一种无纺布高速热轧机的制作方法

1.本技术涉及纺织领域，尤其涉及一种无纺布高速热轧机。


背景技术：

2.无纺布高速热轧机，通常由各种部件组成，如工作辊、从动辊、空转辊、传感器。在轧制系统中，工作辊故障可能会对最终产品造成严重损坏。因此，监控工艺系统、诊断部件故障并制定方案以最大限度地降低产品质量下降和经济损失是很重要的。其中，有缺陷的轴承会危及热轧机的良好运转，因此监测热轧机中的传动减速器的轴承相关的初始缺陷至关重要。再者，轧辊传动一般为链传动，采用变频调速。常见故障是轧辊转速周期性突变。这主要是链条被拉长、张紧装置失效所致。应特别引起注意的是，若因张紧装置失效导致直径的变化会使两只轧辊的线速度不一致而产生相对滑移，对高速热轧机的产品会有很大的影响。


技术实现要素：

3.为解决现有技术中的上述问题，本发明提供一种无纺布高速热轧机。
4.本发明的一种无纺布高速热轧机，包括：
5.驱动电机、齿轮减速器、工作辊、支承辊、空转辊、电机控制器、故障检测模块和链条自动张紧装置；
6.驱动电机的输出轴连接齿轮减速器的输入轴；齿轮减速器的输出轴连接热轧机的工作辊；
7.工作辊、支承辊、空转辊之间通过链条传动；链条附近设置链条自动张紧装置；
8.故障检测模块包括加速度计，安装在齿轮减速器上，用于收集加速度计对应轴承上的振动信号；
9.故障检测模块还与电机控制器通信，获取驱动电机的参数；
10.故障检测模块获取的测量值包括：
11.振动信号，由安装在齿轮减速器上的加速度计测量；每个加速度计都放置在轴承附近，振动信号与相应的轴承一一对应；
12.驱动电机的电流；
13.驱动电机的角速度。
14.故障检测模块还包括数据处理模块、统计分析模块和故障判断模块；其中，
15.数据处理模块，用于通过对获取的测量值进行预处理；
16.统计分析模块，用于对预处理的测量值进行多变量分析；
17.故障判断模块，通过离线和在线两个阶段的融合判断，识别轴承故障。
18.优选的，所述链条自动张紧装置包括：固定底座；可移动连接到固定底座并配置为容纳链条的张紧结构，固定底座和张紧结构通过铰接轴铰接并绕铰接轴线x旋转；弹性元件，插入固定底座和张紧结构之间，通过弹性势能产生施加推力在链条上自动张紧；锁定装
置，设置在张紧结构的通孔上，实现张紧结构与固定底座的限位锁定。
19.所述张紧结构包括径向突出部，径向突出部上设置容纳结构，防止链条脱落。
20.其中固定底座包括沿固定底座径向排列的等距设置的多个凹槽，与通过通孔安装的所述锁定装置配合，实现固定底座和张紧结构之间锁定在不同的旋转位置。
21.所述锁定装置包括：螺纹元件，所述螺纹元件设置在所述张紧结构限位套中；钢珠；螺旋弹簧，所述螺旋弹簧介于所述螺纹元件和所述钢珠之间并相互作用，所述螺纹构件根据在所述限位套中的紧固程度而压缩所述螺旋弹簧，以在钢珠上施加压力，使得钢珠限位在所述多个凹槽的其中一个凹糟。
22.优选的，螺纹元件为无头螺钉，包括螺头。
23.优选的，凹槽设置在固定底座的突出部上。
24.优选的，容纳结构通过径向突出部的安装孔与径向突出部安装。
25.本发明的一种无纺布高速热轧机，具有如下技术效果：通过自动张紧装置实时保持链条的张紧力，使轧辊的线速度一直保持同步，保障高速热轧机的非织造布均匀的产出；另外轴承故障检测模块检测无纺布高速热轧机传动减速器中与轴承相关的缺陷，与现有基于频率的检测方法相比，即使在非常小的振幅下也可检测到故障，即使在缺陷进展的早期阶段，故障检测也十分有效；另外，计算成本较低，作为故障检测的规则非常简单。
附图说明
26.图1是本发明的一种无纺布高速热轧机的结构图。
27.图2是本发明的一种无纺布高速热轧机的自动张紧装置的结构整体图。
