【摘 要】
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为准确提取轧辊偏心信号,进而实现偏心补偿控制,提高冷轧机的厚度控制,提出了将一种改进小波阈值去噪和EEMD相结合的偏心信号提取方法。该方法结合了小波的强去噪性以及EEMD
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室;
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(F2016203249)
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为准确提取轧辊偏心信号,进而实现偏心补偿控制,提高冷轧机的厚度控制,提出了将一种改进小波阈值去噪和EEMD相结合的偏心信号提取方法。该方法结合了小波的强去噪性以及EEMD的抗模态混叠的优点,采用一种含参数的可变阈值函数,在阈值选择时通过人工蜂群优化算法自适应确定最优阈值。利用改进的小波阈值法对轧辊偏心扰动信号进行去噪预处理,然后经过EEMD将信号分解,提取表征偏心信号的特征模态函数,将重构的偏心信号补偿到冷轧机系统中。最后,通过仿真实验表明,此方法能有效补偿轧辊偏心,且所得补偿效果明显优于小波算法的补偿效果。
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