CN112528753A - 一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法 - Google Patents
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Abstract
一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，包括以下步骤：步骤1，采集轧机设备零部件上的振动数据，从振动数据中提取振动异常因子特征；步骤2，判断振动异常因子是否大于等于限定阈值，若满足大于等于条件，则该组振动波形数据受轧机轧钢冲击影响，需将数据过滤删除；反之，则该组振动波形数据正常，无需过滤，需保留。本发明实现了轧钢过程冲击振动信号的过滤预处理。本发明通过从振动信号中提取异常因子特征，用以表征信号中包含的冲击波数量，进而通过冲击波数量甄别轧钢冲击与设备真实异常故障，以此将轧钢冲击的振动信号过滤预处理。
Description
技术领域
本发明属于机械设备状态监测与预测性维护领域，具体涉及一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法。
背景技术
目前钢铁冶金行业在制造领域占有越来越重要的地位，而轧钢机械设备在钢铁冶金行业是常见的主机设备。轧机一般由驱动电机、齿轮机座、齿轮箱、主联轴器等组成，轧机工作环境复杂多变，一般具有变速、变载、变工况的工作特点，导致轧机设备较易出现各类机械故障，最终影响整条产线正常运行导致严重的经济损失。因此轧机的运行状态监测主要手段为振动监测，轧机天然工作特性使其在轧钢过程中出现冲击，振动传感器将会拾取到轧钢冲击，轧钢冲击的存在导致该组振动信号提取的信号特征难以表征设备真实运行状态，振动信号频谱也难以区分设备中的真实周期性成分和故障频谱成分。
发明内容
本发明的目的在于提供一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，包括以下步骤：
步骤1，采集轧机设备零部件上的振动数据，从振动数据中提取振动异常因子特征；
步骤2，判断振动异常因子是否大于等于限定阈值，若满足大于等于条件，则该组振动波形数据受轧机轧钢冲击影响，需将数据过滤删除；反之，则该组振动波形数据正常，无需过滤，需保留。
进一步的，步骤1中，需检测的振动数据来源于轧机设备关键零部件上安装的振动传感器所采集的振动信号；其中轧机设备关键零部件主要有轴承、减速箱齿轮；采集的振动信号包括：速度信号、加速度信号，采集到的振动信号记为vib。
进一步的，提取振动数据对应的振动异常因子特征步骤如下：
1)初始化振动异常因子anmfactor为0；
2)对振动数据所有元素取绝对值，通过取绝对值，将振动波形向上翻折至非负方向，将有利于处理振动数据正负方向不完全对称的数据，同时为计算异常因子做好预处理工作；
3)将振动数据vib规范化处理至0-10区间；规范化处理至0-10区间是后续向上取整数的预处理步骤；
4)将振动波形数据均分为K份，计算每一份数据的最大值，最终将所有计算得到的最大值组成峰值序列pkarr；
5)对pkarr所有元素向上取整得到整数峰值序列intpkarr；其中向上取整是针对包含小数的数值而言，具体为取大于该值最小的整数；
6)计算intpkarr数组的众数pkmode和最大值pkmax；
7)判断pkmax除以pkmode的结果是否大于异常阈值；若满足，则继续后续计算步骤；反之，则直接输出振动异常因子结果；异常阈值取值大于等于2，即表示振动信号中的最大值与信号的众数差异较大，倍数大于等于2；
8)获取intpkarr中所有大于pkmode的元素对应下标pkidxarr；
9)判断pkidxarr数组长度是否大于1，若大于1，则继续进入后续计算流程；反之，则将leaveonenum置0，并且直接进入步骤11计算异常因子；
10)计算pkidxarr差分序列中大于1的总数量leaveonenum，通过差分后计算大于1的数量可以分析pkidxarr中元素的连续程度；
11)计算异常因子并输出结果，计算公式如下：
进一步的，规范化处理至0-10区间计算方法为：
i＝0,1,2,3,…n，i为vib数组的下标。
进一步的，其中K的取值限定范围为大于8。
进一步的，步骤2中限定阈值设定为1，即振动波形中存在单个冲击表示振动数据受到轧钢冲击影响。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明实现了轧钢过程冲击振动信号的过滤预处理。本发明通过从振动信号中提取异常因子特征，用以表征信号中包含的冲击波数量，进而通过冲击波数量甄别轧钢冲击与设备真实异常故障，以此将轧钢冲击的振动信号过滤预处理。本发明设计的异常因子指标准确有效的表征了信号中的冲击波数量，通过准确限定阈值可以有效的避免错误的预处理。本发明仅依赖采集的振动数据实现振动数据的预处理，无需依赖外部轧钢工艺参数，实现过程简单方便，同时具有通用性，可为振动后续的准确分析提供有效的预处理手段。