28.图3是本发明的一种无纺布高速热轧机的自动张紧装置的正视图。
29.图4是本发明的一种无纺布高速热轧机的自动张紧装置的侧视图。
具体实施方式
30.以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
31.如图1所示，本发明的一种无纺布高速热轧机，包括：
32.驱动电机1、齿轮减速器2、工作辊、支承辊、空转辊、电机控制器、故障检测模块和自动张紧装置5；
33.驱动电机1的输出轴连接齿轮减速器2的输入轴；齿轮减速器2的输出轴连接热轧机的工作辊；
34.工作辊、支承辊、空转辊之间通过链条14传动；链条14附近设置自动张紧装置5；
35.故障检测模块包括加速度计4，安装在齿轮减速器2上，用于收集加速度计对应轴承3上的振动信号；
36.故障检测模块还与电机控制器通信，获取驱动电机的参数；
37.故障检测模块获取的测量值包括：
38.振动信号，由安装在齿轮减速器2上的加速度计4测量；每个加速度计4都放置在轴
承3附近，振动信号与相应的轴承一一对应；
39.驱动电机的电流；
40.驱动电机的角速度。
41.故障检测模块还包括数据处理模块、统计分析模块和故障判断模块；其中，
42.数据处理模块，用于通过对获取的测量值进行预处理；
43.统计分析模块，用于对预处理的测量值进行多变量分析；
44.故障判断模块，通过离线和在线两个阶段的融合判断，识别轴承故障。
45.如图2-4所示，所述的自动张紧装置5包括：固定底座6；可移动连接到固定底座6并配置为容纳链条14的张紧结构7，固定底座6和张紧结构7通过铰接轴15铰接并绕铰接轴线x旋转；弹性元件8，插入固定底座6和张紧结构7之间，通过弹性势能产生施加推力在链条14上自动张紧；锁定装置，设置在张紧结构7的通孔9上，实现张紧结构7与固定底座6的限位锁定。
46.所述张紧结构包括径向突出部10，径向突出部10上设置容纳结构13，防止链条14脱落。
47.其中固定底座6包括沿固定底座6径向排列的等距设置的多个凹槽11，与通过通孔9安装的所述锁定装置配合，实现固定底座6和张紧结构7之间锁定在不同的旋转位置。
48.所述锁定装置包括：螺纹元件18，所述螺纹元件18设置在所述张紧结构7限位套19中；钢珠21；螺旋弹簧20，所述螺旋弹簧20介于所述螺纹元件18和所述钢珠21之间并相互作用，所述螺纹构件18根据在所述限位套19中的紧固程度而压缩所述螺旋弹簧20，以在钢珠21上施加压力，使得钢珠21限位在所述多个凹槽11的其中一个凹糟11。
49.优选的，螺纹元件18为无头螺钉，包括螺头17。
50.优选的，凹槽11设置在固定底座6的突出部22上。
51.优选的，容纳结构13通过径向突出部10的安装孔16与径向突出部10安装。
52.对应的，本发明的轴承故障检测方法包括以下步骤：
53.s1.数据预处理：通过以下两步预处理可用的数据集：
54.s11.识别非织造布加工的每次运行：为了清楚地检测非织造布加工的每次运行的跨度，利用电流信号，该信号显示与非织造布加工的每次运行相对应的高值。选择电流高于某些给定阈值的数据部分，被确定为i
pos
＝βi
max
和i
neg
＝βi
min
，其中0《β《1是用户定义的常量。β越近是1，就越有可能错过一些运行。另一方面，它越接近0，就越有可能包含虚假数据，与任何运行都不对应。因此β期望提供最佳结果。
55.s12.对于非织造布加工的每次运行，提取每个振动信号的平稳部分：测量的振动信号在非织造布加工的每次运行的初始和最终部分都显示出非平稳趋势，这与正在加工的非织造布的接合和脱离阶段有关。对应的，在非织造布加工的单次运行过程中，加速度幅度可能会发生显著变化，尤其是在极端情况下。由于信号方差不是恒定的，采用平稳性测试来识别可以近似假设为平稳的信号部分。
