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21.
在冶金生产中,热轧是自动化程度高、各种高新技术应用最为广泛的领域.针对过程控制计算机系统在热轧中的应用情况,联系过程控制系统在宝钢热轧发展过程的实际情况,从系统功能的组成及模型、系统接口的实现等方面,对热轧过程控制系统的开发与应用情况,进行了详细的分析. 相似文献
22.
介绍应用中频快速感应加热方法对弹簧钢、轴承钢、工模具钢等冷变形抗力大的材料及某些异型材在再结晶温度以下进行温轧的成功经验。利用快速加热还可对轧后需保持原有组织和特性的材料进行轧制。 相似文献
23.
24.
根据径向基函数神经网络的优点,在对滚动轴承振动信号故障特征分析的基础上,提出一种应用主矢量分析(PCA)将高维相关变量转化为低维独立变量,利用其特征值建立径向基函数神经网络的方法,并用该网络对滚动轴承的故障模式进行了识别。理论和试验证明了该方法的有效性,且具有较高的识别精度。 相似文献
25.
26.
锡偶联型溶聚丁苯胶性能评价 总被引:7,自引:0,他引:7
本文研究了具有适宜的苯乙烯、乙烯基含量及其配比的15立升釜聚合的锡偶联型溶聚丁苯橡胶(S-SBR)的硫化及力学性能、古德里奇疲劳温升、动态力学及摩擦性能,并与低温乳聚丁苯橡胶(E-SBR)进行了平行对比。结果表明,锡偶联型S-SBR是一种集较佳的静态性能、优异的动态性能、令人满意的安全及低能耗性为一体的新型胎面材料。 相似文献
27.
Graph shift regularization is a new and effective graph-based semi-supervised classification method, but its performance is closely related to the representation graphs. Since directed graphs can convey more information about the relationship between vertices than undirected graphs, an intelligent method called graph shift regularization with directed graphs (GSR-D) is presented for fault diagnosis of rolling bearings. For greatly improving the diagnosis performance of GSR-D, a directed and weighted k-nearest neighbor graph is first constructed by treating each sample (i.e., each vibration signal segment) as a vertex, in which the similarity between samples is measured by cosine distance instead of the commonly used Euclidean distance, and the edge weights are also defined by cosine distance instead of the commonly used heat kernel. Then, the labels of samples are considered as the graph signals indexed by the vertices of the representation graph. Finally, the states of unlabeled samples are predicted by finding a graph signal that has minimal total variation and satisfies the constraint given by labeled samples as much as possible. Experimental results indicate that GSR-D is better and more stable than the standard convolutional neural network and support vector machine in rolling bearing fault diagnosis, and GSR-D only has two tuning parameters with certain robustness. 相似文献
28.
赵一瑾 《计算机测量与控制》2021,29(9):23-28
针对当前诊断方法对滚动轴承故障特征表征困难以及在噪声干扰大的环境中检测性能下降的问题,提出了一种基于加权密集连接网络和注意力机制的滚动轴承故障诊断的方法,该方法由特征提取和故障分类两部分组成;在特征提取部分,首先采用加权密集连接网络从轴承振动信号中提取特征,并将不同空间级别的特征进行组合以增强信息的多样性,然后利用注意力机制突出重要信息,获得准确的表征故障特征;故障分类模型以表征的特征信息作为输入,经过Softmax函数输出每种故障类型的诊断结果;实验结果表明,所提模型在加性噪声干扰的情况下具有良好的诊断性能,比其他方法更具优势。 相似文献
29.
In this paper, a new approach to the detection of localized defects of rolling element bearings is proposed. It employs matching pursuit with time–frequency atoms to analyze bearing vibration and extract vibration signatures. In particular, this approach utilizes not only the temporal and spectral but also the scale characteristics of the vibration generated due to the presence of a defect for the detection. This leads to a high signal-to-noise ratio and facilitates considerably the detection at the early stage of failure development. Experimental results show that the proposed approach is sensitive and reliable and works better than continuous wavelet transform and envelope detection. 相似文献
30.
对斜轧技术的发展和传统斜轧“横锻效应”的副作用作的介绍和分析,并列举几种新型的斜轧穿孔和轧管设备的特点,提出用三步成型轧管工艺代替老式多工序轧管工艺以改造现有自动轧管机组。 相似文献