基于动态全潜结构投影的热连轧厚度监控

本文利用带钢热连轧生产过程的数据,采用动态全潜结构投影算法(T-PLS),建立了带钢厚度的动态模型.该模型对于厚度有良好的预测精度.利用动态T-PLS的优点,把过程变量空间分解为4个正交子空间.在不同的子空间中,可以对带钢厚度有关的故障进行监测.通过热连轧机3个典型故障的检测,充分验证了动态T-PLS在过程质量监控中的优良性能,加强了带钢热连轧过程的监控.     

基于RF-SVM的发动机缸体孔组加工质量分级监控

为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设计在工序间快速获取发动机缸体孔组图像的机器视觉系统,提取单缸孔7个特征参数及3个相邻孔间距;用主成分分析法对特征参数进行降维处理,建立样本集合训练孔组整体加工质量RF分级监控模型及单孔加工质量SVM分级监控模型。应用该模型对某发动机缸体顶面孔组加工质量进行在线监控,结果表明,与决策树模型、RF模型和SVM模型相比,所提模型对孔组整体加工质量分级精度可达97.778%,单孔分级精度可达99.167%,能快速响应发动机缸体制造过程质量反馈控制,可有效解决相关工程实际问题。     

快速成型中基于零件装配要求的分段分层算法

在满足精度要求的前提下,为了提高分层效率,考虑现有等厚分层算法的优势与不 足,对具有装配要求的零件STL 模型,提出了按照模型不同的功能装配要求对其进行分段等厚分 层的思想。分段等厚分层新算法按照成型方向将模型划分为不同分层部位,各部位按照不同的厚 度进行等厚分层。各段的等厚分层算法采用了排序精简法,通过三次排序直接提取出只与分层切 平面相交的三角形面片,快速截交,输出层面轮廓线。新算法通过MATLAB 软件实现,并以一 具有封闭内腔的斗齿实例进行了验证,结果显示：该文算法不仅具有较高的灵活性,满足零件在 功能装配上的精度要求;而且能够快速输出截面轮廓线,很好地协调成型效率与制造精度要求。     

质量相关的带钢热连轧过程监控

带钢热连轧过程控制是钢铁制造过程极其复杂的过程,近年来随着市场对带钢产品质量要求的日益提高,提高热连轧带钢质量具有广泛的经济和社会效益。为了确保热连轧过程安全运行,同时提高产品质量,有必要对热连轧过程的异常状况或故障进行检测、诊断和消除。以多元统计过程监控技术(MSPM)为理论指导,以主元分析(PCA)和偏最小二乘方法(PLS)为依托,研究和分析了PCA和PLS以及二者与核函数结合构成的核主元分析方法(KP-CA)和核偏最小二乘方法(KPLS)在热连轧机质量相关的故障分析与检测,通过现场数据及实验验证,在厚度质量相关的故障检测与诊断中取得较好的效果。     

基于CMAC神经网络的热连轧精轧温度预报模型

温度是带钢热连轧过程中几个最重要的工艺参数之一,由于温度将直接影响到热札轧制力,因此精确预报各道次,特别是精轧机组各机架的轧制温度,是保证厚度、板形及宽度数学模型命中率的关键.而精轧温度预报技术是热连轧的核心技术.由于传统的模型技术已经不能进一步提高精轧温度的预报精度,针对带钢热连轧精轧温度传统模型的固有缺陷,根据CM...     

GPS车辆监控系统在企业物流的应用

车辆监控技术是方便、快速正确引导、监控汽车抵达指定目的地的一种技术,它在提高汽车运行效率、节约能源方面以及物流业应用具有重要意义.以粤钢松山物流公司(GPS车辆监控管理系统)为例,介绍GPS监控系统的原理、结构及功能.     

使用白色结构光编码的三维几何发型重建

为了实现对头发区域三维模型的快速精确重建,对发型建模提供可行技术方案,利用白色结构光技术搭建三维发型采集系统,并提出一种高频二值条纹的结构光编码算法.该系统使用了4台自制的白色结构光扫描仪,通过预先配置空间位置实现对头部区域的有效覆盖,并利用高频二值条纹编码算法在1s内采集头部数据,提高结构光条纹边缘可辨识度,实现亚像素级数据精度,之后快速重建出包括发型在内的三维头部网格模型.实验结果表明,重建后的三维发型具有高几何精度,达到了当前最优的毫米级别,并验证了采集系统特别是编码算法的有效性和鲁棒性.     