56.检验基于相邻信号块的方差比较，信号被划分为k个块，并且假设：
57.h058.针对备选方案进行测试：
59.h160.σ2表示第i个块的方差。更具体地说，设y是单个批次的整个加速度信号，由n个样本组成，分为k个子组，其中ni是第i个子组中的样本数量，表示为：y
ij
为第i组的第j次观测值；为第i组的平均观测值；为第j次观测值与第i组平均值的绝对偏差；为第i组的d
ij
偏差的平均值；为所有偏差的平均值。
61.将检验统计量定义为：
[0062][0063]
给定显著性水平α，如果w》fα(m，n-m)，则检验拒绝零假设，其中fα(m，n-m)是在显著性水平α处具有k-1和n-k自由度的f分布的上临界值。
[0064]
根据以下步骤对无纺布高速热轧机的轴承振动信号进行检验：
[0065]
s121.将热轧机的轴承振动信号划分为ns块，其中ns是一个奇数；
[0066]
s122.设置中央块c＝[ns/2]；
[0067]
s123.设置r＝0；
[0068]
s124.对于l＝1至[ns/2]
[0069]
a)对来自c-l到c+r的块进行检验；
[0070]
b)如果零假设被接受，则设置l＝l+1，否则设置l＝l-1，然后转到s125；
[0071]
s125.对于r＝1至[ns/2]
[0072]
a)对来自c-l到c+r的块进行检验；
[0073]
b)如果零假设被接受，则设置r＝r+1，否则设置r＝r-1，然后转到s126；
[0074]
s126.如果r＝0和l＝0，则在所考虑的信号中不存在任何平稳部分。否则，信号的平稳部分由从c-l到c+r的连续块定义。
[0075]
该算法从中心块开始，中心块为距离运行的开始和结束最远的块，通常出现最大的方差偏移，并且只要相邻块具有统计上不可区分的方差，则扩展信号的有用部分。
[0076]
s2.多元统计分析：
[0077]
s21.应用t2距离法进行多变量分析；假设数据训练集的可用性，记录在标称运行条件下，即在没有故障的情况下。假设数据由m个过程变量的n个观测值组成，在同质操作条件下记录并存储在矩阵中：
[0078][0079]
给定具有零均值和方差的m个独立高斯变量xi，随机变量遵循具有m个自由度的χ2概率分布，并具有以下特性：
[0080]
[0081][0082]
通用测量向量x与训练集的统计距离t2定义为
[0083]
t2＝x
t
s-1
x
[0084]
其中s是与x相关联的协方差矩阵s。在理想假设中，t2的特征在于分布，其中m是的自由度。因此，给定一个显著性水平α，置信区为：
[0085][0086]
如果距离在置信区之外的测试样本数量大于测试样本总数的(1-α)％，则认为系统失控。
[0087]
t2距离法的步骤如下：
[0088]
s211.预处理：检测并删除任何异常值，将所有变量归一化为零均值和单位方差：
[0089]
其中μi是平均值，σi是xi的标准偏差；
[0090]
s212.协方差矩阵：计算协方差矩阵s；
[0091]
s213.t2距离计算：对于任何新的测量集，计算相应的t2距离，并测试t2≤t至少α％样本的数量是否t2≤tα2。在消极的情况下，系统被认为是失控的。
[0092]
当只有采样协方差矩阵可用时，最合适的分布是f分布，确定置信区间的边界为：
[0093][0094]
其中，f
α
(m，n-m)是具有m和n-m个自由度的分布f的α％。
[0095]
t2距离公式在异常操作条件的检测中虽不能用于隔离和识别导致这种条件的特定故障，假设轴承和可用信号之间存在一一对应关系，识别故障轴承十分有效。