附图说明
图1一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法整体流程图；
图2振动异常因子计算流程图；
图3某轧机采集振动信号异常因子计算过程及结果说明；
图4某轧机采集振动信号异常因子计算过程及结果说明；
图5某轧机采集振动信号异常因子计算过程及结果说明；
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明：
一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，包括以下步骤：
步骤一：从需预处理的振动波形数据中提取振动异常因子特征。
需检测的振动数据来源于轧机设备关键零部件上安装的振动传感器所采集的振动信号。其中轧机设备关键零部件主要有轴承、减速箱齿轮等；采集的振动信号包括：速度信号、加速度信号，采集到的振动信号记为vib。
提取振动数据对应的振动异常因子特征步骤如下：
1)初始化振动异常因子anmfactor为0。
2)对振动数据所有元素取绝对值，通过取绝对值，将振动波形向上翻折至非负方向，将有利于处理振动数据正负方向不完全对称的数据，同时为计算异常因子做好预处理工作。
3)将振动数据vib规范化处理至0-10区间。规范化处理至0-10区间是后续向上取整数的预处理步骤，可有效的将不同范围数据规范化，使本发明在不同量纲的数据下都具备通用性。
规范化处理至0-10区间计算方法为：
(i＝0,1,2,3,…n，i为vib数组的下标)
4)将振动波形数据均分为K份，计算每一份数据的最大值，最终将所有计算得到的最大值组成峰值序列pkarr。
5)对pkarr所有元素向上取整得到整数峰值序列intpkarr。其中向上取整是针对包含小数的数值而言，具体为取大于该值最小的整数，如1.2向上取整为2、3.6向上取整为4。
6)计算intpkarr数组的众数pkmode和最大值pkmax。
7)判断pkmax除以pkmode的结果是否大于异常阈值。若满足，则继续后续计算步骤；反之，则直接输出振动异常因子结果。异常阈值取值一般大于等于2，即表示振动信号中的最大值与信号的众数差异较大，倍数大于等于2。
8)获取intpkarr中所有大于pkmode的元素对应下标pkidxarr。
9)判断pkidxarr数组长度是否大于1，若大于1，则继续进入后续计算流程；反之，则将leaveonenum置0，并且直接进入步骤11计算异常因子。
10)计算pkidxarr差分序列中大于1的总数量leaveonenum，通过差分后计算大于1的数量可以分析pkidxarr中元素的连续程度。
11)计算异常因子并输出结果，计算公式如下：
步骤二：判断振动异常因子是否大于等于限定阈值。若满足大于等于条件，则该组振动波形数据受轧机轧钢冲击影响，需将数据过滤删除；反之，则该组振动波形数据正常，无需过滤，需保留。
其中限定阈值设定为1，即振动波形中存在单个冲击表示振动数据受到轧钢冲击影响，这符合现场轧钢冲击的出现频率。限定阈值为1，可以有效避免因设备故障引发多个冲击导致错误的数据预处理。
参阅附图1。图1为一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法整体流程。从振动波形数据中提取振动异常因子特征，判断异常因子是否超过限定阈值，若超过限定阈值，则表示该振动信号受轧钢冲击影响，需要过滤预处理；反之，则表示该振动信号不受轧钢冲击影响，无需过滤。
参阅附图2。图2为振动异常因子计算流程。具体计算步骤如下：
1)初始化振动异常因子anmfactor为0。
2)对振动数据所有元素取绝对值，通过取绝对值，将振动波形向上翻折至非负方向，将有利于处理振动数据正负方向不完全对称的数据。
3)将振动数据vib规范化处理至0-10区间。规范化处理至0-10区间是后续向上取整数的预处理步骤，可有效的将不同范围数据规范化，使本发明在不同量纲的数据下都具备通用性。
4)将振动波形数据均分为K份，计算每一份数据的最大值，最终将所有计算得到的最大值组成峰值序列pkarr。
5)对pkarr所有元素向上取整得到整数峰值序列intpkarr。
6)计算intpkarr数组的众数pkmode和最大值pkmax。
7)判断pkmax除以pkmode的结果是否大于异常阈值。若满足，则继续后续计算步骤；反之，则直接输出振动异常因子结果anmfactor。
8)获取intpkarr中所有大于pkmode的元素对应下标pkidxarr。
9)判断pkidxarr数组长度是否大于1，若大于1，则继续进入后续计算流程；反之，则将leaveonenum置0，并且直接进入步骤11计算异常因子。
10)计算pkidxarr差分序列中大于1的总数量leaveonenum，通过差分后计算大于1的数量可以分析pkidxarr中元素的连续程度。
11)计算异常因子anmfactor并输出结果。
