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神经网络在线自学习跟踪控制及其在伺服系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统自适应和自校正控制中存在的问题,提出一种基于神经网络的在线自学习控制方法,既做到了对象模型的在线辨识和控制器的在线设计,又避免了神经网络控制方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真表明该方法具有良好的鲁棒性和控制精度。 相似文献
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型砂性能自动测控仪的研制 总被引:6,自引:1,他引:5
随着对造型线生产率及铸件质量要求的提高,对型砂性能的在线检测及控制提出了更高的要求,而计算机应用技术及机电一体化技术的飞速发展,使得实施在线检测-控制型砂性能成为可能。基于此,研究与开发型砂在线控制仪在国际上也是铸造技术的前沿课题之一。通过理论研究与实验验证,证明了本研究所指的一套型砂性能自动控制系统,具有良好的重复性和可靠性,用其可实现型砂性能的在线检测与控制。 相似文献
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提出了一种基于小波神经网络的磨削质量在线智能监测及模糊综合评判方法,即通过提取反映磨削质量的多种AE信号特征参数,利用小波神经网络的非线性模型和学习机制,实现磨削质量的在线监测,同时,根据监测结果,利用模糊综合评判方法,对磨削加工质量进行在线综合评判,定出磨削质量等级,为进一步调整加工参数提供信息。 相似文献
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在线配置剪切冲孔装置,轧制后铜管的剪头、剪尾及冲孔工作完全由自动化机械设备来完成,大大节省了劳动力。但切头是轧制过程中在线完成的(飞剪),故需要确保该套设备的动作可靠性才能体现其作用及优点,否则会造成在线闷车等生产事故。 相似文献
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简单介绍了氟化氢对环境所造成的危害,提出氟化氢在线检测的必要性。通过在线检测技术的原理分析.根据分析仪的主要特点、优势和技术指标.提供了企业配置方案.在电解净化工艺中合理配置激光测试仪,对氟化氢实施在线检测,实现了对氟化氢排放的控制。 相似文献
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将计算机技术应用于在线自动无损检测设备,使设备的性能大大改善。着重介绍了计算机控制的自动在线超声波检测设备的技术性能、结构和功能及其应用技术特点,以期推动先进的自动在线无损检测设备和技术在国内的应用和发展。 相似文献
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本文结合生产实际,将智能控制系统的原理和设计方法应用于型砂在线控制系统的设计,设计了一套完整的型砂质量智能控制系统。该系统利用在线检测装置控制型砂的紧实率,结合一套在线的基于预防性控制理论的物料补加系统,使在线检测技术建立在系统组分平衡的基础上,保证了系统的稳定,为以混砂机为中心的型砂质量控制系统的设计提供了一个完整的样板。 相似文献
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将计算机技术应用于在线自动无损检测设备,使设备的性能大大改善。着重介绍了计算机控制的自动在线超声波检测设备的技术性能、结构和功能及其应用技术特点,以此推动先进的自动在线无损检测设备和技术在国内的应用和发展。 相似文献
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对当前热轧无缝钢管生产中连铸管坯的采用,新型穿孔机、轧管工艺设备的发展和改进,在线热处理以及多层次在线检测装置等重大技术问题进行了评述。 相似文献
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对当前热轧无缝钢管生产中连铸管坯的采用,新型穿孔机、轧管工艺设备的发展和改进,在线热处理以及多层次在线检测装置等重大技术问题进行了评述。 相似文献
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粘土湿型砂处理系统的在线检测及质量控制 总被引:1,自引:1,他引:0
简述了型砂在线检测装置与质量控制系统的发展过程,介绍了以日本新东公司的MIA、MIC、MIE型砂控制系统为典型代表的全程在线检测装置与质量控制系统、以德国爱立许公司的质量师系统为典型代表的全程在线检测装置与质量控制系统和以常州好迪公司为代表的国产SC在线检测及质量控制装置的特点、控制精度及适用范围,总结了在线检测装置与质量控制系统的选用原则及注意事项. 相似文献
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设计并实现复合式制动气室性能在线检测系统,弥补国内对复合式制动气室性能在线检测研究存在的不足。引入伺服加载机构,突破以往检测中推杆行程限位装置加载速度不可控的局限,实现限位装置的加载速度精确可调;应用高速数据采集卡和计算机控制技术,提高系统的采集速度和测量精度。可对多类型的复合式制动气室驻车制动腔静特性、行车制动腔静特性、开始释放压力等性能进行在线测试和分析。通过试验分析表明检测系统能真实准确的对复合式制动气室的性能进行在线检测,检测周期小于2min/个,其测量精度达到实际应用的要求,并采用R&R法客观的分析检测系统,已达到新设备的验收条件。 相似文献
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分析了中厚板轧机工况在线监测系统的必要性和实用性,同时对中厚板轧机工况在线监测系统的功能,构成,硬件和软件配置及应用前景作了详细的阐述。 相似文献
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热轧带钢力学性能在线预测技术能够优化生产工艺、改善成品质量。为此,在传统数学模型的基础上,采用Bayes神经网络建立了热轧带钢力学性能在线预测新模型。介绍了基于Bayes理论方法的神经网络、数据预处理方法、数据平台的搭建,力学性能在线预测模型输入参数的选择,以及基于某1 780 mm热轧带钢生产线,对以SPA-H、510L、610L为代表的典型钢种带钢力学性能的预测精度。结果表明,屈服强度预测相对误差在±6%范围内,抗拉强度预测相对误差在±6%范围内,伸长率预测相对误差在±4%范围内。在线预测系统的开发与应用不仅能优化生产工艺,而且还能减少成品力学性能的检测样本量,降低了生产成本。 相似文献
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