基于稀疏自编码器与自组织映射网络的轧机颤振预警方法

摘要：

颤振是轧机生产过程中常见的问题之一,严重影响轧机的生产效率.为实现轧机颤振状态的实时监测,预防轧机发生颤振,提出了一种轧机颤振预警方法.该方法利用稀疏自编码器对轧机的振动数据进行降维融合,并且通过自组织映射网络构建能够准确地反应轧机振动趋势的特征指标;同时,以轧机正常运行状态的数据为基准,通过3σ准则设定合理有效的阈值.实验结果表明:所构造的轧机振动趋势特征指标以及设定的报警阈值能够及时发现轧机振动趋势的变化,并在振动达到峰值之前进行报警.最后,将提出的SAE-SOM模型与AE-SOM模型进行比较,结果表明,SAE-SOM模型更加稳定且能够更早发现振动状态的异常变化.

关键词：颤振、轧机振动、稀疏自编码器、自组织映射网络、预警

所属期刊栏目：48

分类号：O332;TH113(连续介质力学（变形体力学）)

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金资助项目;中央引导地方科技发展资金项目;江西省教育厅科学技术研究项目

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：171-178