基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法

驾驶员头部姿态跟踪是车辆辅助驾驶系统中的关键问题之一,文中提出了一种基于3D人脸模型的驾驶员头部姿态鲁棒跟踪算法;首先,将3D人脸模型映射到第一帧图像中,获取到脸部区域及估计出初始姿态;然后,在脸部区域中跟踪并检测特征点,并把匹配结果作为基于模型的光束法平差机制的输入来恢复出3D人脸模型的头部姿态;为提高检测精度,在每帧脸部区域内重新提取特征点用于跟踪;实验结果表明,该算法在部分遮挡及大幅转动时是有效的.     

基于KPLS和TD的热连轧精轧末架微调AGC

热连轧传统的厚度控制方式主要依靠精轧机组下游机架的监控AGC(automatic gauge control)来消除厚差,易造成末架调节量过大,对板形产生非常不利的影响.为此提出一种基于KPLS(kernel partial least squares)和TD(tracking differentiator)的热连轧精轧末架微调AGC,通过对前一卷带钢轧制信息进行非线性特征抽取,找出F5,F6机架间过程变量的关系,从而可以在F6机架保持辊缝和压力基本不变的前提下,仅通过调节F5机架的辊缝而使厚度精度达到控制要求.现场实验证明了这一观点.     

热连轧厚度控制系统中的混沌现象

描述了在热连轧厚度控制系统中轧辊偏心干扰对于厚度精度混沌现象的存在和影响，基于混沌现象来研究探讨热连轧厚度控制系统（AGC）不规则运动，同时提出了抑制或控制混沌的方法，以提高产品精度，使用了描述函数法，相平面法对热连轧中混沌现象进行了分析，结合AGC原理图，混沌时域图，混沌相图，AGC在不同外扰时的控制效果仿真图，提出并验证了轧制过程中轧辊偏心干扰对于厚度精度具有混沌特性的新观点，为过程控制系统提出了一种新的控制方法。     

动态系统最优化理论与自适应算法在轧钢中的应用

本文就自行研制的轧机计算机厚度控制系统,应用动态规划、随机最优控制理论与自适应 算法,在轧制规程和厚度分配的最优化计算、轧制规程在线修正与自动厚度控制的改进算法几 方面进行了研究,使轧机的厚度控制精度有了显著的提高.应用结果表明,普碳钢卷板的纵向 同板差精度≤80μm,命中目标厚度精度为士0.1mm.     

基于免疫遗传算法的冷连轧机轧制参数优化方法

板厚、板形精度是衡量冷轧板带产品的二个主 要质量指标，本文以板厚板形为综合目标函数，首次采用智能优化方法——免疫遗传算法对 冷连轧机轧制参数进行优化．算例分析表明了该方法的有效性，取得了良好的效果，为冷连 轧机组轧制规程的优化设计提供了一种新的尝试．     

State of the art in hot rolling process control

The complex control systems have been applied to hot rolling processes and, now, the control area covers the whole line. The process technology of hot strip mill has matured; however, the development of advanced control in this area is still active, for the reason that the demand to improve quality has become increasingly severe. Furthermore, the market needs for high tensile and ultrathin gauge hot strip have increased recently. Owing to these demands, various kinds of innovations have been promoted actively. This paper describes the state of the art in hot rolling process control.     

基于RBF网络直接广义预测精轧宽度控制

为了进一步提高热连轧带钢成材率和宽度精度, 在精轧末机架后一般配置了测宽仪, 利用机架间张力对宽度动态控制,达到调整带钢宽度目的.但由于精轧末机架中心线到测宽仪的距离较远,使得系统具有大滞后性及时变性等特点,很难建立精确的数学模型.采用对模型要求宽松的广义预测控制方法,用RBF网络直接逼近控制律,省略了Diophantine方程的求解、矩阵的求逆,缩短了在线计算的时间,适用于快速的轧钢过程.仿真结果表明这种方法对精轧宽度这一大时滞、不确定性系统有较好的控制效果.     

