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LG 720冷轧管机组是世界最大规格冷轧管机组。为该机组研制的电气系统采用了PLC、变频调速、PROFIBUS-DP网络通信、SIMOTION D、HMI等技术,实现了多机传动变频调速传动,尤其对大惯量负载的送进和回转机构实现高动态响应和高精度定位和同步控制,满足大型冷轧管机组的生产要求。 相似文献
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介绍了一种先进的Assel轧管机前台的结构和设计特点。这种轧管机前台在工业生产中得到了应用并收到了良好的效果。 相似文献
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针对无缝钢管斜轧穿孔顶头表面缺陷在线检测的现实需求,提出了一种基于激光扫描、空间点云数据处理及深度学习的非接触测量方法。根据无缝钢管产线特点确定了检测位置、系统构成和顶头轮廓数据采集方案,并引入迭代最近点(ICP)配准方法,实现了测量点云与标准CAD模型的配准。针对头部缺陷设计了相应的分类数集和渐变形态,使用点云深度学习方法实现了缺陷精确分类和量化预警。针对表面磨损缺陷,设置磨损深度上限阈值以实现磨损程度的精确监测。为验证系统可靠性,搭建了顶头检测物理模拟平台,并利用3D打印技术定制了含有不同缺陷特征的顶头实物模型。测试结果表明,表面轮廓检测误差在0.06 mm以内,头部缺陷分类精度可达97.7%、准确度可达98.1%,满足在线检测要求。 相似文献
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首套全国产的TZ φ180三辊连轧管机采用了当今世界上先进的液压压下伺服控制系统(HCCS).经过一年多的生产运行,证明该套系统稳定可靠.主要介绍该系统结构,阐释其液压系统和电气系统构成,并指出了它的主要功能,给出了现场使用效果. 相似文献
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针对无缝钢管二辊斜轧穿孔生产工艺中轧机调整参数对钢管质量影响较大,且传统机理公式计算的设定值精度不高的问题,提出了基于深度神经网络的斜轧穿孔机调整参数预测模型。首先,综合分析了传统的调整参数的数学模型,并在此基础上确定了调整参数的主要影响因素。依据现场收集的数据集,训练了二辊斜轧穿孔时轧机参数的深度神经网络预测模型。在训练深度神经网络时,运用小批量梯度下降法和Adam算法相结合的方法进行了梯度估计修正,优化了训练速度。仿真结果表明:经深度神经网络模型预测的轧机调整参数与实测数据比较,预测模型的R-squared值控制在0.98左右,调整参数的相对误差均可控制在5%以内。相比于传统数学模型,该预测模型具有更高的预测精度,能够实现轧机调整参数高精度预测并用于指导生产。 相似文献