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《燕山大学》 2006年
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轧机扭振建模及预测算法的研究

赵武  
【摘要】:预测轧机在各类因素下的低频扭振突变失稳,是提高轧制生产效率和产品质量的关键。课题在国家十五科技攻关“大型宽带钢冷连轧成套设备研制及轧机主传动系统扭振关键技术问题的研究及应用(批准号:ZZ02-13B-02-03-1)”的资助下,深入开展了轧机扭振建模和扭振预测算法的研究,通过揭示轧机的渐发性扭振和突发性扭振的发生及演化机理,形成了实现轧机扭振性态判别的预测算法。 课题在连续集值和微分包含的框架下,设计了从拓扑集值到微分包含再回到拓扑集值的研究思想,对轧机扭振实施预测的研究方法。 首先,在连续拓扑集值的框架下,通过把轧机扭振的力矩和转角位移看作系统的输入输出信号,综合运用系统动力学和拓扑理论构建了轧机在复杂非线性工况下的全局耦合统一模型,获得了定量描述模态降阶的轧机扭振的系统灵敏度和局部灵敏度计算公式;在微分包含的框架下,通过解析轧机扭振在各类典型工程载荷下的动态响应,揭示出轧机扭振的演化机制,形成轧机扭振性态预测的定量分析方法。实现了对轧机扭振拓扑网络输出的模糊评判和估计识别。 其次,用定性的方法研究了分岔及分岔点的平衡位置,通过追踪分岔解,研究了轧机扭振平衡点失稳后的振动性态以及在各参数区域内稳态振动的形式,使非线性轧机扭振周期系统同一频率上多个解的稳定收敛问题获得解决,获得了轧机扭振的运动稳定性准则和结构稳定性准则,形成了轧机扭振稳定性预测的定性方法。 进一步,将信号的统计特征提取和拓扑网络的融合思想有机结合,构建了实现轧机扭振的系统预测算法和局部预测算法,包括:扭振拓扑网络的系统预测算法、单一轴段扭振局部预测算法、转速波动级数解耦的扭振局部预测算法、模式平面特征量提取的局部预测算法。上述各算法可分别实现轧机扭振系统中不同层次和不同部位的扭振定量预测及综合评价。 最后,在扭振实验平台上设计制作试验件和搭建传感测量系统,验证了课题所研究的轧机扭振相关理论和扭振预测算法的正确性、可行性和有效性。
【学位授予单位】:燕山大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TG333

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