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液压缸非线性作用下轧机辊系振动特性及机理研究 被引量：2
1
作者 彭荣荣 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期172-178,共7页
对轧机振动系统中液压缸的结构特点、运动特点以及相关因素的影响进行了分析,理论研究表明,液压缸非线性弹性作用可以由三势阱Mathieu-Duffing振子来描述。同时,考虑轧机辊系结构和外激励的影响,运用非线性动力学原理,建立了液压缸非线... 对轧机振动系统中液压缸的结构特点、运动特点以及相关因素的影响进行了分析,理论研究表明,液压缸非线性弹性作用可以由三势阱Mathieu-Duffing振子来描述。同时,考虑轧机辊系结构和外激励的影响,运用非线性动力学原理,建立了液压缸非线性作用下轧机颤振模型。通过数值仿真分析了液压缸弹性力一次线性项、三次和五次非线性项对轧机振动系统幅频特性的影响。最后,运用Melnikov定理求得轧机系统进入Smale马蹄存在意义下的混沌运动的临界条件,发现轧机系统随五次非线性项系数变化时,存在周期运动、多倍周期运动以及混沌运动等分岔行为。研究结论对揭示液压缸非线性弹性作用以及轧机振动机理具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 轧机 液压缸 非线性效应 幅频特性 分岔与混沌
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双通道小波核-卷积神经网络轧机设备轴承诊断方法
2
作者 时培明 肖立峰 +2 位作者 许学方 何俊杰 彭荣荣 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第2期335-344,共10页
轧机设备运行过程中产生的振动信号和声音信号包含丰富的状况信息,而使用单类传感器采集信号难以捕获轧机的全面信息。针对上述问题,提出一种基于双通道异源信息融合的小波核-卷积神经网络算法。首先,将采集的振动信号转换成二维小波时... 轧机设备运行过程中产生的振动信号和声音信号包含丰富的状况信息,而使用单类传感器采集信号难以捕获轧机的全面信息。针对上述问题,提出一种基于双通道异源信息融合的小波核-卷积神经网络算法。首先,将采集的振动信号转换成二维小波时频图作为二维卷积神经网络通道的输入;再设计一种小波核网络Wavelet kernel network (WKN)作为一维通道对声音信号进行处理;最后,将各通道提取的特征向量在汇聚层进行拼接,信息融合后实现对轧机设备的轴承状况诊断。为了验证该算法的有效性,搭建轧机状况实验平台。实验结果表明,在变工况下,双通道小波核-卷积神经融合网络对轧机轴承故障诊断准确率可达99%。 展开更多
关键词 故障诊断 轧机轴承 双通道卷积神经网络 小波卷积核
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基于稀疏自编码器与自组织映射网络的轧机颤振预警方法 被引量：1
3
作者 时培明 张逸伦 +2 位作者 彭荣荣 刘奥运 肖立峰 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期171-178,共8页
颤振是轧机生产过程中常见的问题之一,严重影响轧机的生产效率。为实现轧机颤振状态的实时监测,预防轧机发生颤振,提出了一种轧机颤振预警方法。该方法利用稀疏自编码器对轧机的振动数据进行降维融合,并且通过自组织映射网络构建能够准... 颤振是轧机生产过程中常见的问题之一,严重影响轧机的生产效率。为实现轧机颤振状态的实时监测,预防轧机发生颤振,提出了一种轧机颤振预警方法。该方法利用稀疏自编码器对轧机的振动数据进行降维融合,并且通过自组织映射网络构建能够准确地反应轧机振动趋势的特征指标;同时,以轧机正常运行状态的数据为基准,通过3σ准则设定合理有效的阈值。实验结果表明:所构造的轧机振动趋势特征指标以及设定的报警阈值能够及时发现轧机振动趋势的变化,并在振动达到峰值之前进行报警。最后,将提出的SAE-SOM模型与AE-SOM模型进行比较,结果表明,SAE-SOM模型更加稳定且能够更早发现振动状态的异常变化。 展开更多
关键词 颤振 轧机振动 稀疏自编码器 自组织映射网络 预警
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