轧制力传感器故障诊断方法研究_刘波峰1

在钢铁行业的热轧生产过程中，轧制力传感器扮演着至关重要的角色。它们被用于实时监测轧制压力和空载辊缝，通过这些数据间接控制带钢的厚度，以确保产品的质量和均匀性。然而，由于传感器自身的结构特性以及工作环境的恶劣，它们成为控制系统中最易出现故障的部分。一旦传感器发生故障，可能导致巨大的经济损失，因此对传感器的故障诊断和隔离显得尤为重要。 刘波峰等人对此进行了深入研究，他们专注于研发的轧制力传感器的故障分析。他们提出了一种基于卡尔曼滤波和多重假设检验的故障诊断与隔离方法。卡尔曼滤波是一种在噪声环境中估计动态系统状态的有效工具，它能够利用系统的线性和动态特性，通过连续更新来提供最优的估计。在传感器故障诊断中，卡尔曼滤波可以帮助过滤噪声，提高故障检测的精度。 多重假设检验则是在多个可能的故障模式之间进行选择，以确定实际发生的故障类型。这种方法能够处理复杂系统中可能出现的多种并发故障，确保诊断的全面性。通过这两种技术的结合，该方法能够及时、准确地识别传感器的故障，并对故障输出数据进行重构，以保持系统的稳定运行。 在实际应用中，这一故障诊断和隔离算法首先会监测传感器的输出数据，通过卡尔曼滤波器进行数据平滑和异常检测。如果检测到异常，多重假设检验就会介入，对可能的故障模式进行比较和选择，以确定最有可能的故障源。一旦确定了故障类型，系统就可以采取相应的措施，如切换到备用传感器或修正控制策略，以减少故障对生产过程的影响。 论文中还提到，这种基于卡尔曼滤波和多重假设检验的故障诊断、隔离方法通过仿真验证了其有效性。仿真结果表明，该方法能够快速响应传感器故障，及时重构输出数据，从而保证了自动厚度控制(AGC)系统的稳定运行，对提升热轧生产线的生产效率和产品质量具有重要意义。 通过对轧制力传感器的故障类型分析，结合卡尔曼滤波和多重假设检验的技术，可以实现对传感器故障的有效诊断和隔离，降低因传感器故障导致的生产中断风险，为热轧板厂的自动化控制提供有力保障。这一研究对于提高我国钢铁工业的自动化水平和产品质量具有积极的推动作用。