1.1.3 轧机液压AGC的发展现状  15-17
    1.1.4 立题意义  17-18
  1.2 液压测试技术的现状与发展趋势  18-22
  1.3 液压系统故障诊断技术的历史、现状与发展趋势  22-28
    1.3.1 设备故障监测与诊断技术的发展  22-23
    1.3.2 液压故障诊断的发展  23-28
  1.4 轧机液压AGC系统故障诊断技术研究现状  28-29
  1.5 本论文主要研究内容  29-31
第2章液压AGC故障诊断系统与系统框架  31-48
  2.1 液压AGC系统的控制原理及组成  31-33
    2.1.1 液压AGC系统控制原理  31-32
    2.1.2 液压伺服系统的组成与原理  32-33
  2.2 液压AGC系统故障分类与机理研究  33-39
    2.2.1 稳定型故障  34-35
    2.2.2 响应速度型故障  35-36
    2.2.3 精度型故障  36
    2.2.4 元件失灵或失效型故障  36-39
  2.3 轧机液压AGC系统故障诊断策略研究  39-45
    2.3.1 液压AGC系统故障诊断总体方案  41-42
    2.3.2 多种知识表示方法相结合的诊断策略  42-43
    2.3.3 经验知识和原理知识紧密结合的诊断策略  43
    2.3.4 专家系统与遗传神经网络相混合的诊断策略  43-44
    2.3.5 数据库技术和人工智能技术相互渗透的诊断策略  44-45
  2.4 液压AGC故障诊断系统框架  45-47
  2.5 本章小结  47-48
第3章轧机液压AGC综合测试系统研究  48-88
  3.1 引言  48-49
  3.2 主要测试内容  49-51
  3.3 液压AGC综合测试系统总体框架、试验方法及评价标准  51-53
    3.3.1 总体框架  51
    3.3.2 试验方法及评价标准  51-53
  3.4 综合测试液压系统总体设计  53-57
    3.4.1 泵组  53-54
    3.4.2 低增益闭环电液力伺服系统  54
    3.4.3 闭环电液位置伺服系统  54-55
    3.4.4 电液伺服阀试验系统  55-56
    3.4.5 试验机架及对顶加载系统  56-57
  3.5 综合测试系统关键技术研究  57-86
    3.5.1 温度控制系统研究  57-62
    3.5.2 AGC伺服油缸摩擦力测试系统研究  62-68
    3.5.3 轧机伺服油缸的现场原型动态测试技术  68-81
    3.5.4 基于脉冲量输出的电液伺服阀测试系统  81-86
  3.6 本章小结  86-88
第4章轧机液压AGC在线监测系统  88-117
  4.1 轧机液压AGC在线监测系统的目的与要求  88-90
  4.2 液压AGC在线监测系统的组成  90-92
    4.2.1 硬件系统  90-92
    4.2.2 软件系统  92
  4.3 液压AGC系统的在线监测参量及曲线  92-94
  4.4 特征参量信号处理技术  94-107
    4.4.1 液压AGC系统动态特性谱分析法  96-100
    4.4.2 基于小波分析的故障特征信号提取技术  100-107
  4.5 基于WinCC的液压AGC在线监控系统研究  107-116
    4.5.1 组态软件WinCC概述  107
    4.5.2 WinCC的主要控制模块  107-109
    4.5.3 监测画面  109-116
  4.6 本章小结  116-117
第5章液压AGC系统故障仿真研究  117-135
  5.1 液压AGC系统故障仿真的重要性  117
  5.2 液压仿真技术及其软件发展  117-120
  5.3 液压故障仿真建模方法  120-121
  5.4 基于组件的液压AGC系统的故障仿真  121-134
    5.4.1 液压AGC故障仿真平台选择  121-122
    5.4.2 故障仿真组件技术  122-125
    5.4.3 电液伺服阀的故障仿真  125-130
    5.4.4 液压AGC系统的故障仿真  130-134
  5.5 本章小结  134-135
第6章基于遗传神经网络的故障智能诊断方法及应用研究  135-163
  6.1 引言  135
  6.2 液压系统故障智能诊断技术方法研究  135-137
  6.3 液压故障遗传神经网络诊断模型  137-146
    6.3.1 遗传算法概述  137-138
    6.3.2 遗传算法的基本原理和实现步骤  138-140
    6.3.3 BP神经网络与遗传算法的结合  140-141
    6.3.4 遗传神经网络模型的建立  141-146
  6.4 液压AGC智能故障诊断系统软件平台  146-148
  6.5 知识库的设计  148-152
    6.5.1 知识的获取  148-151
    6.5.2 知识库中知识的表示方法  151-152
    6.5.3 规则库的建立  152
  6.6 推理机的构造  152-155
  6.7 解释机制的设计  155-156
  6.8 系统实现过程中几个关键问题的研究  156-158
  6.9 遗传神经网络的训练与故障模式识别结果  158-162
  6.10 本章小结  162-163
第7章总结与展望  163-165
  7.1 全文总结  163
  7.2 工作展望  163-165
参考文献  165-172
致谢  172-173
攻读博士学位期间的发表的论文及科研成果  173-174
  一、攻博期间发表的主要论文  173-174
  二、攻博期间取得的科研成果  174
  三、攻博期间承担的主要科研项目  174

板带轧机液压AGC综合测试系统及故障诊断研究

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