参阅附图3。图3为某轧机采集振动信号异常因子计算过程及结果说明。图中左侧为振动原始波形数据，右侧为取绝对值后、并进行规范化处理的振动数据。该振动信号均分为10份，每一份向上取整结果在图中以带点横线显示，图中可看到整数峰值序列的众数为9。由于最大值10与9的比值不超过2，所以计算的振动异常因子结果为0，同时该组振动波形数据无需被过滤，由振动波形图可知预处理结果准确。
参阅附图4。图4为某轧机采集振动信号异常因子计算过程及结果说明。图中左侧为振动原始波形数据，右侧为取绝对值后、并进行规范化处理的振动数据。该振动信号均分为10份，每一份向上取整结果在图中以带点横线显示，图中可看到整数峰值序列的众数为2。最大值10与2的比值超过2，所以计算超过2的整数峰值对应的下标得到【3,9】，该数组有两个元素，同时该数组差分值为6，满足大于1，因此leaveonenum为1，最终计算的异常因子结果为：1/(1+1)＝0.5。异常因子结果小于1，该组振动波形数据无需被过滤，由振动波形图可知预处理结果准确，原因在于该组振动数据对应的两个冲击波并非因轧钢导致的冲击。
参阅附图5。图5为某轧机采集振动信号异常因子计算过程及结果说明。图中左侧为振动原始波形数据，右侧为取绝对值后、并进行规范化处理的振动数据。该振动信号均分为10份，每一份向上取整结果在图中以带点横线显示，图中可看到整数峰值序列的众数为1。最大值10与1的比值超过2，所以计算超过1的整数峰值对应的下标得到【0】，该数组只有一个元素因此leaveonenum为0，最终计算的异常因子结果为：1/(0+1)＝1。异常因子结果等于1，该组振动波形数据需过滤，由振动波形图可知预处理结果准确，该组振动数据对应轧钢冲击数据。
Claims (6)
1.一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，采集轧机设备零部件上的振动数据，从振动数据中提取振动异常因子特征；
步骤2，判断振动异常因子是否大于等于限定阈值，若满足大于等于条件，则该组振动波形数据受轧机轧钢冲击影响，需将数据过滤删除；反之，则该组振动波形数据正常，无需过滤，需保留。
2.根据权利要求1所述的一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，其特征在于，步骤1中，需检测的振动数据来源于轧机设备关键零部件上安装的振动传感器所采集的振动信号；其中轧机设备关键零部件主要有轴承、减速箱齿轮；采集的振动信号包括：速度信号、加速度信号，采集到的振动信号记为vib。
3.根据权利要求1所述的一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，其特征在于，提取振动数据对应的振动异常因子特征步骤如下：
1)初始化振动异常因子anmfactor为0；
2)对振动数据所有元素取绝对值，通过取绝对值，将振动波形向上翻折至非负方向，将有利于处理振动数据正负方向不完全对称的数据，同时为计算异常因子做好预处理工作；
3)将振动数据vib规范化处理至0-10区间；规范化处理至0-10区间是后续向上取整数的预处理步骤；
4)将振动波形数据均分为K份，计算每一份数据的最大值，最终将所有计算得到的最大值组成峰值序列pkarr；
5)对pkarr所有元素向上取整得到整数峰值序列intpkarr；其中向上取整是针对包含小数的数值而言，具体为取大于该值最小的整数；
6)计算intpkarr数组的众数pkmode和最大值pkmax；
7)判断pkmax除以pkmode的结果是否大于异常阈值；若满足，则继续后续计算步骤；反之，则直接输出振动异常因子结果；异常阈值取值大于等于2，即表示振动信号中的最大值与信号的众数差异较大，倍数大于等于2；
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9)判断pkidxarr数组长度是否大于1，若大于1，则继续进入后续计算流程；反之，则将leaveonenum置0，并且直接进入步骤11计算异常因子；
10)计算pkidxarr差分序列中大于1的总数量leaveonenum，通过差分后计算大于1的数量可以分析pkidxarr中元素的连续程度；
11)计算异常因子并输出结果，计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，其特征在于，规范化处理至0-10区间计算方法为：
i＝0,1,2,3,…n，i为vib数组的下标。
5.根据权利要求3所述的一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，其特征在于，其中K的取值限定范围为大于8。
6.根据权利要求1所述的一种针对轧机轧钢过程冲击振动信号的预处理方法，其特征在于，步骤2中限定阈值设定为1，即振动波形中存在单个冲击表示振动数据受到轧钢冲击影响。
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