[0096]
s22.特征选择和训练集:
[0097]
t2距离的定义首先要求选择一定数量的合适的过程变量。理想情况下，这些变量应受到故障的强烈影响。一个简单的解决方案是为热轧机的轴承的每次振动测量和每次运行考虑不同的训练集。为了消除与噪声相关的影响，将感兴趣的数据序列划分为n
p
个样本的nv个子序列，每个子序列由一组显著的统计特征综合表征：
[0098]
平均值μ；标准偏差σ；偏度指数s，用于测量数据相对于其采样平均值的不对称性。如果分布相对于采样的平均值向左移动，则指数为负，否则为正。其中，峰度指数k，衡量分布受到异常值影响的程度。对应于正态分布的峰度值等于3。较高的值表示对异常值的敏感性较高；峰值因子，定义为即峰值|x|
peak
＝max(|x|)与信号平均值的比值，用均方根计算。
[0099]
协方差矩阵s的特征值提供了对应特征的显著性的度量。相关特征值比其他特征值小得多的特征应该被去除，因为它不携带新的信息。
[0100]
s3.轴承故障检测判断：
[0101]
无纺布高速热轧机的轴承故障检测的完整算法包括离线和在线阶段，其中离线阶
段包括以下步骤：
[0102]
s311.设置参数α和n
p
；
[0103]
s312.在标称操作条件下收集数据，并使用电流吸收信号对运行进行分段；
[0104]
s313.对于每个振动信号和每次运行：
[0105]
a.从数据中删除任何异常值；
[0106]
b.识别静止部分；
[0107]
c.将信号拆分为为每个点n
p
的nv个子序列；
[0108]
d.计算每个子序列的聚合特征；
[0109]
e.建立规范化的训练集x；
[0110]
f.计算并存储协方差矩阵s；
[0111]
g.使用给定的显著性水平来计算距离阈值t
α2
。
[0112]
其中，在线阶段包括以下步骤：
[0113]
s321.收集一批数据进行测试；
[0114]
s322.使用电流吸收信号对运行进行分段；
[0115]
s323.对于每个振动信号和每次运行：
[0116]
a.从数据中删除任何异常值；
[0117]
b.找到信号的平稳部分；
[0118]
c.将振动信号拆分为每个点n
p
的nv个子序列；
[0119]
d.对于每个子序列：
[0120]
i)使用训练集的μ和σ对特征进行归一化；
[0121]
ii)计算t2距离；
[0122]
iii)计算t2＞tα2的子序列的百分比，如果该百分比大于(1-α)％，则表明非织造布热轧机的轴承出现故障。
[0123]
非织造布热轧机的轴承缺陷通常表现为准循环平稳现象，非常接近于周期性重复滤波脉冲。为了避免可能的误警报和遗漏故障，通过轴承故障检测过程中的重复模式来进一步提高该方法的鲁棒性。只有在信号在一定数量的连续运行中出现故障时，才识别为非织造布热轧机的轴承故障。
[0124]
本发明的一种无纺布高速热轧机，具有如下技术效果：通过自动张紧装置实时保持链条的张紧力，使轧辊的线速度一直保持同步，保障高速热轧机的非织造布均匀的产出；另外轴承故障检测模块检测无纺布高速热轧机传动减速器中与轴承相关的缺陷，与现有基于频率的检测方法相比，即使在非常小的振幅下也可检测到故障，即使在缺陷进展的早期阶段，故障检测也十分有效；另外，计算成本较低，作为故障检测的规则非常简单。
[0125]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的保护范围当中。

技术特征：
