冶金设备高可用性控制系统的构建

针对冶金设备控制系统的高可靠性和高可用性要求,阐述了计算机系统和PM控制系统的冗余热备方式的设备选型和工作机理,为下至基础自动化,上至MEs和ERP系统的冶金设备高可用性控制系统的构建提供了有益指导.     

一种Zernike矩的高精度板材尺寸测量方法

目前技术条件下,对于大视场的高精度边缘测量而言,工业级面阵CCD传感器的分辨率难以满足要求.文章针对钢板尺寸测量系统,首先介绍了测量环境和工作原理.继而在Zernike矩以及Zernike矩亚像素精度边缘检测原理的基础上,提出了适用于钢板尺寸测量的亚像素精度边缘检测算法.该算法不仅具较好的抗噪性能和检测精度,而且在传统界定边缘点的阈值处理方法上进行了改进,使边缘受限于单个像素的宽度范围内,能够实现亚像素精度的定位.系统实际运行表明,该方法能够有效提高测量精度,具有良好的效果和实用价值.     

大型同步电机交交变频调速系统对电网的谐波影响分析

针对热连轧机组中同步电动机主传动的交-交变频调速系统,定量分析了同步电机负载经由交交变频器对变压器供电网侧产生的谐波影响.分别对不同的负载参数、变压器原副边电感量和变流装置的进线电抗器参数的情况进行了仿真分析.同时,对大型多组交交变频器移相组合式供电进行了数据移位方式仿真.并且对交-交变频器和交-直-交变频器所产生的谐波干扰进行了对比分析.仿真结果表明调节变压器原副边电感量再结合移相组合式供电的方法可以有效地降低大型同步机负载对供电网侧的谐波干扰,并使得总谐波率在各相中分布趋向均衡.     

基于Linux平台的过程控制双机热备综合解决方案

该文提出了一套高可用工业计算机控制系统的综合解决方案。文章基于Linux操作系统平台的双机热备,针对控制系统的高可用要求,从硬件拓扑、软件构成、故障检测及处理和无扰切换等方面进行全面探讨和详细论述。     

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.     

深度学习技术在钢铁工业中的应用

 人工智能自1956年在达特茅斯会议上提出后,现在正处于为人类社会带来最大影响与变革的第三次浪潮,而深度学习作为掀起此次浪潮的主要驱动力,也必然会为钢铁智能制造注入新动能。为了探究深度学习技术在钢铁工业中的应用前景,通过对深度学习的几项关键技术在钢铁工业应用中的探索,介绍了作者目前取得的相关成果,阐明了当前阶段深度学习技术应用于钢铁智能制造的研究方向以及技术优势,为推进人工智能技术赋能钢铁制造的发展提供参考。