D0L:10.13374.issn1001-053x.2013.08.009 第35卷第8期 北京科技大学学报 Vol.35 No.8 2013年8月 Journal of University of Science and Technology Beijing Aug.2013 基于小波和小波分形的冷连轧机振动识别方法 米凯夫)☒，张杰1)，曹建国)，李洪波)，贾生晖2)，褚玉刚2) 1)北京科技大学机械工程学院，北京1000832)武汉钢铁（集团）公司，武汉430083 ☒通信作者，E-mai：让mikaifu@sina.com 摘要针对2180mm冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点，基于小波分析和分形理论，系统地研究了能够准 确地识别轧机振动的方法.对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示，两种方法均能有效地识别轧机振动的现象，为 在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径，这对于实时监测轧机的运行状况，避免恶性生产事故的发生，进而实 现预知轧机振动具有积极的现实意义 关键词冷轧机：带钢：表面缺陷：机械振动：信号分析：小波分析：分形 分类号TG333.7+1 Vibration identification technology of tandem cold rolling mills based on wavelet and fractal analysis MI Kai-fu1),ZHANG Jie1),CAO Jian-guo1),LI Hong-bo1),JIA Sheng-hui2),CHU Yu-gang2) 1)School of Mechanical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)Wuhan Iron and Steel (Group)Corp,Wuhan 430083,China Corresponding author,E-mail:mikaifu@sina.com ABSTRACT Aiming at the randomness and imperceptibility of chatter marks in a 2180 mm tandem cold rolling mill,two methods to identify the vibration of the rolling mill were systematically studied based on wavelet analysis and the fractal theory.Vibration signals from the rolling mill under typical conditions were analyzed by the two methods. The results show that both can effectively identify the vibration of the rolling mill.This paper provides an effective way to identify the chatter vibration in the complex vibration environment.The two methods have practical significance for real-timely monitoring the operation condition of rolling mills,avoiding the occurrence of hazardous production accidents,and then predicting the vibration of rolling mills. KEY WORDS cold rolling mills;strip metal;surface defects;machine vibrations;signal analysis;wavelet analysis; fractals 长期困扰钢铁产业界的板面振纹素有“幽灵振 中工艺参数繁多，各种参数相互影响交织在一起， 动”之称[1-2习.某厂2180mm全连续冷连轧机在实 这就造成了不同轧机的振动形式和振动原因差别 际生产中带钢表面出现振纹，明暗条纹横贯板宽并 很大.即使同一架轧机，在轧制过程中也存在着多 有周期性.振纹随机出现，无先兆，无诱因，无实时 种振动形式，因此找到普遍适用的措施、确定并排 表现，只能在轧后开卷检查时才能发现.为避免振 除轧机振动尚难实现阁.准确识别导致振动的因素 纹产生，现场不得不采取频繁更换工作辊的措施，并及时采取措施便成为了抑制振动危害的另一条途 不仅降低了生产效率，同时因辊耗的增加而增大了 径.轧机振动形态表现出多样性和不确定性，其特 生产成本 征淹没在一般的振动中，常规方法难以准确辨识④. 轧机振动问题作为一个世界性难题，不仅因其 因此，本文针对现场振纹现象随机性和隐蔽性的特 机械结构和控制系统十分复杂，而且由于轧制过程 点，基于小波和小波分形理论，从实测振动信号入 收稿日期：2012-06-11第 35 卷 第 8 期 北 京 科 技 大 学 学 报 Vol. 35 No. 8 2013 年 8 月 Journal of University of Science and Technology Beijing Aug. 2013 基于小波和小波分形的冷连轧机振动识别方法 米凯夫1) ，张 杰1)，曹建国1)，李洪波1)，贾生晖2)，褚玉刚2) 1) 北京科技大学机械工程学院，北京 100083 2) 武汉钢铁 (集团) 公司，武汉 430083 通信作者，E-mail: mikaifu@sina.com 摘 要 针对 2180 mm 冷连轧机振纹现象的随机性和隐蔽性的特点，基于小波分析和分形理论，系统地研究了能够准 确地识别轧机振动的方法. 对典型工况下轧机振动信号的分析结果显示，两种方法均能有效地识别轧机振动的现象，为 在复杂振动环境下识别振纹振动提供了有效途径，这对于实时监测轧机的运行状况，避免恶性生产事故的发生，进而实 现预知轧机振动具有积极的现实意义. 关键词 冷轧机；带钢；表面缺陷；机械振动；信号分析；小波分析；分形 分类号 TG333.7+1 Vibration identification technology of tandem cold rolling mills based on wavelet and fractal analysis MI Kai-fu 1) , ZHANG Jie 1), CAO Jian-guo 1), LI Hong-bo 1), JIA Sheng-hui 2), CHU Yu-gang 2) 1) School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China 2) Wuhan Iron and Steel (Group) Corp, Wuhan 430083, China Corresponding author, E-mail: mikaifu@sina.com ABSTRACT Aiming at the randomness and imperceptibility of chatter marks in a 2180 mm tandem cold rolling mill, two methods to identify the vibration of the rolling mill were systematically studied based on wavelet analysis and the fractal theory. Vibration signals from the rolling mill under typical conditions were analyzed by the two methods. The results show that both can effectively identify the vibration of the rolling mill. This paper provides an effective way to identify the chatter vibration in the complex vibration environment. The two methods have practical significance for real-timely monitoring the operation condition of rolling mills, avoiding the occurrence of hazardous production accidents, and then predicting the vibration of rolling mills. KEY WORDS cold rolling mills; strip metal; surface defects; machine vibrations; signal analysis; wavelet analysis; fractals 长期困扰钢铁产业界的板面振纹素有 “幽灵振 动” 之称[1−2] . 某厂 2180 mm 全连续冷连轧机在实 际生产中带钢表面出现振纹，明暗条纹横贯板宽并 有周期性. 振纹随机出现，无先兆，无诱因，无实时 表现，只能在轧后开卷检查时才能发现. 为避免振 纹产生，现场不得不采取频繁更换工作辊的措施， 不仅降低了生产效率，同时因辊耗的增加而增大了 生产成本. 轧机振动问题作为一个世界性难题，不仅因其 机械结构和控制系统十分复杂，而且由于轧制过程 中工艺参数繁多，各种参数相互影响交织在一起， 这就造成了不同轧机的振动形式和振动原因差别 很大. 即使同一架轧机，在轧制过程中也存在着多 种振动形式，因此找到普遍适用的措施、确定并排 除轧机振动尚难实现[3] . 准确识别导致振动的因素 并及时采取措施便成为了抑制振动危害的另一条途 径. 轧机振动形态表现出多样性和不确定性，其特 征淹没在一般的振动中，常规方法难以准确辨识[4] . 因此，本文针对现场振纹现象随机性和隐蔽性的特 点，基于小波和小波分形理论，从实测振动信号入 收稿日期：2012–06–11 DOI:10.13374/j.issn1001-053x.2013.08.009