其中，e(n)是样本S,(n)中包含的偏心信号；？，(n)是S:(n)中包含的千扰分量。由上式可 见，经处理后，信号功率不变，而噪声方差却成为原来的1/M倍，使信噪比得以提高。当 然，与相千时间平均处理同时，还应有滤波手段以消除均值和缓慢变化量。图2为对图1(b) 信号进行处理后的波形。从图可以看出，经滤波和相干时间平均处理后，噪声干扰大为减 弱，信号波形的周期性明显突出出来。 V 1/s 图2相于时间平均处理后的波形 Fig.2 Processed waveform through CTA 1.3快速付立叶变换处理 将采样信号预处理后，为了进一步谁确定量地将偏心信号提取出来，采用快速付立叶变 换方法，对其进行进一步分析处理，得出偏心信号中所含各次正弦波的幅值、频率和相角， 从而确定轧辊偏心信号的参数模型： e(+)= 三4，sin(@+0) 这里P是所选取的谐波次数，可由产品精度要求来适当选取。P越大，模型精度越高。一般 说来，起主导作用的是基波分量或基波加二次谐波分量。为了减弱离散付立叶变换所固有的 泄漏效应，同时又使采样持续时间的选择灵活方便，可运用改进的基2快速付立叶变换（即 MFFT(3))进行计算和处理，以提高信号处理的精确度。图8为对图2波形施行MFFT处理 后的结果。 t/s 图3FFT处理结果 Fig,3 FFT processing result 2在偏心控制中的应用 借助以上信号处理方法，以高精度四辊可逆冷轧机为控制对象，构成如图4所示的轧辊 偏心控制系统。图中，轧机具有一对直径110mm的工作辊，一对直径420mm的支持辊，支 469其中 ， 。 。 是样本 ‘ 。 中包含 的偏心信号 ， ‘ 。 是 ‘ 。 中包 含 的 千 扰分 量 。 由上 式可 见 ， 经处理后 ， 信号功 率不变 ， 而 噪 声 方差却 成 为原来 的 倍 ， 使信噪 比 得 以 提高 。 当 然 ， 与相千时间平均处 理 同时 ， 还应有滤波手段 以 消除均值和缓慢 变化量 。 图 为对 图 信号 进 行处理 后 的波形 。 从 图可 以看 出 ， 经滤 波 和相 千时 间平均处理 后 ， 噪 声 千 扰 大 为减 弱 ， 信号波形 的周期性 明 显突 出 出来 。 昌 图 相 千时 间平均 处理 后 的波 形 丁 快速付 立 叶 变换处 理 将采 样信号 预处理后 ， 为了进 一步准 确定 量地 将偏 心信号提取 出来 ， 采 用快速 付立叶 变 换方法 ， 对其进 行进一步分析处理 ， 得 出偏心信号 中所含各 次正弦波 的 幅值 、 频率和相 角 ， 从而 确定轧辊偏 心信号 的参 数模 型 ， 。 ‘ ， 这里 是 所选取的谐波次数 ， 可 由产品 精度要 求来 适 当选取 。 尸越 大 ， 模 型精 度越 高 。 一 般 说来 ， 起主导作 用的是基波分 量或基波加 二 次谐 波分量 。 为 了减弱 离散 付立 叶变换 所 固有 的 泄漏效应 ， 同时又使采 样持续 时间的 选择灵 活方便 ， 可运 用改进 的基 快速付立叶 变换 即 〔 “ ’ 进 行计算和处理 ， 以提高信号 处理 的精确度 。 图 为对 图 波形施行 处 理 后 的结果 。 之汉乌 图 处理结果 在偏心控 制 中的应用 借助 以上信号处理 方法 ， 以高精 度四辊 可逆冷轧机 为控制对象 ， 构成如 图 所示 的轧辊 偏心 控制 系统 。 图 中 ， 轧机具有一对直径 的工作辊 ， 一对直 径 的 支 持 辊 ， 支