特种头型微钻视觉检测方法研究

微钻的生产制造过程中,检测是一个至关重要的环节。面对市场对于特种头型微钻日益增长的需求,提出一种针对特种头型微钻的视觉检测方法。该方法通过拟合直线和拟合圆对刃面直径和芯厚的尺寸进行了测量,同时通过一种改进的直线拟合方法和NURBS样条曲线拟合方法,拟合出了刃面的标准轮廓,从而实现对微钻缺陷有无判断以及大小的计算,最后设计了可视化的软件进行实验。实验结果表明：各种头型微钻的尺寸参数测量重复误差在0.02%以内,缺陷参数测量重复误差在2%以内;提出的方法具有可行,可靠,精确的特点,能快速且有效的满足特种头型微钻的视觉检测。     

热轧重轨表面缺陷在线检测识别的关键技术研究

目前热轧重轨表面缺陷检测速度慢、精度低。为此,提出了一种基于机器视觉的热轧重轨表面缺陷在线检测系统。分析了过暗过曝区域交叠融合法与图像像素线互相关校验法两种方法提取特征缺陷等关键技术,并对模糊脉冲神经网络的表面缺陷分类效果进行了研究。实际应用证明,采用上述机器视觉的检测关键技术对热轧重轨表面进行缺陷检测识别,较大提高了检测速度和精度,且检测正确率在90%以上。     

1220冷连轧机带钢表面振纹机理的研究

针对某1220冷轧机带钢表面振纹形成的原因进行了跟踪测试和深入研究。在对1220冷轧机振动测试的基础上,通过对机架动态特性分析及工作辊周期内各阶段振动信号的分析研究,发现在支撑辊使用中后期,轧机以600Hz左右的第7阶固有振动为主;在轧制速度为中高速稳定轧制阶段,工作辊对中间辊的相对运动形成工作辊表面振纹;该辊面振纹反作用于轧机,引起轧机强迫振动,进一步加速振纹的形成,轧机的振动为共振与强迫振动共存。在分析振纹产生机理的基础上,结合振纹间距与振源的关系,找到了引起1220轧机产生振纹的原因,提出了振纹抑制措施,并取得了很好的抑制效果。     

1220六辊冷轧平整机薄板表面振纹的控制

针对某1220六辊冷轧平整机带钢和支撑辊表面振纹问题,结合1220六辊冷轧平整机振动特点,实施了连续跟踪测试,详细分析了支撑辊换辊周期内各阶段振动频谱,并运用ANSYS对平整机动态特性进行了数值模拟。在此基础上研究发现了不论在平整机处于何种轧制阶段均出现了600Hz的第八阶固有振动为主的异常振动,该振动与工作辊对支撑辊的相对运动相互作用导致支撑辊表面振纹。最后,结合振纹间距与振动源的关系,分析了引起平整机第八阶固有频率振动的原因,提出了振纹控制措施,并取得了较好的控制效果。     

模糊Kohonen神经网络的旋转机械故障诊断

针对传统故障诊断方法不能解决旋转机械故障诊断的模糊性问题,提出一种基于模糊Kohonen神经网络的故障诊断模型,通过模糊量化处理故障样本模式和在Kohonen网络中使用邻域函数自动调整权重程度的改进学习算法,较大提高了网络的学习速度和聚类能力,能对具有模糊性的复合故障进行诊断,是一种适合于复杂旋转机械故障诊断的有效可行的方法。     

预购电能与预购服务

随着农网改造工程顺利竣工，供电企业的电网建设取得了飞速发展，供电能力有了显著的增强，供电可靠性得到了进一步提高。供电企业的工作重心转向了以优质服务为核心的电力营销。预购电能便是供电企业提出的一项营销策略。