本文選題：鋁錠鑄模　切入點：去噪方法　出處：《蘭州理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：電解法生產(chǎn)出的高溫鋁液需經(jīng)過鋁錠連鑄生產(chǎn)線鑄造成型,鋁錠鑄模是承載這些高溫鋁液的容器,高溫鋁液澆鑄到鑄模后由鏈條傳送,鋁液冷卻凝固成固體鋁錠,通過敲擊設(shè)備敲擊鑄模,實現(xiàn)鋁錠脫模。鑄模運行環(huán)境惡劣,各種原因?qū)е陆?jīng)常出現(xiàn)鋁錠無法正常脫模,必須進行檢測并控制裝備對沒有脫模的鋁錠鑄模進行處理。由于鋁錠工作在高溫環(huán)境,且鑄錠重量高、慣性大,常見的機械式或者光電式傳感器都存在著一定的局限性,而鑄模敲擊聲音信號中蘊含著豐富的鑄模狀態(tài)信息,基于聲信號的故障檢測技術(shù)具有高可靠性、非接觸性、在線工作等優(yōu)勢,有良好的應(yīng)用前景,因此,論文提出了利用鑄模敲擊聲音進行鋁錠脫模故障診斷方法�，F(xiàn)場采集的鑄模敲擊聲音信號中含有大量復(fù)雜的背景噪聲,嚴重影響著故障識別率,去噪是該故障診斷方法中的關(guān)鍵一步。針對鋁錠鑄模聲音故障診斷的去噪問題,提出一種改進的小波包多級閾值去噪方法。首先,選擇同種小波基和分解層數(shù),對鑄模聲音信號和噪聲信號分別進行小波包分解;其次,將不同頻率段的噪聲信號標準差引入新的閾值函數(shù),形成自適應(yīng)多級閾值,對相應(yīng)頻率段的鑄模聲音信號進行降噪處理;最后,通過小波包逆變換對信號進行重構(gòu)。通過對三種小波包去噪方法的均方根誤差和信噪比的對比,驗證了本文閾值函數(shù)的優(yōu)越性�，F(xiàn)場的去噪實驗證明了本文方法對鋁錠鑄模聲音去噪的有效性。在對去噪后的聲音信號頻域分析后,發(fā)現(xiàn)一次敲擊后如果鋁錠脫模,則一次敲擊聲音信號和二次敲擊聲音信號存在明顯的頻率峰值差,將其作為故障特征參數(shù),并設(shè)定閾值,對鋁錠是否脫模進行故障診斷,對現(xiàn)場采集的聲音處理實驗證明了本文所提方法的有效性。
[Abstract]:The high temperature aluminum liquid produced by the electrolysis method needs to be cast and formed through the aluminum ingot continuous casting line. The aluminum ingot casting mould is the container carrying the high temperature aluminum liquid. The high temperature aluminum liquid is transferred by chain after casting to the mould, and the liquid aluminum is cooled and solidified into the solid aluminum ingot. Aluminum ingot can be demoulded by percussion equipment. The mold runs in a bad environment, and various reasons often lead to aluminum ingot can not be demoulded normally. It is necessary to test and control the equipment to deal with the casting mould of aluminum ingot without removing mould. Because the aluminum ingot works in high temperature environment, and the ingot has high weight and inertia, the common mechanical or optoelectronic sensors have some limitations. However, the sound signal of mould percussion contains abundant state information of casting mold. The fault detection technology based on acoustic signal has the advantages of high reliability, non-contact and on-line operation, so it has a good application prospect. In this paper, a fault diagnosis method for aluminum ingots is put forward by using mould percussion sound. There are a lot of complex background noise in the sound signal of mould tapping, which seriously affects the fault identification rate. Denoising is a key step in this fault diagnosis method. An improved wavelet packet multilevel threshold de-noising method is proposed for the sound fault diagnosis of aluminum ingot casting mould. Firstly, the same wavelet basis and decomposition layer number are selected. The sound signal and noise signal of casting die are decomposed by wavelet packet. Secondly, the standard deviation of noise signal in different frequency band is introduced into the new threshold function to form adaptive multilevel threshold. Finally, the signal is reconstructed by inverse wavelet packet transform. The root mean square error and signal-to-noise ratio (SNR) of the three wavelet packet denoising methods are compared. The superiority of the threshold function is verified. The field experiment proves the effectiveness of this method for the sound denoising of aluminum ingot casting mould. After the analysis of the frequency domain of the de-noised sound signal, it is found that if the aluminum ingot is demoulded after one stroke, There is obvious frequency peak difference between the first knock sound signal and the second knock sound signal, which is regarded as the fault characteristic parameter and set the threshold to diagnose whether the aluminum ingot is demoulded or not. The experimental results of sound processing in the field show that the proposed method is effective.
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG292

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