极点配置自校正控制及其在冷带轧机厚控系统中的应用

针对冷带轧机厚控系统被控对象参数在轧制过程中,尤其在不同首次轧制时的时变特性,本文在常规极点配置自校正控制器设计的基础上,利用内模原理,在原自校正控制器中加入积分因子,设计了厚控系统自校正控制器,从而有效地消除了系统的静差。实验结果表明,所设计的自校正控制器确保了系统的控制精度,明显地提高了产品质量。     

基于PCTSP的热轧单元计划模型与算法

根据钢铁企业热轧产品生产工艺约束条件,将热轧生产轧制单元计划模型归结为奖金收集旅行商问题,设计了蚁群最优化算法对模型进行求解.引用某钢铁企业热轧生产轧制单元计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,并与遗传算法的求解结果进行了对比.实验结果表明模型和算法的优化效果和时间效率都是令人满意的.该模型和算法经过改进后可应用到包含多个轧制单元计划的轧制批量计划优化问题中.     

Self-organizing fuzzy controller for the molten steel level control of a twin-roll strip casting process

The twin-roll strip casting process is a steel-strip production method that combines continuous casting and hot rolling process in a single operation. The quality of strip casting process depends on many process parameters, such as molten steel level in the tundish, solidification position and roll gap. Their relationships are complex and the strip casting process has the properties of nonlinear uncertainty and time-varying characteristics. Hence, it is difficult to establish an accurate process model for designing a model-based controller to monitor the strip quality. In this paper, a model-free control strategy is employed to overcome this problem. The self-organizing fuzzy control (SOFC) strategy is developed to control the molten steel level of a strip casting process. It has on-line learning ability and the rule tables can be modified automatically and continuously for responding to the system’s nonlinear and time-varying behaviors. Since this model-free controller has simple control structure and small number of control parameters, it is easy to implement. Simulation results based on semi-experimental system dynamic model and parameters are executed to show the control performance of the proposed intelligent controller.     

热轧带钢层流冷却系统温度的建模与仿真

针对于传统的热轧带钢生产线层流冷却卷取温度控制精度不高的缺点,以热轧带钢层流冷却控制系统为研究对象,对其温度进行建模与仿真.基于现有模型通过修正黑度系数来考虑带钢厚度方向上的热传导,采用有限差分法来建立带钢厚度方向温降一维模型.通过实际生产数据对模型中的部分参数进行修正,使模型更加符合实际生产要求.在得到层流冷却生产过程中热轧带钢温度变化和温度场分布的基础上,又模拟仿真得出带钢总体卷取温度曲线.将所搭建的模型应用于模拟实际生产过程,通过实际数据计算出的结果与实际测量值相比较,其偏差值在±10℃范围之内.因此所建模型能够满足实际生产精度控制要求.     

热轧带钢轧制批量计划优化模型及算法

基于奖金收集车辆路径问题模型建立了热轧带钢生产批量计划多目标优化模型．模型综合考虑了生产工艺约束、用户合同需求以及综合生产指标优化等因素．利用加权函数法将多目标优化模型转换为单目标优化模型,针对模型特点设计了蚁群优化求解算法,算法中嵌入了单向插入和2-opt局部搜索过程．引用某钢铁企业热轧生产轧制批量计划编制的实际问题对模型和算法进行了验证,结果表明模型和算法的优化效果和时间效率是令人满意的．     

Reduced-order observer-based robust synchronisation control of cold rolling mills with measurement delay

To improve the quality of strip thickness, synchronisation control is investigated for cold rolling mills driven by dual-cylinder electro-hydraulic servo systems. Realising synchronised control in hydraulic automatic gauge control (HAGC) systems of cold rolling mills has challenges with not only the inherent nonlinearities of hydraulic servo systems and uncertainties of load variation but also measurement delay of strip thickness. Since all states are not measurable in practice, output feedback robust synchronisation control problem should be addressed for uncertain nonlinear systems with output delay. Thus, a reduced-order observer-based robust synchronous controller is presented by employing Lyapunov functional stability theory. The controller designed by incorporating the integral of the position synchronisation error of two pistons into state variables successfully guarantees asymptotic convergence to zero of both tracking errors and synchronisation error simultaneously regardless of the nonlinearities and uncertainties as well as the measurement delay. Simulation results in a model obtained from a real cold strip rolling mill demonstrate the effectiveness of the approach.