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针对目前热轧铝板带凸度控制存在的问题,建立以轧辊温度在线测量为基础的分段冷却闭环模糊控制系统。以简单的测量设备和控制方法,代替昂贵复杂的板带凸度控制机构。用实际轧制数据训练自适应PSO-BP神经网络,并用训练完成的神经网络依据目标板带凸度得出轧辊温度预设定模型;依据操作人员的经验以及理论分析结果,设计分段冷却模糊控制规则,形成分段冷却闭环控制系统,达到控制板带凸度的目的。经在某厂二辊可逆热轧上的应用,结果表明:轧辊温度偏差量可控制在±4℃内;铝板带纵向各处的凸度95%以上可控制在目标凸度(20~40μm)范围内。该方法充分发挥了分段冷却系统对板带凸度的控制能力。 相似文献
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针对电火花线切割机床可靠性数据样本量小,存在模糊的可靠性数据,因此可靠度不能通过传统的预计方法进行预计的问题,提出了一种基于模糊综合评价的可靠性预计方法.通过建立电火花线切割机床可靠性模型,确定了各个子系统之间的关联矩阵.规定了各子系统权重的确定规则.基于以上工作,得到了电火花线切割机床可靠性预计公式.并根据专家建议得到的各子系统可靠度进行模糊化处理,确定各个子系统之间的关联矩阵以及权重矩阵,然后进行计算.实例证明该方法可对电火花线切割机床可靠性进行模糊预计.同时,该方法也可应用于其他的复杂系统可靠性预计工作. 相似文献
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搭建了一个基于单目视觉的自主移动机器人平台.提出了一种背景模型自更新的差分运动分析算法,用该算法实现的系统能够快速的适应环境的改变,可靠性高.将该算法应用到自主移动机器人中,使机器人实现了对人形物体的识别、跟踪与监测. 相似文献
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研究了快速傅立叶变换、不变矩的原理及特点,并应用于热轧中厚板表面缺陷图像特征提取。从现场在线采集热轧中厚板的表面缺陷图像,将每幅图像划分成64×64(像素)大小的子图像。对子图像进行快速傅立叶变换,得到子图像的幅值谱,再对幅值谱求七个不变矩,然后把求得的七个不变矩作为特征向量输入BP神经网络分类器进行识别。实验表明该方法具有较好的特征提取能力,能够很好的识别热轧中厚板表面缺陷。 相似文献
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在对棒材精轧机常规Ni-Mo贝氏体球墨铸铁复合轧辊宏观及微观组织进行分析的基础上,找出了导致轧辊表层剥落失效的主要原因是轧辊组织中贝氏体质量分数低、碳化物形态分布不合理和石墨形态不圆整。在此基础上,通过对常规贝氏体球墨铸铁复合轧辊合金化元素质量分数的优化(镍、铜、铌复合合金化),达到优化轧辊组织与性能的目的。改良后轧辊的组织更为细小,其碳化物形态得到了显著改善;同时合金元素的复合加入显著提高了材料中贝氏体的强度,其冲击韧度、挠度、断面收缩率、断后伸长率等指标均较常规Ni-Mo球墨铸铁有明显的改善,因而能够显著延长轧辊的使用寿命,有效降低钢材的生产成本。 相似文献
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