本文關(guān)鍵詞：冷軋液壓AGC系統(tǒng)的建模與故障診斷方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：厚度控制是決定帶鋼產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵成因,冷軋液壓AGC(Automatic Gauge Control)系統(tǒng)因此成為軋制過程的重要組成部分。液壓AGC系統(tǒng)具有多重閉環(huán)控制結(jié)構(gòu),即使是微小的狀態(tài)異常也會經(jīng)過閉環(huán)傳播、擴散而導(dǎo)致嚴重設(shè)備故障的發(fā)生,出現(xiàn)難以處理的復(fù)合故障;此外,系統(tǒng)還易受諸多外界干擾和不確定因素的影響,致使其故障具有隱蔽性。AGC系統(tǒng)的故障有可能破壞整個軋機的正常軋制狀態(tài),甚至導(dǎo)致軋機振動等設(shè)備安全隱患以及帶鋼打滑、跑偏、斷帶和堆鋼等嚴重質(zhì)量事故。為提高液壓AGC系統(tǒng)的可靠性和安全性,復(fù)合故障的診斷是軋制過程的迫切需求,系統(tǒng)具有不確定信息情況下的故障診斷也是亟待解決的難題。針對上述問題,本文開展的研究工作和取得的關(guān)鍵成果總結(jié)如下:1.總結(jié)了故障診斷和不確定性問題的研究現(xiàn)狀。針對液壓AGC系統(tǒng)的故障診斷問題和不確定性問題,分別綜述了液壓AGC系統(tǒng)的故障診斷方法、復(fù)合故障診斷方法、板厚控制系統(tǒng)的不確定性問題研究方法和不確定系統(tǒng)的故障診斷方法,為本文的方法提出和研究奠定基礎(chǔ)。2.對冷軋液壓AGC系統(tǒng)進行了動態(tài)建模仿真。分析了液壓AGC系統(tǒng)的調(diào)節(jié)原理并對其各環(huán)節(jié)進行等效建模,仿真試驗驗證表明無論是在穩(wěn)定軋制還是不穩(wěn)定軋制情況下,出口厚度都能夠滿足輥縫設(shè)定要求,證明所建立的數(shù)學(xué)模型可以描述現(xiàn)場AGC系統(tǒng)的固有屬性。3.提出基于多狀態(tài)的多信號模型改進方法并于液壓AGC系統(tǒng)中進行了故障診斷試驗與驗證。重點描述了基于多信號模型方法的故障診斷策略,對傳統(tǒng)的多信號模型方法進行了改進;在液壓AGC系統(tǒng)中實施了故障模擬和測點優(yōu)化設(shè)計,為故障診斷做好前期準備;對系統(tǒng)的微小故障和大故障分別開展了診斷及驗證,表明了基于多狀態(tài)的多信號模型方法的有效性。4.提出基于多信號模型和盲源分離的復(fù)合故障診斷方法并將其成功應(yīng)用于AGC系統(tǒng)。重點介紹了所提出的基于多信號模型和盲源分離的復(fù)合故障診斷方法的原理和應(yīng)用步驟,并給出了可診斷性分析步驟;在液壓AGC系統(tǒng)中的應(yīng)用驗證表明所提方法可有效隔離出現(xiàn)的故障模糊組,提高了系統(tǒng)復(fù)合故障診斷的準確率。5.對基于多信號模型的不確定液壓AGC系統(tǒng)故障診斷方法進行了探討研究。探究將基于概率論的概率推理方法、基于D-S證據(jù)理論的不確定推理方法、基于模糊理論的不確定推理方法和基于粗糙理論的規(guī)則提取方法用于不確定系統(tǒng)的多信號模型改進,以獲取更為精準的因果關(guān)系依賴矩陣,分別解決證據(jù)不確定、先驗概率未知、測試不確定和模型信息不完備等問題。
【關(guān)鍵詞】：液壓AGC系統(tǒng) 多信號模型 測點優(yōu)化設(shè)計 盲源分離 復(fù)合故障診斷 不確定性 隨機概率理論 模糊粗糙理論
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG333
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 注釋表12-14
• 第一章 緒論14-27
• 1.1 研究背景及意義14-15
• 1.1.1 研究背景14
• 1.1.2 研究意義14-15
• 1.2 液壓AGC系統(tǒng)的功能介紹15-16
• 1.3 液壓AGC系統(tǒng)的挑戰(zhàn)性問題16-19
• 1.3.1 動態(tài)建模問題16-17
• 1.3.2 故障診斷問題17-18
• 1.3.3 不確定性問題18-19
• 1.4 故障診斷及不確定性問題的研究現(xiàn)狀19-23
• 1.4.1 液壓AGC系統(tǒng)的故障診斷研究現(xiàn)狀20-21
• 1.4.2 復(fù)合故障診斷研究現(xiàn)狀21-22
