基于卡尔曼滤波的轧制力传感器故障诊断研究

"轧制力传感器故障诊断方法研究_刘波峰1" 在现代钢铁工业中，热轧生产线广泛采用轧制力测量系统来实时监测和控制带钢的轧制过程，确保产品厚度的精确性。轧制力传感器是这一系统中的关键元件，它负责测量轧制压力和空载辊缝，但因其工作环境恶劣，易受机械应力、高温和污染等因素影响，成为控制系统中最可能出现故障的部分。因此，对轧制力传感器进行有效的故障诊断和隔离至关重要，以防止因传感器故障导致生产中断或产品质量下降，从而造成巨大的经济损失。 刘波峰等人在研究中提出了基于卡尔曼滤波和多重假设检验的传感器故障诊断和隔离方法。卡尔曼滤波是一种优化的数据处理技术，能有效滤除噪声并估计系统状态，对于动态变化的轧制力信号有着良好的适应性。多重假设检验则可以帮助识别出不同类型的传感器故障，如漂移、灵敏度下降、响应时间延迟等。 在他们的方法中，首先利用卡尔曼滤波对传感器的实时数据进行平滑处理，减少噪声影响，然后通过比较滤波后的数据与正常运行时的预期值，如果发现显著偏差，就可能预示着传感器出现故障。接着，多重假设检验用于区分不同类型的故障，通过对不同故障模型的比较，确定最可能的故障类型。 仿真结果显示，该方法能够及时准确地检测到传感器的异常，并且能够在故障发生后重构传感器的输出数据，确保系统的稳定运行。这种方法的应用不仅可以预防和快速响应传感器故障，还能提高整个轧制过程的控制精度和生产效率。 这篇研究为热轧生产线上的传感器故障诊断提供了一种新的解决方案，通过融合先进的滤波技术和统计检验手段，提高了故障检测的可靠性和效率，对于保障钢铁行业的生产安全和产品质量具有重要意义。在实际应用中，这种诊断方法可以与其他监控和预测维护策略相结合，进一步提升工厂的智能化水平和运维效率。