压下大数据挖掘在四辊轧机健康诊断中的应用

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作   者：

付文鹏;  李维刚;  谢向群; 

作者机构：

上海梅山钢铁股份有限公司热轧厂;  冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心; 

关键词：

轧制稳定性;  诊断;  四辊轧机;  压下大数据; 

期刊名称：

冶金自动化

基金项目：

融合工业大数据与冶金机理的微合金钢性能预报模型研究

i s s n：

1000-7059

年卷期：

2020 年 44 卷 006 期

页   码：

56-61

摘   要：

通过对压下大数据进行挖掘,分别在辊缝偏差、轧制力偏差、油柱偏差等长周期趋势监控及关联分析方面进行了尝试.实践证明,对原始数据进行滑窗均值滤波后,求取其包络线,可以较好地反映四辊轧机垂直辊系部分物理几何位置精度和传感器检测精度等演变规律,并分别诊断出测压头绝缘性能、测压头测量精度、阶梯垫表面状态与几何尺寸差异、工作辊轴承座弯辊接触垫块几何尺寸差异、上支撑辊轴承座垫板锈蚀结疤等方面的问题,对轧机精度的持久保持和预防性维护检修等具有重要意义,有利于提高热连轧产线的轧制稳定性.