1.一种无纺布高速热轧机，其特征在于，包括：驱动电机(1)、齿轮减速器(2)、工作辊、支承辊、空转辊、电机控制器、故障检测模块和链条自动张紧装置(5)；驱动电机(1)的输出轴连接齿轮减速器(2)的输入轴；齿轮减速器(2)的输出轴连接热轧机的工作辊；工作辊、支承辊、空转辊之间通过链条(14)传动；链条(14)附近设置链条自动张紧装置(5)；故障检测模块包括加速度计(4)，安装在齿轮减速器(2)上，用于收集加速度计(4)对应轴承(3)上的振动信号；故障检测模块还与电机控制器通信，获取驱动电机的参数；故障检测模块获取的测量值包括：振动信号，由安装在齿轮减速器(2)上的加速度计(4)测量；每个加速度计(4)都放置在轴承(3)附近，振动信号与相应的轴承(3)一一对应；驱动电机(1)的电流；驱动电机(1)的角速度。2.如权利要求1所述的一种无纺布高速热轧机，其特征在于，故障检测模块还包括数据处理模块、统计分析模块和故障判断模块；其中，数据处理模块，用于通过对获取的测量值进行预处理；统计分析模块，用于对预处理的测量值进行多变量分析；故障判断模块，通过离线和在线两个阶段的融合判断，识别轴承故障。3.如权利要求1-2任一项所述的一种无纺布高速热轧机，其特征在于，通过故障检测过程中振动信号在一定数量的连续运行中出现故障时，才识别故障。4.如权利要求1-3任一项所述的一种无纺布高速热轧机，其特征在于，所述链条自动张紧装置(5)包括：固定底座(6)；可移动连接到固定底座(6)并配置为容纳链条(14)的张紧结构(7)，固定底座(6)和张紧结构(7)通过铰接轴(15)铰接并绕铰接轴线(x)旋转；弹性元件(8)，插入固定底座(6)和张紧结构(7)之间，通过弹性势能产生施加推力在链条(14)上自动张紧；锁定装置，设置在张紧结构(7)的通孔(9)上，实现张紧结构(7)与固定底座(6)的限位锁定。5.如权利要求1-4任一项所述的一种无纺布高速热轧机，其特征在于，所述张紧结构包括径向突出部(10)，径向突出部(10)上设置链条容纳结构(13)，防止链条(14)脱落。6.如权利要求1-5任一项所述的一种无纺布高速热轧机，其特征在于，其其中固定底座(6)包括沿固定底座(6)径向排列的等距设置的多个凹槽(11)，与通过通孔(9)安装的所述锁定装置配合，实现固定底座(6)和张紧结构(7)之间锁定在不同的旋转位置。7.如权利要求1-6任一项所述的一种无纺布高速热轧机，其特征在于，所述锁定装置包括：螺纹元件(18)，所述螺纹元件(18)设置在所述张紧结构(7)限位套(19)中；钢珠(21)；螺旋弹簧(20)，所述螺旋弹簧(20)介于所述螺纹元件(18)和所述钢珠(21)之间并相互作用，所述螺纹构件(18)根据在所述限位套(19)中的紧固程度而压缩所述螺旋弹簧(20)，以在钢珠(21)上施加压力，使得钢珠(21)限位在所述多个凹槽(11)的其中一个凹糟(11)。

技术总结
本发明涉及一种无纺布高速热轧机，包括：驱动电机、齿轮减速器、工作辊、支承辊、空转辊、电机控制器、故障检测模块和自动张紧装置；驱动电机的输出轴连接齿轮减速器的输入轴；齿轮减速器的输出轴连接热轧机的工作辊；工作辊、支承辊、空转辊之间通过链条传动；链条附近设置自动张紧装置；故障检测模块包括加速度计，安装在齿轮减速器上，用于收集加速度计对应轴承上的振动信号；通过自动张紧装置实时保持链条的张紧力，使轧辊的线速度一直保持同步，保障高速热轧机的非织造布均匀的产出；另外轴承故障检测模块检测无纺布高速热轧机传动减速器中与轴承相关的缺陷，即使在轴承缺陷的早期阶段，故障检测也十分有效的。故障检测也十分有效的。故障检测也十分有效的。


技术研发人员：徐海龙 杨正翔 贾伟锋
受保护的技术使用者：郑州豫力无纺布有限公司
技术研发日：2023.05.11
技术公布日：2023/8/6