• 1.4.3 板厚控制系統(tǒng)的不確定性研究進展22-23
• 1.4.4 不確定系統(tǒng)的故障診斷方法研究進展23
• 1.5 本文主要工作及組織結(jié)構(gòu)23-27
• 1.5.1 本文研究要點23-24
• 1.5.2 本文主要工作24-25
• 1.5.3 本文組織結(jié)構(gòu)25-27
• 第二章 冷軋液壓AGC系統(tǒng)的動態(tài)建模仿真27-36
• 2.1 引言27
• 2.2 液壓AGC系統(tǒng)的原理分析27-28
• 2.2.1 液壓壓力控制系統(tǒng)27
• 2.2.2 液壓AGC系統(tǒng)的調(diào)節(jié)原理27-28
• 2.3 液壓AGC系統(tǒng)的動態(tài)建模28-35
• 2.3.1 伺服閥28-29
• 2.3.2 液壓缸29-30
• 2.3.3 軋輥輥系基本方程30-31
• 2.3.4 位移傳感器31
• 2.3.5 PID控制調(diào)節(jié)器31-32
• 2.3.6 背壓回油管道32
• 2.3.7 預(yù)控與監(jiān)控32-33
• 2.3.8 仿真模型的正確性驗證33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 基于多信號模型的液壓AGC系統(tǒng)故障診斷方法36-49
• 3.1 引言36
• 3.2 多信號模型方法簡介36
• 3.3 基于多信號模型的故障診斷策略36-39
• 3.3.1 多信號模型設(shè)計過程36-37
• 3.3.2 多信號模型原理分析37-38
• 3.3.3 多信號模型診斷策略38-39
• 3.4 液壓AGC系統(tǒng)故障模擬和測點選取39-46
• 3.4.1 故障模擬39
• 3.4.2 測點選取39-42
• 3.4.3 模擬結(jié)果42-46
• 3.5 應(yīng)用驗證46-48
• 3.5.1 故障診斷結(jié)果46-47
• 3.5.2 診斷結(jié)果驗證47-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 第四章 基于多信號模型和盲源分離的復(fù)合故障診斷方法49-73
• 4.1 引言49
• 4.2 盲源分離方法49-57
• 4.2.1 盲源分離方法簡介49-51
• 4.2.2 盲源分離方法原理51-55
• 4.2.3 盲源分離方法實現(xiàn)55-57
• 4.3 基于多信號模型和盲源分離的復(fù)合故障診斷方法57-60
• 4.3.1 多信號模型改進58
• 4.3.2 冗余信息分析58-59
• 4.3.3 測點數(shù)據(jù)白化預(yù)處理59
• 4.3.4 測點信號解混59-60
• 4.3.5 多信號模型重建60
• 4.4 基于多信號模型和盲源分離的復(fù)合故障可診斷性分析60-62
• 4.5 應(yīng)用驗證62-72
• 4.5.1 故障診斷結(jié)果68-70
• 4.5.2 診斷結(jié)果驗證70-72
• 4.6 本章小結(jié)72-73
• 第五章 基于多信號模型的不確定液壓AGC系統(tǒng)故障診斷方法73-86
• 5.1 引言73
• 5.2 不確定問題概述及理論分析73-75
• 5.2.1 隨機概率理論與不確定性73-74
• 5.2.2 模糊粗糙理論與不確定性74-75
• 5.3 板厚控制系統(tǒng)的不確定性問題75-77
• 5.3.1 非結(jié)構(gòu)不確定性76-77
• 5.3.2 結(jié)構(gòu)不確定性77
• 5.4 基于多信號模型的不確定液壓AGC系統(tǒng)故障診斷方法研究77-85
• 5.4.1 針對證據(jù)不確定的診斷方法78-79
• 5.4.2 針對先驗概率未知的不確定性問題診斷方法79-82
• 5.4.3 針對測試不確定的診斷方法82-83
• 5.4.4 針對模型信息不完備的診斷方法83-85
• 5.5 本章小結(jié)85-86
• 第六章 總結(jié)與展望86-89
• 6.1 論文主要成果總結(jié)86-87
• 6.2 課題后續(xù)研究展望87-89
• 參考文獻89-95
• 致謝95-96
• 在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄和參加科研情況96

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  本文關(guān)鍵詞：冷軋液壓AGC系統(tǒng)的建模與故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：304777